Скользящие средние и ИИ: кроссоверы без самообмана

Одна из самых частых ошибок начинающих в алгоритмической торговле — думать, что «всё решит ИИ», а базовые индикаторы вроде скользящих средних — прошлый век. На практике всё наоборот: скользящие средние (Moving Average, MA) — это кирпичи, из которых собираются как простые трендовые стратегии, так и признаки (features) для моделей машинного обучения.

Именно поэтому в серии «Искусственный интеллект в финансовых инвестициях» я регулярно возвращаюсь к фундаменту. Если вы хотите строить устойчивые решения — от автоследования тренда до ML- и LLM-помощников для принятия решений — нужно понимать, что именно вы автоматизируете.

Ниже разберём: как устроены кроссоверы MA, чем отличаются SMA/EMA/WMA/TMA, где эти стратегии реально работают, почему они часто «пилят» депозит в боковике и как ИИ помогает фильтровать ложные сигналы и подбирать параметры без подгонки.

Скользящая средняя: простой смысл и важное ограничение

Скользящая средняя — это сглаженная цена, рассчитанная на фиксированном окне (lookback period). Окно «едет» вперёд по мере поступления новых данных: самая старая точка выбывает, новая добавляется.

Почему это полезно:

• MA убирает шум и делает видимым тренд.
• MA превращает «сырую» цену в стабильный ряд, который проще использовать в правилах стратегии.

Главное ограничение, о котором многие забывают: любая MA запаздывает. Чем больше окно, тем плавнее линия — и тем позже она реагирует на разворот. В 2025 году рынки стали быстрее из‑за автоматизации и новостных импульсов, так что цена запаздывания — это не философия, а прямые потери на входах/выходах.

Как выбирать период (lookback) в реальной торговле

Наиболее популярные окна: 10, 20, 50, 100, 200 (на дневных данных). Но «популярно» не значит «подходит именно вам». Я бы выбирал период от задачи:

• Инвестор/позиционный трейдер (дни–недели): 50/100/200 — меньше сделок, меньше шума.
• Свинг (дни): 10/20/50 — быстрее, но больше ложных сигналов.
• Интрадей (минуты–часы): чаще берут EMA (например 9/21/55), потому что она быстрее реагирует.

Для ИИ-подхода важнее другое: период — это гиперпараметр, который нужно подбирать на валидации и проверять устойчивость (walk-forward), а не «влюбляться» в круглые числа.

Типы скользящих средних: чем они отличаются на деле

Коротко: разница в том, как распределяется вес между точками окна.

SMA — простая скользящая

SMA даёт всем точкам одинаковый вес. Она понятная и «честная», но медленнее реагирует на смену режима.

Формула:

SMA = сумма цен за период / количество периодов

EMA и WMA — быстрее, но нервнее

EMA (экспоненциальная) сильнее «верит» последним данным и реагирует раньше.

Коэффициент сглаживания:

k = 2 / (n + 1)

Обновление:

EMA_t = Price_t * k + EMA_{t-1} * (1 - k)

WMA/LWMA (линейно взвешенная) тоже ускоряется, но обычно чуть менее чувствительна к мелкому шуму, чем EMA.

Практический вывод: для быстрых рынков EMA чаще даёт более ранний вход, но в боковике за это платите «пилой».

TMA — двойное сглаживание

TMA (треугольная) фактически усредняет SMA ещё раз, поэтому получается очень плавно.

Это полезно, когда вы хотите меньше сделок и меньше шума (например, в консервативной трендовой модели). Цена — большее запаздывание.

Одна фраза, которую стоит запомнить: быстрее MA — раньше сигнал и выше риск ложных входов; медленнее MA — позже сигнал и меньше сделок.

Кроссоверы MA: базовая механика и почему её все недооценивают

Кроссовер (crossover) — это сигнал, возникающий при пересечении «быстрой» и «медленной» MA.

Базовая логика:

• Быстрая MA пересекла медленную снизу вверх → условный buy.
• Сверху вниз → условный sell.

Почему это до сих пор живо:

1. Логика соответствует рынку: если средняя цена за короткий период стала выше средней за длинный — моментум реально поменялся.
2. Это легко автоматизировать и тестировать.
3. На трендовых участках работает «как задумано».

Почему это часто проваливается:

• В боковике цена пересекает среднюю туда-сюда.
• Комиссии и проскальзывание превращают серию мелких убытков в заметный минус.

Двойной кроссовер vs тройной кроссовер

Тройной кроссовер добавляет «фильтр подтверждения» за счёт третьей MA.

Типичная схема (пример): fast/medium/slow = 5/10/15 или 10/20/30.

Правила (интуитивно понятные):

• Покупка: fast выше medium и slow, и при этом medium выше slow.
• Продажа: fast ниже medium и slow, и (в классике) medium подтверждает разворот относительно slow.

Что это даёт:

• Меньше ложных сигналов.
• Меньше сделок.
• Чаще вы «позднее» входите и выходите.

Я считаю тройной кроссовер хорошей отправной точкой для тех, кто строит системную торговлю: он дисциплинирует и заставляет думать о подтверждении режима, а не о ловле каждого микродвижения.

Лента скользящих (Moving Average Ribbon)

Лента MA — это набор многих средних (например 8–12 штук) на одном графике.

Сильный тренд выглядит так: средние «раскрываются веером» и идут в одном направлении. Слабый тренд/флет: они переплетаются.

В терминах ИИ это полезная идея: лента — почти готовый набор признаков для модели, например:

• ширина «веера» (spread),
• количество пересечений за N баров,
• угол наклона медленной MA,
• согласованность направлений (доля MA, растущих одновременно).

MACD: кроссовер, который многие используют неправильно

MACD — это разница двух EMA (обычно 12 и 26), плюс сигнальная EMA (обычно 9) от этой разницы.

Классические сигналы:

• MACD пересёк сигнальную линию снизу вверх → buy.
• Сверху вниз → sell.
• Переход через ноль → подтверждение смены тренда (но часто запаздывает).

Ошибка новичка: воспринимать MACD как «отдельную магию». На самом деле это всё тот же кроссовер, просто построенный на разнице EMA, то есть он более «моментумный».

Практический подход: MACD — отличный компонент для гибридных систем (MA + фильтр силы тренда, MA + волатильность), особенно если вы дальше планируете подключать ML.

Где MA-стратегии зарабатывают, а где сливают

Прямой ответ: MA-кроссоверы зарабатывают на трендах и теряют в диапазоне.

Плюсы (когда это оправдано)

• Работает как трендовый «автопилот»: меньше эмоций, больше дисциплины.
• Понятные правила входа/выхода.
• MA можно использовать как динамическую поддержку/сопротивление.
• Отличная база для автоматизации: легко формализовать и мониторить.

Минусы (и почему “просто MA” редко достаточно)

• Боковик = серия пересечений = «пила».
• Запаздывание = отдаёте часть движения рынку.
• Параметры легко переобучить (подогнать) на истории.

Если вы торгуете реальными деньгами, я бы не запускал MA-кроссовер без трёх обязательных слоёв:

1. Фильтр режима (тренд/флет).
2. Риск-менеджмент (стоп по волатильности, лимит просадки, ограничение плеча).
3. Учёт издержек (комиссии, спред, проскальзывание).

Как ИИ усиливает кроссоверы MA (и что он не исправит)

Коротко: ИИ не отменяет физику рынка, но помогает не делать глупостей системно.

1) ИИ как фильтр «ложных» кроссоверов

Самый практичный кейс машинного обучения: модель классифицирует сигнал как «стоит входить / лучше пропустить».

Типичные признаки:

• наклон медленной MA,
• расстояние между MA (trend strength proxy),
• волатильность (например ATR),
• плотность пересечений за последние N баров,
• объём/ликвидность,
• новостной режим (если он у вас формализован).

Модель не обязана быть сложной. Часто логистическая регрессия, градиентный бустинг или простой нейросетевой классификатор дают достаточно, если данные чистые.

2) ИИ для подбора параметров без самообмана

Опасность: «оптимизировали 10/20/50 и нашли идеал». Реальность: вы нашли идеал для прошлого.

Более взрослый подход:

• walk-forward оптимизация,
• раздельные периоды для обучения/валидации,
• проверка устойчивости (плато хороших параметров, а не один пик),
• стресс-тест издержек.

ИИ здесь полезен как поисковик по пространству гиперпараметров (включая Bayesian optimization), но дисциплина в тестировании важнее самого алгоритма.

3) Автоматизация исполнения и контроль риска

Даже простая модель выигрывает, когда:

• вход/выход исполняется без задержек,
• позиция масштабируется по волатильности,
• есть защита от «торговли в мясорубке» (лимит сделок в день, пауза после серии убытков).

ИИ может помогать в мониторинге аномалий (скачки спреда, падение ликвидности), но управление риском всё равно должно быть задано правилами.

Практический чек-лист: как превратить MA в рабочую систему

Если вы хотите сделать следующий шаг в алгоритмической торговле (и подготовить базу для AI/ML), вот что я бы сделал в таком порядке:

1. Определите таймфрейм и инструмент (акции/фьючерсы/FX/крипто). MA на минутках и на дневках — это разные миры.
2. Выберите базовую схему: двойной или тройной кроссовер (для старта — тройной).
3. Добавьте фильтр боковика:
   • порог по волатильности,
   • ограничение на число пересечений,
   • простой индикатор силы тренда.
4. Опишите риск-правила: размер позиции, стоп по волатильности, лимит дневной просадки.
5. Сделайте бэктест с издержками и проверьте устойчивость параметров.
6. Только потом подключайте ML как фильтр сигналов или как модуль выбора режима рынка.

Сильная формулировка, которую полезно повесить над монитором: «Стратегия без режима и риска — это не стратегия, а генератор сделок».

Что делать дальше в рамках серии про ИИ в инвестициях

Скользящие средние и их кроссоверы — это «алфавит» алгоритмической торговли. Дальше начинается интереснее: вы учитесь распознавать режим рынка, строить признаки, валидировать гипотезы без подгонки и подключать ИИ там, где он реально усиливает систему.

Если вы строите свою первую AI-стратегию, попробуйте такой следующий шаг: возьмите тройной кроссовер и обучите модель, которая решает только одну задачу — в какие дни (или часы) этот кроссовер статистически работает лучше всего. Это проще, чем пытаться предсказывать цену, и обычно быстрее даёт ощутимый эффект.

А вы сейчас больше про трендовую торговлю (MA/моментум) или про возврат к среднему? От ответа зависит, какие AI-модули дадут вам максимальную отдачу.