Ковзні середні (MA) відіграють вирішальну роль у технічному аналізі (TA), пропонуючи криптотрейдерам цінну інформацію про ринкові тенденції та потенційні зміни цін. Зазвичай вони забезпечують згладжене представлення цінових даних за певний період, допомагаючи трейдерам визначити напрями трендів і потенційні точки входу або виходу на ринку криптовалют.
Ковзні середні розраховуються шляхом усереднення набору минулих цінових точок за певний період. Вони допомагають згладити коливання цін, надаючи трейдерам більш чітке уявлення про основний тренд.
Хоча ковзні середні показують важливі ринкові дані, вони не є надійними. Трейдери, як правило, поєднують MA з іншими індикаторами, такими як лінії тренду, смуги Боллінджера (BB) або RSI, щоб підвищити свої шанси на успіх .
Три поширені типи ковзних середніх: SMA, EMA та WMA. Давайте детальніше розглянемо, як вони побудовані та що вони можуть означати.
1. Просте ковзне середнє (SMA). SMA (або MA) розраховує середню ціну активу за певний період, підсумовуючи ціни закриття активу за вибраний період, а потім ділячи їх на кількість періодів. Наприклад, 21 MA на денному графіку підсумовує ціну закриття за останній 21 день і ділить її на 21. SMA відносно легко обчислити та зрозуміти, що робить її популярною серед трейдерів. Він зазвичай використовується для визначення загального напрямку тренду та фільтрації короткострокових коливань ціни.
2. Exponential Moving Average (EMA). EMA gives more weight to the recent price data points, reflecting the latest market sentiment. Unlike SMAs, where all data points are equally weighted, EMAs give more significance to recent prices. This generally makes EMAs more responsive to price changes, typically letting traders adapt to changing market conditions. EMAs may be used to capture short-term trends and identify potential trend reversals.
3. Weighted Moving Average (WMA). WMA assigns different weights to each data point, with the most recent ones receiving the highest weight. While similar to EMAs in responsiveness to recent price movements, WMAs generally provide more flexibility in adjusting the weights assigned to each data point. They are typically used in conjunction with other technical indicators to confirm the possible trend direction or identify potential entry and exit points.
Learn more: Moving Averages Explained.