Наиболее часто тренд представляется линейной зависимостью исследуемой величины вида
где y – исследуемая переменная (например, производительность) или зависимая переменная;
x – число, определяющее позицию (второй, третий и т.д.) года в периоде прогнозирования или независимая переменная.
При линейной аппроксимации связи между двумя параметрами для нахождения эмпирических коэффициентов линейной функции используется наиболее часто метод наименьших квадратов. Суть метода состоит в том, что линейная функция «наилучшего соответствия» проходит через точки графика, соответствующие минимуму суммы квадратов отклонений измеряемого параметра. Такое условие имеет вид:
где n – объем исследуемой совокупности (число единиц наблюдений).
Рис. 5.3. Построение тренда методом наименьших квадратов
Значения констант b и a или коэффициента при переменной Х и свободного члена уравнения определяются по формуле:
В табл. 5.1 приведен пример вычисления линейного тренда по данным .
Таблица 5.1. Вычисление линейного тренда
При сильных расхождениях между соседними значениями тренд, полученный методом регрессии, трудно поддается анализу. При прогнозировании, когда ряд содержит данные с большим разбросом колебаний соседних значений, следует их сгладить по определенным правилам, а потом искать смысл в прогнозе. К методу сглаживания колебаний
относят: метод скользящих средних (рассчитывается n-точечное среднее), метод экспоненциального сглаживания. Рассмотрим их.
МСС позволяет сгладить ряд значений с тем, чтобы выделить тренд. При использовании этого метода берется среднее (обычно среднеарифметическое) фиксированного числа значений. Например, трехточечное скользящее среднее. Берется первая тройка значений, составленная из данных за январь, февраль и март (10 + 12 + 13), и определяется среднее, равное 35: 3 = 11,67.
Полученное значение 11,67 ставится в центре диапазона, т.е. по строке февраля. Затем «скользим на один месяц» и берется вторая тройка чисел, начиная с февраля по апрель (12 + 13 + 16), и рассчитывается среднее, равное 41: 3 = 13,67, и таким приемом обрабатываем данные по всему ряду. Полученные средние представляют новый ряд данных для построения тренда и его аппроксимации. Чем больше берется точек для вычисления скользящей средней, тем сильнее происходит сглаживание колебаний. Пример из МВА построения тренда дан в табл. 5.2 и на рис. 5.4.
Таблица 5.2 Расчет тренда методом трехточечного скользящего среднего
Характер колебаний исходных данных и данных, полученных методом скользящего среднего, иллюстрирован на рис. 5.4. Из сравнения графиков рядов исходных значений (ряд 3) и трехточечных скользящих средних (ряд 4), видно, что колебания удается сгладить. Чем большее число точек будет вовлекаться в диапазон вычисления скользящей средней, тем нагляднее будет вырисовываться тренд (ряд 1). Но процедура укрупнения диапазона приводит к сокращению числа конечных значений и это снижает точность прогноза.
Прогнозы следует делать исходя из оценок линии регрессии, составленной по значениям исходных данных или скользящих средних.
Рис. 5.4. Характер изменения объема продаж по месяцам года:
исходные данные (ряд 3); скользящие средние (ряд 4); экспоненциальное сглаживание (ряд 2); тренд, построенный методом регрессии (ряд 1)
Альтернативный подход к сокращению разброса значений ряда состоит в использовании метода экспоненциального сглаживания. Метод получил название «экспоненциальное сглаживание» в связи с тем, что каждое значение периодов, уходящих в прошлое, уменьшается на множитель (1 – α).
Каждое сглаженное значение рассчитывается по формуле вида:
St =aYt +(1−α)St−1,
где St – текущее сглаженное значение;
Yt – текущее значение временного ряда; St – 1 – предыдущее сглаженное значение; α – сглаживающая константа, 0 ≤ α ≤ 1.
Чем меньше значение константы α , тем менее оно чувствительно к изменениям тренда в данном временном ряду.
Построение графиков
Регрессионный анализ
Уравнением регрессии Y от X называют функциональную зависимость у=f(x) , а ее график – линией регрессии.
Excel позволяет создавать диаграммы и графики довольно приемлемого качества. Excel имеется специальное средство - Мастер диаграмм, под руководством которого пользователь проходит все четыре этапа процесса построения диаграммы или графика.
Как правило, построение графика начинают с выделения диапазона, содержащего данные, по которым он должен быть построен. Такое начало упрощает дальнейший ход построения графика. Однако диапазон с исходными данными можно делить и на втором этапе диалога с МАСТЕРОМ ДИАГРАММ . В Еxcel 2003 МАСТЕР ДИАГРАММ находится в меню в виде кнопки или диаграмму можно создать путем нажатия на вкладку ВСТАВКА и в открывшемся списке найти пункт ДИАГРАММА. В Excel 2007 также находим вкладку ВСТАВКА (рис. 31).
Рис. 31. МАСТЕР ДИАГРАММ в Excel 2007
Наиболее просто выделить диапазон исходных данных, в котором эти данные находятся в смежных рядах (столбцах или строках), - надо щелкнуть по левой верхней ячейке диапазона и затем протащить указатель мыши до правой нижней ячейки диапазона. При выделении данных, находящихся в несмежных рядах, указатель мыши перетаскивают по выделяемым рядам при нажатой клавише Ctrl. Если один из рядов данных имеет ячейку с названием, остальные выделенные ряды также должны иметь соответствующую ячейку, даже если она пустая.
Для проведения регрессионного анализа лучше всего использовать диаграмму типа Точечная (рис. 30). При ее построении Excel воспринимает первый ряд выделенного диапазона исходных данных как набор значений аргумента функций, графики которых нужно построить (один и тот же набор для всех функций). Следующие ряды воспринимаются как наборы значений самих функций (каждый ряд содержит значения одной из функций, соответствующие заданным значениям аргумента, находящимся в первом ряду выделенного диапазона).
В Excel 2007 названия осей ставятся во вкладке меню МАКЕТ (рис. 32).
Рис. 32. Настойка названий осей графика в Excel 2007
Для получения математической модели необходимо построить на графике линию тренда. В Excel 2003 и 2007 нужно щелкнуть правой кнопкой мыши на точки графика. Тогда в Excel 2003 появится вкладка с перечнем пунктов, из которых выбираем ДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА (рис. 33).
Рис. 33. ДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА
После нажатия на пункт ДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА появится окно ЛИНИЯ ТРЕНДА (рис. 34). Во вкладке ТИП можно выбрать следующие типы линий: линейная, логарифмическая, экспоненциальная, степенная, полиномиальная, линейная фильтрация.
Рис. 34. Окно ЛИНИЯ ТРЕНДА в Excel 2003
Во вкладке ПАРАМЕТРЫ (рис. 35)устанавливаем флажок напротив пунктов ПОКАЗЫВАТЬ УРАВНЕНИЕ НА ДИАГРАММЕ, тогда на графике появится математическая модель данной зависимости. Также флажок ставим напротив пункта ПОКАЗЫВАТЬ НА ДИАГРАММЕ ВЕЛИЧИНУ ДОСТОВЕРНОСТИ АППРОКСИМАЦИИ (R^2). Чем ближе величина достоверности аппроксимации к 1, тем ближе подходит выбранная кривая к точкам на графике. Далее нажимаем на кнопку ОК . На графике появится линия тренда, соответствующее ей уравнение и величина достоверности аппроксимации.
Рис. 35. Вкладка ПАРАМЕТРЫ
В Excel 2007 после того, как щелкнем правой кнопкой мыши на точки графика, появится список пунктов меню, из которого ВЫБИРАЕМ ДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА (рис. 36).
Рис. 36. ДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА
Рис. 37. Вкладка ПАРАМЕТРЫ ЛИНИИ ТРЕНДА
Устанавливаем необходимые флажки и нажимаем кнопку ЗАКРЫТЬ .
На графике появится линия тренда, соответствующее ей уравнение и величина достоверности аппроксимации.
Чтобы «сделать красиво»? Вовсе нет — главная задача диаграммы позволить представить малопонятные цифры в удобном для усвоения графическом виде. Чтобы с одного взгляда было понятно состояние дел, и не было необходимости тратить время на изучение сухой статистики.
Ещё один громадный плюс диаграмм состоит в том, что с их помощью гораздо проще показать тенденции, то есть, сделать прогноз на будущее. В самом деле, если дела шли в гору весь год, нет причин думать, что в следующем квартале картина вдруг изменится на противоположную.
Однако диаграммы (особенно когда речь заходит о визуальном представлении большого объема данных), хотя и крайне удобны для восприятия, далеко не всегда очевидны.
Проиллюстрирую свои слова простейшим примером:
Эта таблица показывает среднее число посетителей некого сайта в сутки по месяцам, а также количество просмотров страниц на одного посетителя. Логично, что просмотров страниц всегда должно быть больше, чем посетителей, так как один пользователь может просмотреть сразу несколько страниц.
Не менее логично и то, что чем больше страниц просматривает посетитель, тем лучше сайт — он захватывает внимание пользователя и заставляет его углубиться в чтение.
Что видит владелец сайта из нашей диаграммы? Что дела у него идут хорошо! В летние месяцы был сезонный спад интереса, но осенью показатели вернулись и даже превысили показатели весны. Выводы? Продолжаем в том же духе и вскоре добьемся успеха!
Наглядна диаграмма? Вполне. А вот очевидна ли она? Давайте разберемся.
Большой ошибкой со стороны владельца сайта будет воспринимать диаграмму как есть. Да, невооруженным взглядом видно, что синий и оранжевый столбики «осени» выросли по сравнению с «весной» и тем более «летом». Однако важны не только цифры и величина столбиков, но и зависимость между ними. То есть в идеале, при общем росте, «оранжевые» столбики просмотров должны расти намного сильнее «синих», что означало бы то, что сайт не только привлекает больше читателей, но и становится больше и интереснее.
Что же мы видим на графике? Оранжевые столбики «осени» как минимум ни чем не больше «весенних», а то и меньше. Это свидетельствует не об успехе, а скорее наоборот — посетители прибывают, но читают в среднем меньше и на сайте не задерживаются!
Самое время бить тревогу и… знакомится с такой штукой как линия тренда .
Линия тренда «по-простому», это непрерывная линия составленная на основе усредненных на основе специальных алгоритмов значений из которых строится наша диаграмма. Иными словами, если наши данные «прыгают» за три отчетных точки с «-5» на «0», а следом на «+5», в итоге мы получим почти ровную линию: «плюсы» ситуации очевидно уравновешивают «минусы».
Исходя из направления линии тренда гораздо проще увидеть реальное положение дел и видеть те самые тенденции, а следовательно — строить прогнозы на будущее. Ну а теперь, за дело!
Щелкните правой кнопкой мыши по одному из «синих» столбцов, и в контекстном меню выберите пункт «Добавить линию тренда» .
На листе диаграммы теперь отображается пунктирная линия тренда. Как видите, она не совпадает на 100% со значениями диаграммы — построенная по средневзвешенным значениям, она лишь в общих чертах повторяет её направление. Однако это не мешает нам видеть устойчивый рост числа посещений сайта — на общем результате не сказывается даже «летняя» просадка.
Линия тренда для столбца «Посетители»
Теперь повторим тот же фокус с «оранжевыми» столбцами и построим вторую линию тренда. Как я и говорил раньше: здесь ситуация не так хороша. Тренд явно показывает, что за расчетный период число просмотров не только не увеличилось, но даже начало падать — медленно, но неуклонно.
Ещё одна линия тренда позволяет прояснить ситуацию
Мысленно продолжив линию тренда на будущие месяцы, мы придем к неутешительному выводу — число заинтересованных посетителей продолжит снижаться. Так как пользователи здесь не задерживаются, падение интереса сайта в ближайшем будущем неизбежно вызовет и падение посещаемости.
Следовательно, владельцу проекта нужно срочно вспоминать чего он такого натворил летом («весной» все было вполне нормально, судя по графику), и срочно принимать меры по исправлению ситуации.
Для наглядной иллюстрации тенденций изменения цены применяется линия тренда. Элемент технического анализа представляет собой геометрическое изображение средних значений анализируемого показателя.
Рассмотрим, как добавить линию тренда на график в Excel.
Для примера возьмем средние цены на нефть с 2000 года из открытых источников. Данные для анализа внесем в таблицу:
Линия тренда в Excel – это график аппроксимирующей функции. Для чего он нужен – для составления прогнозов на основе статистических данных. С этой целью необходимо продлить линию и определить ее значения.
Если R2 = 1, то ошибка аппроксимации равняется нулю. В нашем примере выбор линейной аппроксимации дал низкую достоверность и плохой результат. Прогноз будет неточным.
Внимание!!! Линию тренда нельзя добавить следующим типам графиков и диаграмм:
В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.
Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.
Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.
Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:
На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):
Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).
Получаем результат:
Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:
y = 4,503x + 6,1333
Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.
Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.
Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.
Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:
Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.
Уравнение имеет следующий вид:
y = 7,6403е^-0,084x
Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.
Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.
На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.
Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:
R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.
Например:
| Период | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| Прогноз | 1005,4 | 1024,18 | 1041,74 | 1058,24 | 1073,8 | 1088,51 | 1102,47 |
Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.
Данной кривой свойственны переменные возрастание и убывание. Для полиномов (многочленов) определяется степень (по количеству максимальных и минимальных величин). К примеру, один экстремум (минимум и максимум) – это вторая степень, два экстремума – третья степень, три – четвертая.
Полиномиальный тренд в Excel применяется для анализа большого набора данных о нестабильной величине. Посмотрим на примере первого набора значений (цены на нефть).
Чтобы получить такую величину достоверности аппроксимации (0,9256), пришлось поставить 6 степень.
Зато такой тренд позволяет составлять более-менее точные прогнозы.
Для наглядной иллюстрации тенденций изменения цены применяется линия тренда. Элемент технического анализа представляет собой геометрическое изображение средних значений анализируемого показателя.
Рассмотрим, как добавить линию тренда на график в Excel.
Для примера возьмем средние цены на нефть с 2000 года из открытых источников. Данные для анализа внесем в таблицу:
Линия тренда в Excel – это график аппроксимирующей функции. Для чего он нужен – для составления прогнозов на основе статистических данных. С этой целью необходимо продлить линию и определить ее значения.
Если R2 = 1, то ошибка аппроксимации равняется нулю. В нашем примере выбор линейной аппроксимации дал низкую достоверность и плохой результат. Прогноз будет неточным.
Внимание!!! Линию тренда нельзя добавить следующим типам графиков и диаграмм:
В предложенном выше примере была выбрана линейная аппроксимация только для иллюстрации алгоритма. Как показала величина достоверности, выбор был не совсем удачным.
Следует выбирать тот тип отображения, который наиболее точно проиллюстрирует тенденцию изменений вводимых пользователем данных. Разберемся с вариантами.
Ее геометрическое изображение – прямая. Следовательно, линейная аппроксимация применяется для иллюстрации показателя, который растет или уменьшается с постоянной скоростью.
Рассмотрим условное количество заключенных менеджером контрактов на протяжении 10 месяцев:
На основании данных в таблице Excel построим точечную диаграмму (она поможет проиллюстрировать линейный тип):
Выделяем диаграмму – «добавить линию тренда». В параметрах выбираем линейный тип. Добавляем величину достоверности аппроксимации и уравнение линии тренда в Excel (достаточно просто поставить галочки внизу окна «Параметры»).
Получаем результат:
Обратите внимание! При линейном типе аппроксимации точки данных расположены максимально близко к прямой. Данный вид использует следующее уравнение:
y = 4,503x + 6,1333
Прямая линия на графике отображает стабильный рост качества работы менеджера. Величина достоверности аппроксимации равняется 0,9929, что указывает на хорошее совпадение расчетной прямой с исходными данными. Прогнозы должны получиться точными.
Чтобы спрогнозировать количество заключенных контрактов, например, в 11 периоде, нужно подставить в уравнение число 11 вместо х. В ходе расчетов узнаем, что в 11 периоде этот менеджер заключит 55-56 контрактов.
Данный тип будет полезен, если вводимые значения меняются с непрерывно возрастающей скоростью. Экспоненциальная аппроксимация не применяется при наличии нулевых или отрицательных характеристик.
Построим экспоненциальную линию тренда в Excel. Возьмем для примера условные значения полезного отпуска электроэнергии в регионе Х:
Строим график. Добавляем экспоненциальную линию.
Уравнение имеет следующий вид:
y = 7,6403е^-0,084x
Показатель величины достоверности аппроксимации составил 0,938 – кривая соответствует данным, ошибка минимальна, прогнозы будут точными.
Используется при следующих изменениях показателя: сначала быстрый рост или убывание, потом – относительная стабильность. Оптимизированная кривая хорошо адаптируется к подобному «поведению» величины. Логарифмический тренд подходит для прогнозирования продаж нового товара, который только вводится на рынок.
На начальном этапе задача производителя – увеличение клиентской базы. Когда у товара будет свой покупатель, его нужно удержать, обслужить.
Построим график и добавим логарифмическую линию тренда для прогноза продаж условного продукта:
R2 близок по значению к 1 (0,9633), что указывает на минимальную ошибку аппроксимации. Спрогнозируем объемы продаж в последующие периоды. Для этого нужно в уравнение вместо х подставлять номер периода.
Например:
| Период | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| Прогноз | 1005,4 | 1024,18 | 1041,74 | 1058,24 | 1073,8 | 1088,51 | 1102,47 |
Для расчета прогнозных цифр использовалась формула вида: =272,14*LN(B18)+287,21. Где В18 – номер периода.
Данной кривой свойственны переменные возрастание и убывание. Для полиномов (многочленов) определяется степень (по количеству максимальных и минимальных величин). К примеру, один экстремум (минимум и максимум) – это вторая степень, два экстремума – третья степень, три – четвертая.
Полиномиальный тренд в Excel применяется для анализа большого набора данных о нестабильной величине. Посмотрим на примере первого набора значений (цены на нефть).
Чтобы получить такую величину достоверности аппроксимации (0,9256), пришлось поставить 6 степень.
Скачать примеры графиков с линией тренда
Зато такой тренд позволяет составлять более-менее точные прогнозы.
Приветствую, уважаемые товарищи! Сегодня мы с вами разберем один из субъективных торговых методов – торговля с использованием трендовых линий. Давайте рассмотрим следующие вопросы:
1) Что такое тренд (это важно как отправная точка)
2) Построение трендовых линий
3) Использование в практической торговле
4) Субъективность метода
1) Что такое тренд
_________________
Прежде, чем перейти к построению трендовой линии, надо разобраться непосредственно с самим трендом. Не будем вдаваться в академические споры и для простоты примем следующую формулу:
Тренд (восходящий) – это последовательность растущих максимумов и минимумов, при этом каждый последующий максимум (и минимум) выше предыдущих.
Тренд (нисходящий) – это последовательность падающих (убывающих) максимумов и минимумов, где каждый последующий минимум (и максимум) НИЖЕ предыдущего.
Трендовая линия – это линия, проведенная между двумя максимумами (если тренд нисходящий) или двумя минимумами (если тренд восходящий). То есть, по сути, линия тренда показывает нам, что тренд на графике есть! А ведь его может и не быть (в случае с флетом).
2) Построение трендовых линий
____________________________
Это самый сложный вопрос! Мне доводилось видеть дискуссии на много страниц только о том, КАК ПРАВИЛЬНО строить линию тренда! А ведь нам надо не только строить, но и торговать по ней…
Что бы построить трендовую линию надо иметь, как минимум, два максимума (нисходящий тренд) или два минимума (восходящий тренд). Мы должны соединить эти экстремумы линией.
Важно соблюдать следующие правила при построении линий:
— Важен угол наклона линии тренда. Чем более крутой угол наклона, тем меньше надежность.
— Оптимально строить линию по двум точкам. Если строить по трем или более точкам – надежность трендовой линии снижается (вероятен ее пробой).
— Не пытайтесь построить линию в любых условиях. Если не удается ее начертить, значит, скорее всего, тренда нет. Следовательно, данный инструмент не годится к использованию в текущих рыночных условиях.
Данные правила помогут вам правильно строить трендовые линии!
3) Торговля по трендовым линиям
____________________________
Мы имеем две принципиально разные возможности:
А) Использовать линию как уровень поддержки (сопротивления), что бы войти по ней по направлению тренда
Б) Использовать трендовую линию Форекс для того, что бы сыграть на пробой (разворот) тренда.
Оба способа хороши, если уметь «правильно их готовить».
Итак, мы построили линию по двум точкам. Как только цена коснется линии, мы должны войти в рынок по направлению существующей тенденции. Для входа используем ордера типа «бай лимит или sell лимит».
Тут все просто и понятно. Единственное, что надо помнить – чем чаще цена тестирует линию тренда, отталкиваясь от нее, тем выше вероятность того, что следующее касание будет пробоем линии!
Если мы хотим сыграть на слом линии тренда, то надо действовать немного иначе:
1) Ждем касание линии
2) Ждем отскока
3) На образовавшуюся галочку ставим ордер бай-стоп (или sell стоп)
Обратите внимание на рисунок.
Мы дождались образования галочки и выставили ордер бай стоп на ее максимум.
Через некоторое время ордер сработал, и мы вошли в рынок.
Возникает закономерный вопрос – почему нельзя было войти в рынок сразу?
Дело в том, что мы не знаем, будет ли тестирование трендовой линии успешным или нет. А дождавшись «галочки» мы резко повышаем наши шансы на успех (отсеиваем ложные сигналы).
4) Субъективность метода
_________________________
Кажется все просто? На деле, используя данный метод, мы столкнемся со следующими трудностями:
А) Угол наклона линии (всегда можно построить линии тренда имеющие разный наклон.
Б) Что считать пробоем трендовой линии (насколько пунктов или процентов цена должна «переломить» линию, что бы считать это прорывом)?
В) Когда линию считать «устаревшей» и строить новую?
Обратите внимание на рисунок.
Красной линией обозначен один из вариантов начертания. Неопытный трейдер мог так провести линию (и поплатиться за это).
В данном деле важен практический опыт. То есть не удается все свести к нескольким простым правилам построения. Именно поэтому индикатора трендовых линий не существует. Точнее, может и существует, но строит их «криво» и неправильно. Эта техника изначально «заточена» под опыт и мастерство трейдера.
Лично я редко использую линии тренда как самостоятельный инструмент. Но, тем не менее, рассказываю о них по одной простой причине. Дело в том, что многие другие трейдеры используют их. Следовательно, мы (я и вы) должны быть в курсе техник наших конкурентов.
Нужен ли данный инструмент в вашей торговле – решать только вам!
Успехов и удачных торгов. Артур.
blog-forex.org
Похожие записи:
Концепция трендовой торговли (видео)
Трендовые модели (фигуры)
Видеоролик к данной теме:
Предыдущая12345678910111213141516Следующая
Для рассмотренных выше задач удавалось построить уравнение или систему уравнений.
Но во многих случаях при решении практических задач имеются лишь экспериментальные (результаты измерений, статистические, справочные, опытные) данные. По ним с определенной мерой близости пытаются восстановить эмпирическую формулу (уравнение), которая может быть использована для поиска решения, моделирования, оценки решений, прогнозов.
Процесс подбора эмпирической формулы P(x) для опытной зависимости F(x) называется аппроксимацией (сглаживанием). Для зависимостей с одним неизвестным в Excel используются графики, а для зависимостей со многими неизвестными – пары функций из группы Статистические ЛИНЕЙН и ТЕНДЕНЦИЯ, ЛГРФПРИБЛ и РОСТ.
В настоящем разделе рассматривается аппроксимация экспериментальных данных с помощью графиков Excel: на основе данных стоится график, к нему подбирается линия тренда , т.е. аппроксимирующая функция, которая с максимальной степенью близости приближается к опытной зависимости.
Степень близости подбираемой функции оценивается коэффициентом детерминации R 2 . Если нет других теоретических соображений, то выбирают функцию с коэффициентом R 2 , стремящимся к 1. Отметим, что подбор формул с использованием линии тренда позволяет установить как вид эмпирической формулы, так и определить численные значения неизвестных параметров.
Excel предоставляет 5 видов аппроксимирующих функций:
1. Линейная – y=cx+b . Это простейшая функция, отражающая рост и убывание данных с постоянной скоростью.
2. Полиномиальная – y=c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +…+c 6 x 6 . Функция описывает попеременно возрастающие и убывающие данные. Полином 2-ой степени может иметь один экстремум (min или max), 3-ей степени – до 2-х экстремумов, 4-ой степени – до 3-х и т.д.
3. Логарифмическая – y=c lnx+b . Эта функция описывает быстро возрастающие (убывающие) данные, которые затем стабилизируются.
4. Степенная – y=cx b , (х >0и y >0). Функция отражает данные с постоянно увеличивающейся (убывающей) скоростью роста.
5. Экспоненциальная – y=ce bx , (e – основание натурального логарифма). Функция описывает быстро растущие (убывающие) данные, которые затем стабилизируются.
