Ключевые концепции и определения

Индекс относительной силы (RSI)

Разработанный Уэллесом Уайлдером индекс относительной силы (relative strength index, RSI) является индикатором семейства "осцилляторов", предназначенным для отражения краткосрочного моментума. Его значения варьируются от нуля до 100, причем более высокие предположительно соответствуют уровням перекупленности, а низкие отражают противоположное. Формула его следующая:

RSI = 100 – (100/[1+RS])

где

RS = относительная сила = среднее восходящих закрытий за расчетный период (например, 10 баров, 14 баров), деленное на среднее нисходящих закрытий за расчетный период.

Например, если при расчете 10-дневного RSI шесть дней закрылись выше закрытий предыдущих дней, вы вычитаете предыдущие закрытия из текущих закрытий этих дней, складываете разность, и делите результат на 10, получая среднее восходящее закрытие. (Обратите внимание, что сумма делится на общее число дней периода индикатора, а не на число дней с восходящим закрытием.)

Что касается четырех дней, закрывшихся ниже закрытия предыдущего дня, вы вычитаете текущее закрытие из предыдущего минимума и делите результат на 10, получая среднее нисходящее закрытие. Если восходящее среднее было 0.8, а нисходящее среднее 0.4, то относительная сила за этот период равна 2. Получится следующее значение RSI: 100 – (100/[1+2]) = 100 – 33.3 = 66.67.

Стохастический осциллятор (%K/%D)

Стохастический осциллятор состоит из двух линий: %К и скользящая средняя %К, носящая название %D.

В базовом расчете стохастика самое последнее закрытие сравнивается с диапазоном цены (максимум диапазона — минимум диапазона) в течение определенного периода. Пятибарный стохастик будет разностью между сегодняшним закрытием и самым низким минимумом за последние пять дней, деленной на разность между самым высоким максимумом и самым низким минимумом за последние пять дней; результат умножается на 100. Формула %К выглядит следующим образом:

%К = 100*{(C_t – L_n)/(H_n – L_n)},

где

C_t        =          цена закрытия последнего бара

L_n        =          низшая цена за последние n баров.

H_n       =          высшая цена за последние n баров

(для стохастиков, рассчитываемых на дневных барах, по умолчанию — 5 дней)

Вторая линия, %D, является 3-перидичной простой скользящей средней %К (%K,3).

Поскольку базовый «быстрый» стохастик очень подвижен, чаще используется сглаженная версия этого индикатора, где первоначальная линия %D становится новой "медленной" линией %К, а 3-периодичная средняя этой линии становится новой "медленной" линией %D.

Среднее и медиана

Среднее - это сумма значений, деленная на число значений в ряде. Если ряд состоит из десяти чисел, их надо сложить и разделить на десять, чтобы получить среднее.

Статистическая слабость среднего значения в том, что оно может быть искажено чрезвычайно большими или малыми значениями. Например, среднее значение ряда 1, 2, 3, 4, 5, 6 и 200 равно 28.5 (228/8). Уберите 200, и среднее оставшихся семи чисел будет равно 4, что гораздо лучше представляет этот ряд, чем 28.5.

Медиана помогает проверять, насколько представительным является среднее значение. Медианное значение набора данных равно его центральному значению (когда ряд имеет нечетное число элементов) или среднему двух центральных элементов (когда ряд имеет четное число элементов). Медиана менее подвержена искажению из-за экстремальных непредставительных значений, чем среднее. Медиана ряда 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 200 равна 4.5 ((4+5)/2), что гораздо больше соответствует большинству чисел в ряде.

Дисперсия и стандартное отклонение

Дисперсия измеряет распределение группы значений, т.е. насколько они отличаются друг от друга. Математически дисперсия является средним квадратным отклонением (или разностью) каждого числа в группе от среднего значения группы, деленным на число элементов группы. Например, для чисел 8, 9 и 10 среднее равно 9, а дисперсия равна:

{(8-9)² + (9-9)² + (10-9)²}/3 = (1 + 0 + 1)/3 = 0.667.

Теперь рассмотрим дисперсию более широко распределенного ряда чисел 2, 9 и 16:

{(2-9)² + (9-9)² + (16-9)²}/3 = (49 + 0 + 49)/3 = 32.67.

Чем разнообразнее цены, чем выше их дисперсия, тем шире они распределены. Чем разнообразнее изменения цены рынка день ото дня (или неделя от недели и т.д.), тем переменчивее этот рынок.

Распространенным применением дисперсии в торговле служит стандартное отклонение, являющееся квадратным корнем из дисперсии. Стандартное отклонение 8, 9 и 10 равно  \/0.667 = 0.82; стандартное отклонение 2, 9 и 16 равно  \/32.67 = 5.72.