Разделы



Индекс стохастичекого моментума

Индекс Стохастического Моментума, включает в себя Стохастический Моментум и выражается формулой:


где:

SM ( q ) — это Стохастический Моментум с q -дневным периодом.

DS -Стохастик принимает только положительные значения, SMI — его биполярный (со знаком плюс или минус) аналог. По форме их гра­фики ничем не отличаются.

Исследуем поведение кривой Индекса Стохастического Моментума на рисунке 3-6, где индекс имеет порядок 13 дней ( q = 13) и 25-дневная экс­понента. Индикатор колеблется в диапазоне от -100 до +100. Цена счи­тается достигшей высокого уровня, когда индикатор поднимается выше границы перекупленности (в нашем примере это +40). Цену назы­вают низкой, когда индикатор опускается ниже границы перепродан­ное™ (в нашем примере -40). Проходящая рядом Сигнальная Линия пред­ставляет собой экспоненту от SMI ( q , r , s ). Обычно их расхождение составляет от 3 до 12 баров. У цены имеется восходящая тенденция, ког­да график SMI проходит над Сигнальной Линией; тенденция нисходя­щая, когда SMI идет под Сигнальной Линией.


Двойное сглаживание в Индексе Стохастического Моментума дос­тигается с помощью любой пары параметров из q , r , s ; при этом остав­шийся третий параметр остается неизменным. Легко понять почему параметры гиб сглаживающие: они непосредственно входят в расчет экспоненциальных скользящих средних. В параметр q , по которому вы­числяется SM ( q ), неявно тоже входит сглаживание. На рисунке 3-7 ви­ден эффект сглаживания, который дает накопленная (кумулятивная) сумма Стохастического Моментума. Результат вполне сравним с резуль­татом сглаживания с помощью экспоненты по цене закрытия.

Forex отзывы - это хороший способ узнать о рынке Forex достоверную информацию!

МОМЕНТУМ СТОХАСТИКА ТОЧНО ВОСПРОИЗВОДИТ КОЛЕБАНИЯ ЦЕНЫ

Если Стохастический Моментум имеет очень большой порядок SM ( q ), где q — очень большое число), то график Стохастического Моментума воспроизводит форму кривой цены. В средней части рисунка 3-8 пред­ставлен Момент стохастика, SM (300), при q = 300. Внизу — график чис­лителя Индекса Стохастического Момента. По существу, очертания этих


двух графиков одинаковы. SMI приводит амплитуду колебаний в преде­лы от +100 до -100. Если убрать шкалу с правой стороны диаграммы, то пользователю будет трудно определить, какая из двух кривых — цена закрытия, а какая — Стохастический Моментум.

п»ї

На рисунке 3-9 показан Стохастический Моментум с большим перио­дом (первое сглаживание с q = 300 дням), где второе сглаживание прово­дится 5-дневной экспонентой. В результате мы получили более сглажен­ную кривую. Поскольку мы использовали экспоненту малого порядка, сдвиг получился небольшой.

Двойное сглаживание на нижнем графике рис 3-9 получено с помо­щью параметров q и г. Задержка возникает только из-за r -дневной экс­поненты. q -дневный Стохастический Моментум не дает никакой задер­жки, хотя имеет большой порядок- q ^ SOO дней. Это крайне важное свойство индикаторов дважды сглаженного Моментума: как правило, одна сглаживающая функция берется по большому интервалу, а другая по более короткому или равному. При этом (теоретически) только одно из двух сглаживании приводит к задержке. Разумеется, это свойство не имеет места, если скользящие средние применяются к цене: 300-днев-


ный интервал для скользящего среднего, примененного к цене, произве­дет огромную задержку. Такая особенность индикаторов повторно сгла­женного моментума является основой их своевременности и сглаженно­ сти, что позволяет их использовать в качестве индикаторов цен товаров и акций. Два наиболее распространенных в наши дни индикатора — Мед­ ленный Стохастик и MASD (схождение/расхождение скользящих сред­них), и в расчет каждого из них входит повторное сглаживание.

В действительности такой длинный период, как 300 дней, использу­ется редко. На рисунке 3-10 показан график стохастики с q = 20-ти дням и порядком сглаживающей экспоненты г = 5 дней. (При s = 1, пара q , r обеспечивает двойное сглаживание.) После применения двойного сгла­живания график Стохастического Моментума (средний график) не про­изводит задержек и относительно очищен от шумовых помех. Для того чтобы поведение кривых было сравнимым, возьмем параметры SMI име­ ющие те же значения, что и параметры SM : SMI ( q , r , s ) = SMI (20,5,1). Расхождения начинают появляются при меньшем временном интерва­ле. Если индикатор расходится с ценой в сторону убывания, как это про­исходит в областях А — В или А — С, то это указывает на возможное завершение подъема цены. Расхождение в сторону возрастания проис-


ходит в областях Н — J и Н — К. В целом, за исключением областей F — G , формы кривых на среднем и нижнем участках почти идентичны.

Графики Медленного Стохастика и Индекса Стохастического Момен-тума сравниваются на рисунке 3-11. В смысле воспроизведения формы они достаточно хорошо аппроксимируют друг друга. Небольшое несоот­ветствие между двумя графиками возникает из-за того, что в формуле SMI применяется 5-дневное экспоненциальное скользящее среднее, а в медленном стохастике — 3-дневное простое скользящее среднее.

п»ї

Увеличивая порядок сглаживающей экспоненты с 5 дней до 20, по­лучим SMI ( q , r , s ) = SMI (20,20,1), на рисунке 3-12 представлен график SMI и разнящийся с ним теперь график Медленного Стохастика. Тен­денция Индекса Стохастического Моментума стала похожей на тенден­цию цены. Для сравнения приведен Медленный Стохастик. Основные точки разворота отражены почти вовремя, с задержкой меньшей или равной той, которая возникает, когда скользящее среднее того же по­рядка применяется непосредственно к цене. Теперь расхождения отчет­ливо видны в областях: В, С, D , Е, и F . Продолжающееся расхождение с началом в В и заканчивающееся в С сигнализирует о конце подъема цены, или о начале спада.



 


В области А, график SMI , так же как и график цены, имеет восходя­щую тенденцию. Медленный Стохастик в этой области находится во флэ­те, в зоне перекупленности. Как видим, Индекс Стохастического Момен-тума, плавно меняясь, показывает тенденцию цены и отмечает главные точки разворотов в моментах своего расхождения с ценой.

Итак, мы можем использовать Медленный Стохастик в качестве ин­струмента входа (или выхода) в рынок..., если одновременно применять Индекс Стохастического Моментума для определения тенденции движе­ния цены. Пример такого подхода мы разберем на рисунке 3-13: SMI ( q , r , s ) = SMI (20,60,1) определяющий тренд,одновременно используется 20-днев­ный Медленный Стохастик. Отсутсвие разброса SMI обеспечивается уве­личением порядка экспоненты до 60 дней, что приводит к дополнитель­ной, но по существу очень маленькой задержке в основных точках разворота. Расхождение на графике SMI теперь имеет место только в областях D и G . Прежние расхождения в областях В, С, Е и F теперь от­сутствуют. Главной точке разворота в марте предшествует долгое расхож­дение в области G , затем она подтверждается расхождением Медленного Стохастика в области С.


Длительные тенденции часто плохо отражаются индикаторами и ос­цилляторами. Вообще говоря, когда длительность тенденции превыша­ет естественный период индикатора, индикатор может неправильно оп­ределять тренд. В средней части рисунка 3-14 представлен график SMI ( q , r , s ) = SMI (20,20,1); он сглажен и воспроизводит колебания цены без временного сдвига. Однако, он дает ложные сигналы при отсутствии устойчивой тенденции в течении очень долгого периода. Начиная с апре­ля, индикатор указывает на восходящую тенденцию, в то время как фак­тически цена продолжает падать. График SMI (20,150,1) в нижней части рисунка 3-14, показывает корреляцию между индикатором и ценой, что достигнуто исправлением порядка сглаживания. Своевременность и сгла­женность сигнала достигаются ценой очень маленькой дополнительной задержки. Она возникает из-за наименьшей из двух величин q и г в фор­муле Индекса Стохастического Моментума, SMI ( q , r , l ). Наибольшая ве­личина из двух параметров двойного сглаживания ( q , r ) фильтрует точ­ки разворота, оставляя только основные из них. Последовательность кривых на рисунке 3-14 демонстрирует как слишком продолжительная нисходящая тенденция, не правильно представленная на втором графи­ке, корректно отразилась, когда мы увеличили значение параметра г с 20 до 150.


Читать далее: Двухдневная стохастика