Современный взгляд на скользящие средние: индикатор ALMA в криптоторговле

cryptonews.ruPublié le 2025-05-15Dernière mise à jour le 2025-10-16

Наиболее популярные индикаторы технического анализа разработаны очень давно. Однако рынки развиваются, появляются новые активы, и это требует новых решений. Одним из инструментов, которые отвечают вызовам современных криптотрейдеров, стал ALMA.

Что такое ALMA

Скользящее среднее Арно Легу (The Arnaud Legoux Moving Average, ALMA) — индикатор технического анализа, разработанный в 2009 году двумя энтузиастами Арно Легу (Arnaud Legoux) и Димитрисом Кузисом-Лукасом (Dimitrios Kouzis-Loukas). Его создатели пытались получить скользящую среднюю, которая будет более плавной и сократит запаздывание и количество шума (хаотичных непредсказуемых событий, которые могут стать причиной неоправданных решений) по сравнению с классическими аналогами — простой и экспоненциальной скользящими средними. Для решения поставленных задач Легу и Кузис-Лукас решили воспользоваться распределением Гаусса. Оно представляет собой распределение вероятностей, где максимальное значение формируется в центре. Распределение Гаусса задается одноименной функцией. Графически стандартное распределение представляет собой колокол. С его помощью определялись веса на заданном промежутке времени.

Расчет ALMA

Чтобы рассчитать ALMA, необходимо сумму взвешенных цен разделить на сумму весов. Все веса, при этом, определяются на основании функции Гаусса. Так как ALMA отдает большее предпочтение более поздним событиям, то у первых вес будет больше, чем у последних. Формула расчета ALMA принимает следующий вид:

ALMA = (∑ценаi*весi)/∑весi

Отметим, что в реальной торговле расчет вручную производить не придется. Сделано все будет автоматически. Для использования ALMA в торговле необходимо лишь выставить необходимые параметры.

Параметры ALMA

Скользящим средним Арно Легу присущи три компонента: длина, отступ и сигма. Первый из них определяет какое количество данных и за какой период будет взято для расчета. Он выбирается индивидуально в зависимости от торговой стратегии и торгуемого инструмента.

Отступ — это параметр функции Гаусса, который обеспечивает баланс между чувствительностью и шумом. Значение отступа находится в границах от 0 до 1. Чем оно больше, тем чувствительнее ALMA реагирует на последние ценовые изменения, но и шум при этом выше. Более низкие значения отступа позволят сделать индикатор более плавным, но тогда он станет давать много запаздывающих сигналов.

Сигма — это стандартное отклонение функции распределения Гаусса. Чем больше параметр, тем выше вероятность запаздывания ALMA. Чем он меньше, тем больше шума будет подавать индикатор.

В общем, при торговле с помощью ALMA придется экспериментировать с параметрами, чтобы найти идеальную комбинацию. На изображении ниже можно пронаблюдать их значение по умолчанию на портале TradingView:

15102501.png

Источник: tradingview.com

Торговые сигналы ALMA

По сути, скользящая средняя Арно Легу дает те же сигналы, что и обычная: способствует определению тренда и формирует точки входа и выхода. Первый из них зависит от направления движения ALMA. Если индикатор растет, то наблюдается бычий тренд, если падает — медвежий. Точки входа и выхода определяются в моменте, когда цена пересекает ALMA. Если это происходит сверху вниз, то формируется сигнал на продажу. Если же цена пересечет индикатор снизу вверх, то это момент для покупок.

Для наглядности рассмотрим реальный пример. С этой целью воспользуемся дневным графиком Solana с биржи Bitstamp и применим на нем ALMA с длиной 50, отступом и сигмой по умолчанию. С июня тренд криптовалюты был восходящим, так как ALMA росла. Тем не менее, рост был непостоянным. Определенное замедление наблюдалось в конце июля и первой половине августа 2025 года. Примерно такая же ситуация складывается и в октябре. А вот если смотреть относительно точек входа, то 10 октября был сформирован сигнал на продажу, так как цена опустилась ниже ALMA (отмечено сиреневой стрелкой).

15102502.jpg

Источник: tradingview.com

В целом сигналы, подаваемые индикатором, не несут чего-то революционного. Но Легу и Кузис-Лукас к этому и не стремились. Они хотели сделать ALMA более совершенной по сравнению с прочими скользящими средними. Но увенчалась ли их задумка успехом?

ALMA vs другие скользящие средние

Для того чтобы ответить на поставленный вопрос, необходимо сравнить ALMA с простой скользящей средней (SMA) и экспоненциальной (EMA) на одном и том же графике. Возьмем для этой цели биткоин на дневном таймфрейме.

Например, со второй половины октября по первую половину декабря 2024 года BTC демонстрировал серьезный рост. В соответствии с SMA сигнал на покупку поступил 11 октября, когда цена закрылась выше индикатора. ALMA в этом отношении опоздала ровно на день. Таким образом, SMA дала возможность трейдерам для лучшей точки входа. Однако в конце тренда ситуация получилась обратной. ALMA уже 19 декабря дала сигнал на продажу, а SMA сделала это лишь через восемь дней — 27 декабря.

При этом скользящая средняя Арно Легу не позволила избежать шума и захватить весь тренд. ALMA 4 ноября сформировал сигнал на продажу, а уже 5 ноября — на покупку. Это и был тот самый шум, который стоил трейдерам определенных денег. Воочию полное сравнение по двум скользящим средним можно пронаблюдать на изображении ниже, где ALMA обозначена синим цветом, а SMA — оранжевым.

15102503.jpg

Источник: tradingview.com

Если на этом же промежутке времени вместо простой скользящей средней взять экспоненциальную, то разница будет лишь в том, что она подаст сигнал на продажу еще позже — 30 декабря. При этом, точка входа по ней совпадет с SMA и шума также удастся избежать. На изображении ниже EMA обозначена фиолетовым цветом.

15102504.jpg

Источник: tradingview.com

Что же получается в сухом остатке? ALMA — не идеальный индикатор. В одних рыночных условиях он действительно работает лучше, чем другие скользящие средние, в других все с точностью до наоборот. К тому же, как видно из примеров, именно ALMA принимает во внимание шум, который SMA и EMA не учитывают.

Вывод

ALMA — это еще один вариант скользящих средних, который появился в 2009 году. Его основная особенность — отдавать предпочтение последним значениям цены над теми, что были раньше. Индикатор требует долгой и кропотливой настройки для каждой конкретной криптовалюты. Хотя он и задумывался, как лучшая версия по сравнению с SMA и EMA, на практике результаты могут быть самыми различными и не всегда в пользу ALMA.

Данный материал и информация в нем не является индивидуальной или иной другой инвестиционной рекомендацией. Мнение редакции может не совпадать с мнениями аналитических порталов и экспертов.

Lectures associées

NVIDIA fait pression avec ses CPU, la Chine riposte avec RISC-V : Plongée approfondie dans les semi-conducteurs - Quatrième partie

Une information significative est apparue cette semaine : le CPU Vera de NVIDIA, conçu pour l'IA des centres de données, sera disponible pour les clients chinois dès août, à un prix unitaire dépassant 20 000 $. Face à cette arrivée, reposant toujours sur l'architecture Arm, la question se pose en Chine : existe-t-il une alternative autonome pour les CPU haute performance au-delà du duopole x86/Arm ? RISC-V émerge comme la réponse. Cette architecture ouverte, née il y a plus de dix ans, dépasse désormais le domaine de l'embarqué pour viser les serveurs et l'IA. Elle représente une opportunité de briser le "triangle impossible" de l'industrie (prospérité, contrôle, autonomie), offrant une voie potentiellement libre, contrôlée et florissante. La Chine devient un acteur central de cette poussée, motivée par la sécurité d'approvisionnement, la réduction des coûts, la souveraineté technologique et l'explosion de l'IA. Des équipes locales ont franchi le seuil symbolique des 15 points SPECint par GHz, signe d'entrée dans le club haute performance. Les progrès vont au-delà du simple cœur (core) pour englober des sous-systèmes complets : réseaux sur puce cohérents (NoC), gestion, fiabilité (RAS). Un processeur serveur 40 cœurs, 100% compatible avec le standard RVA23 (sans instructions personnalisées), illustre cette maturité croissante et cette priorité donnée à la compatibilité logicielle sur les performances artificielles. Cependant, les défis restent immenses. La fragmentation de l'écosystème due aux extensions personnalisées, l'immaturité des outils de développement (EDA) et de validation, les écarts de performance monocœur et d'efficacité énergétique par rapport aux architectures établies, ainsi que les contraintes liées aux procédés de fabrication avancés, constituent autant d'obstacles concrets. Le fossé logiciel, symbolisé par CUDA chez NVIDIA, est particulièrement profond. En résumé, la porte s'est ouverte pour RISC-V en Chine comme une alternative sérieuse et nécessaire à long terme. Le chemin est néanmoins long et semé d'épreuves techniques ardues. La course ne consiste pas à remplacer immédiatement des solutions comme le Vera de NVIDIA, mais à construire, pierre par pierre, une base autonome pour la prochaine révolution du calcul.

marsbitIl y a 2 h

NVIDIA fait pression avec ses CPU, la Chine riposte avec RISC-V : Plongée approfondie dans les semi-conducteurs - Quatrième partie

marsbitIl y a 2 h

Le tableau de paris codé a rapporté de l'argent, mais Polymarket n'est vraiment pas un bon endroit pour "l'arbitrage"

Dans son article, l'auteur partage son expérience de développement d'un tableau de bord personnalisé pour suivre et gérer ses paris sur Polymarket, une plateforme de prédiction. En utilisant cet outil avec un capital d'environ 1600 dollars, il a obtenu un rendement de plus de 30% sur une quinzaine de jours. Cependant, il insiste sur le fait que Polymarket n'est pas un lieu adapté pour des stratégies d'arbitrage traditionnelles. Le tableau de bord, divisé en un "Tableau de bord des positions" et une "Veille des opportunités", vise à visualiser les investissements, gérer les risques et suivre les marchés d'intérêt. L'outil intègre un système de contrôle des risques basé sur le fractionnement des paris en trois catégories (T1, T2, T3) selon le niveau de conviction et le risque, et limite l'exposition à certains thèmes pour éviter une "diversification illusoire". L'auteur met en garde contre les pièges des marchés binaires comme Polymarket. Il explique que même pour un pari perçu comme ayant une probabilité de réussite très élevée, le risque de perdre 100% du capital engagé existe toujours. Il souligne l'importance cruciale de la gestion de la taille des positions pour survivre à des erreurs de jugement inévitables à long terme. Il note également que de nombreux marchés, bien que distincts, peuvent être corrélés autour d'un même événement sous-jacent, amplifiant ainsi les risques. Son expérience l'amène à considérer Polymarket non pas comme une source de revenus stables, mais plutôt comme un terrain d'entraînement pour affiner son jugement sur l'actualité politique, économique et technologique. Il conclut que la valeur principale de son outil réside dans l'imposition d'une discipline et d'un cadre rigoureux, transformant l'intuition en processus contrôlé, bien plus que dans la performance affichée sur une période courte.

marsbitIl y a 5 h

Le tableau de paris codé a rapporté de l'argent, mais Polymarket n'est vraiment pas un bon endroit pour "l'arbitrage"

marsbitIl y a 5 h

Analyse de la croissance de Notion : D'un outil de prise de notes à 100 millions d'utilisateurs, comment Notion a construit sa triple roue de croissance via le produit, les modèles et la communauté

Notion est passé d'un outil de prise de notes à une plateforme de gestion des connaissances et de collaboration comptant 100 millions d'utilisateurs, grâce à un système de croissance à trois niveaux. La croissance a été principalement tirée par le produit (PLG) : sa structure modulaire offre une grande adaptabilité, sa stratégie gratuite a facilité l'adoption et ses fonctionnalités de partage et de collaboration ont généré une diffusion virale naturelle. Le deuxième moteur est l'économie des modèles. Face à la liberté parfois déroutante du produit, les modèles (officiels et créés par les utilisateurs) fournissent des solutions concrètes, réduisant les coûts d'activation pour les nouveaux venus et créant un canal de croissance via les moteurs de recherche. Ils ont également permis l'émergence d'une communauté de créateurs qui soutient l'écosystème. Le troisième moteur est la croissance communautaire. La communauté Notion va au-delà du support technique : elle produit des tutoriels, organise des événements locaux via des ambassadeurs et participe à la traduction culturelle du produit. Elle transforme les utilisateurs en éducateurs et en promoteurs, réduisant ainsi les coûts d'expansion mondiale. Le marketing de contenu de Notion se concentre sur l'éducation aux méthodes de travail plutôt que sur la vente de fonctionnalités. Son passage au marché professionnel s'est fait "par le bas", les équipes adoptant d'abord l'outil avant que les entreprises ne formalisent son usage. À l'ère de l'IA, Notion intègre ces capacités dans ses flux de travail existants, renforçant sa valeur et ouvrant la voie à une évolution potentielle vers un système d'exploitation du travail. La force durable de Notion réside dans cet écosystème difficile à répliquer : la combinaison d'un produit flexible, d'un vaste patrimoine de connaissances utilisateur, d'une économie de modèles dynamique et d'une communauté engagée crée un effet de levier et une fidélité qui vont bien au-delà de simples fonctionnalités logicielles.

marsbitIl y a 8 h

Analyse de la croissance de Notion : D'un outil de prise de notes à 100 millions d'utilisateurs, comment Notion a construit sa triple roue de croissance via le produit, les modèles et la communauté

marsbitIl y a 8 h

Trading

Spot
Futures
活动图片