Skip to content

Latest commit

 

History

History
62 lines (39 loc) · 3.76 KB

WMA.md

File metadata and controls

62 lines (39 loc) · 3.76 KB

Взвешенное скользящее среднее | Weighted Moving Average, WMA

В общем случае взвешенным скользящим средним (англ. Weighted Moving Average, WMA) является любое среднее, которое устанавливает различные весовые коэффициенты для наблюдаемых значений случайной величины. Идея его расчета заключается в том, чтобы придать больший вес новым наблюдениям, и меньший вес более старым наблюдениям. Это является логичным подходом в техническом анализе с точки зрения определения характера и силы превалирующего на рынке тренда. Такой подход позволяет не только сгладить резкие ценовые отклонения, но и более точно определить направление тренда, поскольку последним данным придается больший удельный вес.

Формула

В практике технического анализа наибольшее распространение получило линейно взвешенное скользящее среднее (англ. Linear Weighted Moving Average), формула расчета которого в общем виде выглядит следующим образом:

Screenshot

Представленная выше формула может быть записана в свернутом виде:

Screenshot

,где n – интервал сглаживания; Pt-i – значение цены в период времени (t-i).

Пример расчета

Рассмотрим методику расчета линейно взвешенного скользящего среднего на примере данных о котировках акции, представленных в таблице.

Screenshot

Предположим, что интервал сглаживания равен 5. В этом случае первое значение WMA может быть рассчитано для 5-го периода. Подставив имеющиеся данные в приведенную выше формулу получим его значение равное 6,5.

Screenshot

Следующее значение WMA составит уже 5,7.

Screenshot

Дальнейшие расчеты проводятся аналогично, а их результаты представлены на графике.

Screenshot

Преимуществом этого показателя перед простым скользящим средним (англ. Simple Moving Average, SMA) является меньшее запаздывание. Это происходит в силу того, что наиболее старые данные имеют незначительный весовой коэффициент, а, следовательно, направление тренда устанавливается, главным образом, по последним данным. Например, если интервал сглаживания равен 15, то удельный вес трех последних значений цен будет равен 0,4, а первых трех 0,06.

(15+14+13)/105 = 0,4 *

(3+2+1)/105 = 0,06

  • 105 представляет собой сумму чисел от 1 до 15