Взвешенное по диапазону построение адаптивной экспоненциальной скользящей средней

Что такое адаптивная средняя

Адаптивная экспоненциальная скользящая средняя, или AEMA, — это экспоненциальный сглаживатель, который также измеряет, где текущее закрытие находится внутри диапазона максимум–минимум lookback-окна. Его обновление использует вес на основе длины и второй вес, который растёт, когда закрытие близко к максимуму или минимуму lookback-окна, и падает, когда закрытие находится в середине диапазона.

Как выполняется построение

Построение начинается с начального значения простой скользящей средней, затем применяются вес на основе длины и отдельный вес положения в диапазоне перед рекурсивным обновлением. Рекурсивное обновление — это предыдущее адаптивное значение плюс вес на основе длины, умноженный на один плюс вес положения в диапазоне, умноженный на разрыв между текущей ценой и предыдущим адаптивным значением.

Веса на основе длины и положения в диапазоне

Экспоненциальный вес на основе длины, MLTP1, равен двум, делённым на один плюс выбранное число периодов. Вес положения в диапазоне, MLTP2, — это абсолютная разница между расстояниями от закрытия до минимума и от максимума до закрытия, делённая на размах максимум–минимум lookback-окна, поэтому значение лежит между нулём и единицей.

MLTP2 равен нулю, когда закрытие находится в середине диапазона, близок к единице, когда цена находится на экстремуме lookback-окна, и описывается как примерно от 0.8 до 1, когда цена вблизи максимума или минимума периода.

Lookback-период и инициализация

Lookback-период — это окно, которое даёт наименьший минимум и наибольший максимум для веса положения в диапазоне. Lookback, используемый для размаха максимум–минимум, может совпадать с длиной сглаживателя, но можно подставить другие окна.

Инициализация задаёт и экспоненциальной скользящей средней, и адаптивной средней начальное значение простой скользящей средней выбранной длины до начала рекурсивных обновлений. Разобранный десятипериодный пример на Russell 2000 задаёт обеим средним начальное значение десятидневной простой средней. Короткая история занижает рекурсивные значения, а lookback не менее 250 периодов приводится как способ повысить точность.

Пары одинаковой длины и пары двух длин

Пара одинаковой длины строит на графике AEMA вместе с экспоненциальной скользящей средней той же длины, чтобы их взаимное положение отмечало общий тренд. Пара двух длин использует две AEMA разной длины, чтобы отмечать точки разворота и формировать гипотезы пересечения.

Пара адаптивной и экспоненциальной средних одинаковой длины представлена для определения положения тренда. Адаптивные средние разной длины представлены для точек разворота, фильтров и тайминга двойного пересечения.

Двойное пересечение на графике

Двойное пересечение — это событие пары средних, в котором более короткий сглаживатель пересекает более длинный; здесь оно используется как гипотеза тренда или тайминга, а не как самостоятельное правило. Примеры на графиках рассматривают пересечение короткой и длинной адаптивной пары при растущей или падающей длинной средней как способ описать более долгосрочный восходящий или нисходящий тренд.

Где сглаживатель теряет полезность

Конструкция представлена как трендоследующий сглаживатель, который может терять полезность во флэте. Пересечения склонны к ложным сигналам и предполагают сверку с другими техническими свидетельствами.