Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

Тут можно читать онлайн Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков - бесплатно полную версию книги (целиком) без сокращений. Жанр: sci-economy. Здесь Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.
  • Название:
    Компьютерный анализ фьючерсных рынков
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    неизвестно
  • Год:
    неизвестен
  • ISBN:
    нет данных
  • Рейтинг:
    3/5. Голосов: 11
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 60
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков краткое содержание

Компьютерный анализ фьючерсных рынков - описание и краткое содержание, автор Дэвид Лукас, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Целью данной книги является желание помочь читателю в использовании аналитического программного обеспечения и персонального компьютера для принятия верных торговых решений на фьючерсных рынках. Однако обязательным условием не является наличие персонального компьютера, для торговли фьючерсами. Но оно может оказать значительную помощь. При этом большинство трейдеров современности видят в компьютере незаменимый инструмент торговли.
Относительно недорогой и аккуратной считается, согласно книге «Компьютерный анализ фьючерсных рынков», передача путем высокочастотных сигналов данных фьючерсных бирж. Такие данные передаются через спутники, и такая передача осуществляется с достаточно высокой скоростью. А программное и аппаратное обеспечение довольно недорогое и с каждым годом становится все дешевле, проще в использовании и быстрее. При правильном использовании, компьютеры могут стать как благословенными хранителями времени, так и разрушительными его пожирателями, при их неверном применении. Они дают нам возможность восстанавливать и сохранять практически бесконечное число данных и рассматривать их с различных точек зрения.

Компьютерный анализ фьючерсных рынков - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)

Компьютерный анализ фьючерсных рынков - читать книгу онлайн бесплатно, автор Дэвид Лукас
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Простые скользящие средние

Простая скользящая средняя вычисляется путем сложения и усреднения набо­ра чисел, представляющих действия рынка на определенном промежутке времени. Вычисление обычно включает цены закрытия, но также может вычисляться из пи­ков, впадин или среднего всех трех. Старейшая точка данных отбрасывается с по­явлением новой, следовательно, средняя "скользит" и следует за рынком. Линия, соединяющая дневные средние, будет сглаживать недавние рыночные колебания.

Набор, представляющий большое количество прошлых данных, создаст глад­кую линию. Например, график показывает 50-дневную скользящую среднюю. (Смот­рите рисунок 2-42.) Как видите, большую часть времени цены находятся по одну или другую сторону от скользящей средней. Также, когда тренд развивается, сколь­зящая средняя приобретает наклон в направлении тренда, показывая нам его силу.

Более долгосрочные скользящие средние сгладят все второстепенные флуктуации и - фото 34

Более долгосрочные скользящие средние сгладят все второстепенные флукту­ации и покажут только более долгосрочные тренды. Краткосрочные скользящие средние покажут более краткосрочные тренды в ущерб долгосрочным. Уменьшен­ный набор данных, представляющий только более свежие данные, создаст более чувствительную линию. График, показывающий 5-дневную скользящую среднюю, перекрывает тот же график для 50-дневной средней, 5-дневная отражает данные значительно точнее, следуя за каждым небольшим изменением цены. Краткосроч­ные тренды просто увидеть, а тренды, которые стали очевидны благодаря 50-днев­ной средней, значительно сложнее определить. (Смотрите рисунок 2-43.)

Долгосрочные и краткосрочные скользящие средние имеют каждая свое применение и - фото 35

Долгосрочные и краткосрочные скользящие средние имеют каждая свое при­менение и свои недостатки. Несмотря на то, что 50-дневная скользящая средняя остается с трендом, она всегда остается в отдалении от реальных цен и изменяет направление значительно реже, чем цены. На практике, базирующаяся на скользя­щей средней такой длины торговая система будет медленно входить и выходить с рынка. Медленное вхождение упускает существенную часть начала тренда, а мед­ленный выход жертвует большую часть дохода. С другой стороны, 5-дневная сколь­зящая средняя быстро входит и выходит, но не гармонирует с основным трендом и также часто оказывается на неверной стороне рынка, как и на правильной.

Другое интересное свойство простых скользящих средних (и многих других тех­нических исследований такого типа) состоит в том, что на них также действуют ста­рые цены, которые выбрасываются из усреднения, как и новые. Неожиданный пово­рот скользящей средней может означать, что повернули свежие цены. Также это может означать, что свежие цены ведут себя относительно нейтрально, но существенные цены были выброшены с другого конца данных. Это не обязательно плохо. В конце концов, назначением скользящей средней является сглаживание данных. Но к этому эффекту следует быть готовым. Этот феномен может иногда объяснить то, что ка­жется необъяснимым изменением скользящей средней или другого индикатора.

Взвешенные скользящие средние

Простая скользящая средняя присваивает одинаковый вес каждой цене, ис­пользуемой в сериях данных. Некоторые трейдеры, веря в то, что свежие цены важ­нее более старых (и, вероятно, с целью частично преодолеть проблему с данными, описанную выше), предпочитают создавать скользящие средние, которые быстро реагируют на свежие данные и медленно - на старые. Взвешенные скользящие сред­ние отводят большее значение более свежим данным путем придания различного веса ценам каждого дня. Это обычно делается при помощи умножения самых пос­ледних данных на некое заданное число (например, количество точек данных, ис­пользуемых в скользящей средней), добавления результата к общим вычислениям, а затем умножения следующих менее свежих данных на меньшее число и так далее. Линия, полученная в результате, будет лучше откликаться на недавнюю рыночную активность, чем простая скользящая средняя.

Экспоненциальные скользяшие средние

Простые и взвешенные скользящие средние могут откликаться только на дан­ные определенного диапазона, выбранного для вычисления. Экспоненциальная скользящая средняя придает большее значение последним рыночным действиям так же, как и взвешенная скользящая средняя. Однако экспоненциальная скользящая средняя продолжает учитывать все точки данных, ничего не отбрасывая, 5-дневная экспоненциальная скользящая средняя обычно включает более 5 дней данных и может включать данные за всю историю фьючерсного контракта. Фактически, эти скользящие средние могут быть лучше идентифицированы их настоящими "сгла­живающими константами", так как количество дней данных в вычислениях одина­ково для так называемой 5-дневной средней и 10-дневной средней. Экспоненциаль­ное вычисление может иметь нежелательное свойство, проявляемое в различии между скользящими средними в зависимости от выбора начальной точки, 5-днев­ная экспоненциальная скользящая средняя трейдера А может отличаться от такой же у трейдера В, если они начали свои вычисления в разные даты. Для практичес- ких целей эти два значения, вероятно, будут достаточно близки, чтобы одновре­менно пересечь 20-дневную скользящую среднюю, но уверенности в этом нет. Так как наша задача состоит в описании практического применения индикаторов, а не их вычислений, мы опустим формулы. Подробности экспоненциальных вычисле­ний довольно многочисленны и хорошо описаны в предыдущих работах, на кото­рые мы ссылались. (Смотрите рисунок 2-44)

Несмотря на кажущуюся изощренность взвешенных и экспоненциальных сколь­зящих средних, практически каждый тест, который мы видели или проводили само­стоятельно. показывал превосходство простой скользящей средней над прочими в смысле торговых результатов. Наше собственное исследование показывает, что взвешивание данных для подчеркивания недавних событий делает индикатор чрез­мерно чувствительным, сводя таким образом на нет первичное назначение сколь- зящей средней - сглаживать действия рынка. Взвешенные и экспоненциальные сколь­зящие средние генерируют больше торгов на узких, находящихся в торговом диа­пазоне рынках, чем простые скользящие средние.

Результатом обычно являются дорогостоящие дергания Это должно подтверждать - фото 36

Результатом обычно являются дорогостоящие дергания. Это должно подтверждать теорию, которой мы долго придерживались: любой метод вхождения, являющийся результатом невразумитель­ных вычислений, несет больше отрицательных моментов, чем положительных. Фьючерсная торговля является больше искусством, нежели наукой, и математичес­кая изощренность не гарантирует прибыльности метода.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Дэвид Лукас читать все книги автора по порядку

Дэвид Лукас - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Компьютерный анализ фьючерсных рынков отзывы


Отзывы читателей о книге Компьютерный анализ фьючерсных рынков, автор: Дэвид Лукас. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x