Сглаживание индикатора: lookback, вес и масштаб

Замена шумного ряда

Шумный ряд индикатора обычно приглушают, заменяя исходные значения простым скользящим средним или экспоненциальным средним. Скользящее среднее — это запаздывающее среднее по фиксированному числу упорядоченных наблюдений, которое перестраивают, отбрасывая самую старую точку, когда приходит новая. Простое скользящее среднее выбранной длины — это среднее стольких самых свежих наблюдений и на следующем отсчёте пересчитывается удалением самого старого наблюдения и вставкой самого нового.

Lookback задаёт гладкость и запаздывание

Lookback — это длина выборки, которая одновременно задаёт гладкость и то, насколько устаревшим оказывается среднее. Сила сглаживания растёт с длиной lookback: пятинедельное среднее описано как умеренно гладкое, а 52-недельное среднее описано как сильно приглушённое. Длину выбирают, уравновешивая дополнительную гладкость и дополнительное запаздывание.

Где наносят среднее

Центрирование — это размещение среднего по окну в середине содержащихся в нём наблюдений, а не на самом свежем отсчёте. Скользящее среднее принадлежит центру своего окна, потому что каждая включённая точка имеет равный вес, однако рыночные графики обычно привязывают его к самому свежему наблюдению. Центрированное среднее устаревает на половину своей длины, поэтому двухнедельное среднее отстаёт на одну неделю, а 52-недельное среднее отстаёт на 26 недель.

Экспоненциальные обновления и короткое начало

Экспоненциальное сглаживание — это рекурсивная смесь предыдущего сглаженного значения и самого нового наблюдения с двумя взаимодополняющими процентами. Экспоненциальное среднее обновляют, умножая предыдущее экспоненциальное значение на один процент и самое новое наблюдение на взаимодополняющий процент, которые вместе равны 100, что и упрощает расчёт, и смещает вес в сторону недавних данных.

Если предыдущего экспоненциального значения нет, коротким простым средним первых наблюдений можно инициализировать рекурсию, а самые ранние экспоненциальные значения следует считать предварительными.

Чтобы приблизить простое среднее периода A, самое новое наблюдение получает вес 200/(A+1) процентов, а предыдущее экспоненциальное получает остаток. Для A, равного 5, разбиение составляет 33.33 и 66.67, а для A, равного 52, — 3.8 и 96.2.

Целочисленные веса как другой сдвиг в пользу недавних данных

Взвешенное скользящее среднее — это среднее по окну, которое умножает более близкие наблюдения на большие целочисленные веса, прежде чем усреднить произведения. Оно может назначить убывающие целые, например 9, 8 и 7, последовательно более старым наблюдениям, затем усреднить произведения, создавая сдвиг в пользу недавних данных, который экспоненциальное среднее также даёт более простой арифметикой.

Арифметическая и логарифмическая шкала

Когда индикатор поднимается на существенно более высокий уровень, арифметическая шкала может увеличивать поздние колебания. Логарифмическая шкала, или перевод ряда в логарифмы и нанесение этих значений на арифметическую ось, пересказывает колебания в процентах.