Линейно взвешенное скользящее среднее (LWMA)

Линейно взвешенное скользящее среднее (LWMA) — это тип скользящего среднего, используемого в статистическом анализе и финансовой торговле. В отличие от простого скользящего среднего (SMA), которое дает равный вес всем точкам данных в окне, LWMA присваивает больший вес более свежим точкам данных. Это делает LWMA более чувствительным к недавним движениям цены, что особенно полезно в чувствительных ко времени торговых стратегиях.

Концепция и вычисление

LWMA вычисляется путем умножения каждой цены в выбранном периоде на предопределенный вес, а затем суммирования результатов. Вес, присваиваемый каждой цене, линейно уменьшается от последней цены к самой старой цене. Вот пошаговое объяснение того, как рассчитать LWMA:

Определите период времени (n): Решите длину периода, в течение которого будет рассчитано среднее (например, 10 дней).
Присвойте веса: Присвойте веса каждой точке данных. Для n-периодного LWMA самая свежая точка данных получает вес n, вторая самая свежая получает n-1, и так далее, пока самая старая точка данных не получит вес 1.
Умножьте и сумируйте: Умножьте каждую точку данных на ее вес и затем суммируйте эти произведения.
Нормализуйте: Разделите сумму произведений на сумму весов, чтобы нормализовать среднее.

Формула может быть выражена как:

LWMA = Σ(Priceᵢ × Weightᵢ) / Σ(Weightᵢ)

где:

Priceᵢ — цена на i-й позиции в окне.
Weightᵢ — вес, присваиваемый i-й позиции.
n — общее количество временных периодов.

Для 5-дневного LWMA самая последняя цена умножается на 5, вторая последняя на 4, и так далее. Сумма этих произведений затем делится на сумму весов (которая составляет 5+4+3+2+1=15 в этом случае).

Характеристики и преимущества

Повышенная чувствительность

Благодаря более высокому взвешиванию недавних данных LWMA более чувствительна к новой информации по сравнению с SMA. Это делает ее полезным инструментом для трейдеров, стремящихся захватить краткосрочные движения цены.

Эффект сглаживания

Хотя она чувствительна, LWMA все еще обеспечивает определенную степень сглаживания, удаляя некоторый «шум» из данных о цене и обеспечивая более ясное направление тренда. Этот баланс делает ее подходящей для различных торговых стратегий, от swing-торговли до дневной торговли.

Снижение задержки

Распространенная проблема со скользящими средними — это задержка, которую они вводят. Поскольку LWMA дает больший вес недавним ценам, она снижает задержку по сравнению с SMA и делает ее более реактивной на быстрые изменения рынка.

Применение в торговле

Определение тренда

Трейдеры часто используют LWMA для определения тенденций в ценах активов. Когда цена актива постоянно находится выше своей LWMA, это предполагает восходящий тренд. И наоборот, когда цена находится ниже своей LWMA, это указывает на нисходящий тренд.

Уровни поддержки и сопротивления

LWMA могут действовать как динамические уровни поддержки и сопротивления. Когда цена актива находится выше LWMA, она часто действует как поддержка, где цены имеют тенденцию отскакивать при откатах. И наоборот, когда цена находится ниже LWMA, она может действовать как уровень сопротивления.

Стратегии кроссовера

Одна из популярных торговых стратегий — это стратегия кроссовера скользящего среднего. Трейдеры могут использовать две LWMA разных периодов (например, 10-дневную и 50-дневную LWMA). Сигнал покупки генерируется, когда краткосрочная LWMA пересекает выше долгосрочной LWMA, указывая на потенциальный восходящий тренд. И наоборот, сигнал продажи генерируется, когда краткосрочная LWMA пересекает ниже долгосрочной LWMA.

Разработка осциллятора

LWMA также может быть включена в осцилляторы путем сравнения его значений в разные временные периоды. Это может помочь трейдерам выявить перекупленные или перепроданные условия.

Сравнение с другими скользящими средними

Простое скользящее среднее (SMA)

SMA является простым, но присваивает равный вес всем точкам данных, что делает ее менее чувствительной к недавним изменениям цены. Это может привести к значительной задержке, что может привести к тому, что трейдеры пропустят своевременные точки входа или выхода.

Экспоненциальное скользящее среднее (EMA)

Подобно LWMA, EMA присваивает больший вес недавним ценам, но делает это экспоненциально, а не линейно. Это может сделать EMA даже более чувствительной к недавним изменениям цены по сравнению с LWMA. Однако выбор между LWMA и EMA часто зависит от предпочтения трейдера и конкретных требований стратегии.

Взвешенное скользящее среднее (WMA)

Хотя концептуально похожа на LWMA, WMA может использовать различные схемы взвешивания, не обязательно линейные. Эта гибкость позволяет принять решение на основе потребностей трейдера, но может также усложнить расчет и интерпретацию.

Ограничения

Чувствительность к шуму

Хотя LWMA чувствительна к недавним изменениям цены, это также может сделать ее более подверженной рыночному «шуму», приводя к потенциальным ложным сигналам.

Сложность

Расчет LWMA более сложен по сравнению с SMA, особенно при ручных расчетах или при реализации пользовательских торговых алгоритмов.

Не безошибочна

Никакое скользящее среднее, включая LWMA, не может гарантировать прибыльные сделки. Их следует использовать как часть более широкой торговой стратегии, которая включает другие индикаторы и методы управления рисками.

Реализация на торговых платформах

Большинство торговых платформ и финансового программного обеспечения предоставляют встроенные функции для вычисления LWMA. Вот как реализовать LWMA на некоторых популярных платформах:

Python (с pandas)

import pandas as pd

def lwma(prices, window):
    weights = pd.Series(range(1, window + 1))
    lwma = prices.rolling(window).apply(lambda prices: (weights * prices).sum() / weights.sum(), raw=False)
    return lwma

# Пример использования
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
lwma_5 = lwma(data, 5)
print(lwma_5)

MetaTrader 4 (MQL4)

int lwmaPeriod = 14;

double LWMA(int period, int shift)
{
    double lwma = 0;
    double weightSum = 0;
    for (int i = 0; i < period; i++)
    {
        double price = iClose(NULL, 0, shift + i);
        lwma += price * (period - i);
        weightSum += period - i;
    }
    return lwma / weightSum;
}

// Пример использования
double result = LWMA(lwmaPeriod, 0);

Заключение

Линейно взвешенное скользящее среднее — это мощный инструмент для трейдеров и аналитиков, которым требуется баланс между чувствительностью и сглаживанием в их анализе данных. Назначив больший вес более свежим ценам, LWMA может быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, оставаясь при этом отфильтровывая некоторый шум, связанный с волатильностью цены. Как и все технические индикаторы, LWMA должна использоваться в сочетании с другими аналитическими инструментами и методами управления рисками для оптимизации торговой деятельности.