1-периодная скользящая средняя (1PMA)

Введение

1-периодная скользящая средняя (1PMA) — пожалуй, самая простая форма скользящей средней, используемая в техническом анализе финансовых рынков. По сути это скользящая средняя, рассчитанная за один период, то есть она равна цене закрытия или цене инструмента за этот период. Самостоятельно такой показатель обычно мало полезен, но он является базой для понимания более сложных концепций и их применения в алгоритмической торговле.

Понимание классических скользящих средних

Прежде чем углубляться в 1PMA, важно понимать общий принцип скользящих средних (MA). Они сглаживают данные цены и формируют индикатор, который следует за трендом. Скользящие средние рассчитываются как среднее значение набора прошлых точек, что помогает определить направление тренда цены актива:

• Простая скользящая средняя (SMA): сумма цен за выбранное число периодов, деленная на количество периодов.
• Экспоненциальная скользящая средняя (EMA): придает больший вес последним ценам, поэтому быстрее реагирует на изменения.
• Взвешенная скользящая средняя (WMA): назначает разные веса периодам, обычно более новые периоды получают больший вес.

Определение 1PMA

1-периодная скользящая средняя — это просто цена закрытия (или цена актива) за текущий период. В математическом виде:

[ \text{1PMA}_t = P_t ]

Где:

• ( \text{1PMA}_t ) — 1-периодная скользящая средняя в момент ( t )
• ( P_t ) — цена закрытия или цена актива в момент ( t )

Так как 1PMA равна текущей цене, она не дает сглаживания и не обладает тренд-следящими свойствами, характерными для длинных периодов.

Сценарии использования 1PMA

1PMA используется скорее концептуально, чем практически, поскольку она напрямую соответствует цене последнего периода. Тем не менее, ее понимание важно как ступень к более сложным методам:

• Бенчмарк: опорная точка для сравнения с другими скользящими средними.
• Модели алгоритмической торговли: базовый входной сигнал для более сложных алгоритмов.
• Анализ истории цен: полезна в системах, где каждая точка данных учитывается при бэктестинге.

Сравнение с другими скользящими средними

• SMA: усреднение по нескольким периодам сглаживает колебания цены.
• EMA: быстрее реагирует на изменения цены из-за большего веса свежих данных.
• WMA: настраиваемые веса для истории, но все равно сглаживает сильнее, чем 1PMA.

Пример расчета

Рассмотрим акции с такими ценами закрытия за пять дней:

• День 1: $100
• День 2: $102
• День 3: $101
• День 4: $105
• День 5: $103

1-периодная скользящая средняя будет:

• День 1: ( \text{1PMA} = 100 )
• День 2: ( \text{1PMA} = 102 )
• День 3: ( \text{1PMA} = 101 )
• День 4: ( \text{1PMA} = 105 )
• День 5: ( \text{1PMA} = 103 )

Этот ряд полностью совпадает с ценами закрытия, то есть 1PMA воспроизводит данные без сглаживания.

Практические применения

Реализация 1PMA в алгоритмических системах

В алгоритмической торговле 1PMA сама по себе не дает большой пользы, но ее понимание важно, чтобы оценить, как SMA, EMA и WMA модифицируют и сглаживают цену. Ниже приведены типичные варианты использования 1PMA как основы для более сложных моделей:

• Подготовка данных: перед расчетом более сложных MA нужно очистить и подготовить «сырые» данные (1PMA).
• Сравнение с базой: результаты многопериодных MA можно сопоставлять с 1PMA, чтобы оценить эффективность выявления тренда.
• Высокочастотная торговля (HFT): в HFT «скользящие средние» могут строиться на сверхкоротких интервалах (миллисекунды), где 1PMA служит кирпичиком для более длинных периодов.

Для более глубоких сравнений можно использовать профессиональные платформы, такие как QuantConnect или AlgoTrader.

Стратегии и соображения

Стратегии, основанные на скользящих средних, обычно не используют только 1PMA, так как она не сглаживает данные. Вместо этого применяют MA по нескольким периодам, чтобы получить сигналы. Например:

• Стратегия пересечений: пересечения короткой (например, 5-периодной) и длинной (20-периодной) MA.
• Возврат к среднему: поиск значительных отклонений цены от скользящей средней (обычно более длинной, чем один период).

Заключение

Хотя 1-периодная скользящая средняя имеет ограниченную практическую ценность сама по себе, она является важным базовым понятием в финансовом анализе и алгоритмической торговле. Понимание 1PMA помогает глубже разобраться в более сложных методиках, таких как SMA, EMA и WMA, которые имеют важные последствия для торговых стратегий и анализа рынка.

Для продвинутых торговых моделей стоит использовать надежные платформы, проводить качественный бэктестинг и сравнивать результаты с «сырой» ценой (1PMA), чтобы оценивать эффективность и устойчивость алгоритмов.