La media móvil ponderada lineal es un tipo de media móvil que, al igual que la media móvil exponencial, asigna una mayor ponderación a los datos de precios recientes, pero lo hace más fácil y pronunciado. Este promedio se calcula tomando cada uno de los precios de cierre durante un período de tiempo determinado y multiplicándolos por un coeficiente de "peso" predeterminado. Una vez que se ha tenido en cuenta la posición de los periodos de tiempo, se suman y se dividen por la suma del número de periodos de tiempo.
La media móvil lineal es menos inerte que la media móvil simple. Al comparar el promedio móvil exponencial, considera menos barras y no depende del valor anterior, por lo que cuando se aplica a los mismos precios, siempre mostrará el mismo valor, independientemente de la cantidad de datos precargados. Por otro lado, el peso lineal hace que la línea sea más nítida que otras medias móviles, por lo que produce más "ruido" en un mercado plano.
El promedio móvil ponderado lineal se usa al igual que EMA, la mayoría de los comerciantes usan LWMA junto con un promedio móvil simple. Las señales de compra y venta se pueden generar durante rupturas y cruces de promedios móviles. Las tendencias se confirman cuando SMA y LWMA se mueven en la misma dirección.
Cálculo
En el caso de la media móvil ponderada, los datos más recientes tienen más valor que los datos anteriores. La media móvil ponderada se calcula multiplicando cada precio de cierre de la serie por un determinado coeficiente de ponderación:
LWMA = SUMA (CIERRE (i) * i, N) / SUMA (i, N)
Dónde:
SUMA — suma;
CLOSE (i) — precio de cierre actual;
SUM (i, N) — suma total de coeficientes de peso;
N — período de suavizado.
Parámetros principales
Período de promedio móvil ponderado lineal: el número de períodos involucrados en el indicador, 9 por defecto;
Precios de fuentes para MA: tipo de precio en el que se calculará el indicador. Valores disponibles: Bajo, Abierto, Alto, Cercano, Típico, Medio, Ponderado.
Este indicador se ve de la siguiente manera en el gráfico:
