Современный взгляд на скользящие средние: индикатор ALMA в криптоторговле

cryptonews.ru2025-05-15 tarihinde yayınlandı2025-10-16 tarihinde güncellendi

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.

İlgili Okumalar

NVIDIA CPU Advances, China's RISC-V Responds: Semiconductor Deep Dive - Part Four

NVIDIA is set to launch its new Vera AI data center CPU in China as early as August, with high pricing. While this move offers a new option, it highlights China's continued dependence on foreign-controlled Arm architecture. In response, the Chinese semiconductor industry is increasingly turning to RISC-V as a strategic alternative for achieving high-performance computing autonomy. The article explores the concept of the "impossible triangle" in CPU development—balancing prosperity, control, and autonomy—and posits that RISC-V's open-source, modular nature offers a unique path to achieving all three. While RISC-V is already dominant in embedded systems, the focus is now shifting to data centers and AI workloads. China has become a global hotspot for RISC-V development, driven by AI-driven compute demand, supply chain concerns from export controls, cost benefits of open-source, and strong policy support. Multiple Chinese companies have reportedly crossed the key performance threshold of 15 SPECint per GHz, a benchmark for entering the high-performance CPU club. Progress extends beyond single-core benchmarks. Companies are developing complete computing subsystems, including commercial-grade coherent network-on-chip (NoC) technology and server processors with up to 40 cores that strictly adhere to the RVA23 standard to ensure software compatibility. Real-world applications are emerging in areas like video transcoding and edge AI. However, significant challenges remain. The RISC-V ecosystem faces fragmentation, immature toolchains and verification processes, and gaps in single-core performance and energy efficiency compared to mature x86 and Arm architectures. The formidable software moat, epitomized by NVIDIA's CUDA, is a long-term hurdle. In conclusion, while RISC-V cannot immediately replace offerings like NVIDIA's Vera, it represents a viable long-term path for China to develop a self-sufficient, high-performance CPU ecosystem. The journey is acknowledged to be long and arduous, requiring sustained effort to overcome technical and ecosystem challenges.

marsbit3 saat önce

NVIDIA CPU Advances, China's RISC-V Responds: Semiconductor Deep Dive - Part Four

marsbit3 saat önce

My Coding Betting Dashboard is Profiting, but Polymarket is Truly Not a Good Place for 'Arbitrage'

The author built a custom monitoring dashboard for Polymarket, a prediction market platform, and tested it with $1,600, achieving over 30% returns. However, the core argument is that Polymarket is not a good venue for traditional arbitrage. The dashboard has two main sections: a "Portfolio Dashboard" for tracking active positions with key metrics like total capital, P&L, and a risk-control module using a tier system (T1, T2, T3), and an "Opportunity Watchlist" for monitoring markets. The article details a critical structural trap in binary markets: a bet with a high perceived probability of success still carries a 100% loss risk if wrong. The author's T1/T2/T3 system is designed to manage this by limiting position sizes based on conviction and time horizon, emphasizing that high confidence should not equal high concentration. A key insight is the danger of "pseudo-diversification"—betting on different markets driven by the same underlying variable. The author concludes that Polymarket offers few true low-risk, arbitrage opportunities. It is instead a high-risk environment where wins can create a false sense of mastery, leading to large losses. The platform is better viewed as a training ground for honing judgment through disciplined, framework-driven betting rather than a reliable income source. The tools help transform intuition into structured, rule-based decisions to mitigate the risk of catastrophic errors.

marsbit6 saat önce

My Coding Betting Dashboard is Profiting, but Polymarket is Truly Not a Good Place for 'Arbitrage'

marsbit6 saat önce

WeChat AI Card Hands-On Guide: Has the AI Shopping Era Arrived?

**"WeChat AI Card" Practical Test Guide: Has the Era of AI Shopping Arrived?** WeChat has officially launched the "AI Exclusive Card," a feature integrated into its Workbuddy AI assistant. This card is designed to handle payments for AI-initiated purchases. Our hands-on test reveals it's not yet a tool for fully autonomous AI shopping, but rather a controlled payment layer for AI agents. The AI Card functions as an isolated sub-wallet within WeChat Pay. Users must bind the card and transfer funds into it from their main wallet. Crucially, every transaction requires explicit user confirmation via smartphone scan; AI cannot spend autonomously. Currently accessible through the Workbuddy agent, the card targets specific digital consumption scenarios: purchasing paid content (reports, data), calling paid APIs/tools, and subscribing to services. Its design prioritizes security and control by separating funds and mandating approval for each payment. We tested a real-world scenario: ordering bubble tea via Workbuddy using a "Meituan Life Assistant" skill. The process encountered multiple hurdles: high "skill" usage costs (exceeding daily free credits), and most importantly, while a payment was successfully initiated, the AI purchased an incorrect product (a mismatched group-buy coupon instead of the desired drink). This highlights the current limitation: the **AI Card only solves the payment step**. The broader challenge lies in the **AI agent's execution chain**—accurately understanding intent, navigating third-party platforms, selecting the right product, and ensuring proper fulfillment. The payment succeeded, but the purchase failed to meet the user's need. In conclusion, the WeChat AI Exclusive Card is a cautious, early-step experiment in AI commerce. It provides a secure, user-controlled payment method for agent interactions but is not yet capable of reliable, end-to-end complex purchases. For now, it's best used for low-value, low-risk digital services with careful user verification at each step. The vision of AI handling complete shopping tasks remains a work in progress.

marsbit9 saat önce

WeChat AI Card Hands-On Guide: Has the AI Shopping Era Arrived?

marsbit9 saat önce

İşlemler

Spot
Futures
活动图片