Різниця між зваженою ковзною середньою (WMA) і простою ковзною середньою (SMA)

Розуміння різниці між зваженою ковзною середньою та простою ковзною середньою (SMA)

Коли справа доходить до аналізу тенденцій в даних, однією з популярних технік є ковзаюча середня. Два найпоширеніші типи ковзних середніх - це зважена ковзаюча середня (WMA) і проста ковзаюча середня (SMA). Хоча обидва методи служать для згладжування коливань в даних і виявлення тенденцій, існують значні відмінності в тому, як вони розраховують ковзаючу середню.

Зміст

SMA обчислює середнє значення заданого набору точок даних за певний період часу. Кожній точці даних присвоюється однакова вага, що означає, що при розрахунку всі точки розглядаються однаково. Ця простота робить його легким для розуміння і обчислення, що робить його популярним вибором для багатьох аналітиків. Однак SMA може бути не найточнішим методом для певних типів даних, оскільки він надає однакову важливість старим і недавнім точкам даних.

З іншого боку, WMA присвоює різну вагу кожній точці даних, надаючи більшого значення останнім даним. Це означає, що найсвіжіші точки даних мають більший вплив на розрахунок ковзної середньої. WMA особливо корисний при аналізі даних часових рядів, які демонструють сезонність або інші закономірності, що змінюються з часом. Однак, WMA вимагає більш складних розрахунків у порівнянні з SMA.

Отже, і WMA, і SMA є цінними інструментами для аналізу трендів. SMA простіше обчислюється і підходить для багатьох ситуацій. З іншого боку, WMA забезпечує більш точне представлення тенденцій в певних типах даних, особливо коли останні точки даних є більш значущими. Розуміння відмінностей між цими двома методами може допомогти аналітикам вибрати найбільш підходящу ковзаючу середню для конкретних потреб аналізу.

Основні відмінності між зваженою ковзною середньою (WMA) і простою ковзною середньою (SMA)

Зважена ковзаюча середня (WMA) і проста ковзаюча середня (SMA) - це два найпоширеніші індикатори технічного аналізу в торгівлі. Хоча обидва індикатори використовуються для аналізу тренду і динаміки цінних паперів, є кілька ключових відмінностей між WMA і SMA.

Метод розрахунку: Основна відмінність між WMA і SMA полягає в методі їх розрахунку. SMA розраховується як середня ціна закриття цінного паперу за певний період, в той час як WMA присвоює різну вагу різним точкам даних, надаючи більшу вагу останнім даним.
Схема зважування: У WMA останнім точкам даних надається найбільша вага, а вага зменшується в міру просування в минуле. Така схема зважування дозволяє WMA швидше реагувати на останні зміни цін у порівнянні з SMA.
Чутливість до цінових змін: Завдяки різним схемам зважування, WMA загалом є більш чутливим до цінових змін порівняно з SMA. Це означає, що WMA буде надавати сигнали і вказувати на зміни тренду раніше, ніж SMA.
Згладженість: SMA відома своєю згладженістю, оскільки вона присвоює однакову вагу всім точкам даних. З іншого боку, WMA може демонструвати більше коливань і шуму через різну вагу, присвоєну точкам даних.
Інтерпретація: В результаті вищевказаних відмінностей, інтерпретація WMA і SMA також може відрізнятися. WMA часто використовується для виявлення короткострокових трендів і генерації торгових сигналів, в той час як SMA зазвичай використовується для виявлення довгострокових трендів і підтвердження загального напрямку руху ринку.

На закінчення, хоча і WMA, і SMA є корисними індикаторами в технічному аналізі, вони мають різні методи розрахунку, схеми зважування, чутливість до цінових змін, згладженість і інтерпретацію. Трейдерам і аналітикам слід враховувати ці відмінності і вибирати індикатор, який найкраще підходить для їх торгової стратегії і часових рамок.

Методика розрахунку

Як зважена ковзаюча середня (WMA), так і проста ковзаюча середня (SMA) розраховуються за спеціальною методологією.

Проста ковзаюча середня (SMA):.

SMA розраховується шляхом взяття суми певної кількості точок даних, а потім ділення її на кількість точок даних. Наприклад, якщо ми розраховуємо 5-денну SMA, ми візьмемо суму останніх 5 цін закриття, а потім розділимо її на 5.

Читайте також: Розуміння схеми ESOP в Ірландії: Вичерпний посібник

Зважена ковзаюча середня (WMA):.

WMA розраховується за аналогічним підходом до SMA, але з різними вагами, присвоєними точкам даних. Вага, присвоєна кожній точці даних, визначається ваговим коефіцієнтом. Ваговий коефіцієнт зазвичай визначається кількістю точок даних і бажаним розподілом ваг. Наприклад, якщо ми розраховуємо 5-денний WMA, ваговий коефіцієнт для останньої точки даних може бути 5, ваговий коефіцієнт для другої за часом точки даних може бути 4 і так далі. Потім сума зважених точок даних ділиться на суму вагових коефіцієнтів для обчислення ЗВА.

Загалом, методологія розрахунку як ЗВА, так і СМА передбачає агрегування та ділення певної кількості точок даних, але ЗВА присвоює різну вагу кожній точці даних на основі вагового коефіцієнта.

Схема зважування

Схема зважування є однією з ключових відмінностей між зваженою ковзною середньою (WMA) і простою ковзною середньою (SMA). В обох випадках ковзаюче середнє розраховується як середнє значення заздалегідь визначеної кількості точок даних. Однак схема зважування визначає, наскільки важливою є кожна точка даних при обчисленні.

У випадку SMA кожній точці даних надається однакова важливість, а середнє обчислюється шляхом простого підсумовування всіх точок даних і ділення на кількість точок даних. Це означає, що кожна точка даних має однакову вагу в розрахунку, незалежно від її положення.

З іншого боку, WMA присвоює різну вагу кожній точці даних залежно від її положення в послідовності. Як правило, останнім точкам даних надається більша вага, тоді як старішим точкам даних надається менша вага. Це означає, що найновіші дані мають більший вплив на ковзну середню, що відображає переконання, що найновіші дані є більш релевантними і їм слід надавати більшу вагу при обчисленні.

Читайте також: Чи застрахований Forex Com? | Все, що вам потрібно знати про страхування торгівлі на Форекс

Конкретна схема зважування, що використовується при розрахунку ЗКВ, може змінюватися залежно від бажаного ефекту. Одним із поширених підходів є використання лінійної схеми зважування, коли ваги зменшуються лінійно в міру того, як ви рухаєтеся далі в минуле. Інший підхід полягає у використанні експоненціальної схеми зважування, коли ваги зменшуються експоненціально в міру того, як ви рухаєтеся далі в минуле.

Важливо відзначити, що вибір схеми зважування може мати значний вплив на ковзаючу середню і сигнали, які вона генерує. Лінійна схема зважування може бути більш доречною в деяких ситуаціях, в той час як експоненціальна схема зважування може бути кращою для інших. Зрештою, вибір схеми зважування повинен ґрунтуватися на конкретних потребах і цілях аналізу або торгової стратегії.

ЧАСТІ ЗАПИТАННЯ:

Що таке зважена ковзаюча середня (WMA)?

Зважена ковзаюча середня (WMA) - це тип ковзної середньої, який надає більшу вагу останнім точкам даних.

Чим зважена ковзаюча середня відрізняється від простої ковзаючої середньої (SMA)?

Зважена ковзаюча середня відрізняється від простої тим, що присвоює різну вагу кожній точці даних. Ваги базуються на їхньому положенні в ряді, причому більш пізні точки мають більшу вагу.

Чому варто використовувати зважене ковзне середнє замість простого ковзного середнього?

Хтось може використовувати зважену ковзаючу середню замість простої, якщо він вважає, що останні точки даних є більш показовими для майбутніх тенденцій, або якщо він хоче надати більшого значення недавнім подіям.

Як розраховується зважена ковзаюча середня?

Зважена ковзаюча середня розраховується шляхом множення кожної точки даних на її вагу, підсумовування результатів і ділення суми на суму ваг. Формула для розрахунку зваженої ковзної середньої наступна: WMA = (w1 * x1 + w2 * x2 + … + wn * xn) / (w1 + w2 + … + wn), де WMA - це зважена ковзна середня, w - вага, а x - точка даних.

Чи можна використовувати зважену ковзаючу середню для прогнозування майбутніх трендів?

Так, зважене ковзне середнє можна використовувати для прогнозування майбутніх трендів. Оскільки вона надає більшої ваги останнім точкам даних, вона, як правило, краще реагує на короткострокові коливання і може допомогти визначити нові тенденції.