自适应移动均线(AMA)

传统的移动均线包括简单移动均线,加权移动均线以及指数式移动均线,它们有着固有的弱点——慢趋势和滞后。

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传统的移动均线包括简单移动均线,加权移动均线以及指数式移动均线,它们有着固有的弱点——慢趋势和滞后。

短周期的均线系统虽然能快速反映期货价格的走势,但是又难以抵抗价格“噪音”的干扰,多数情况下短周期所给出的趋势信号并不准确。

为了避免短期噪音产生的虚假信号与长期趋势中的滞后,Perry Kaufman在其《聪明的交易员》一书中提出来自适应移动均线(AMA)。AMA可以在市场沿一个方向快速移动的时候,使用快的移动平均值,而在价格在横盘的市场中拉锯时,使用慢速的移动平均值。

AMA的计算公式为:
AMA=AMA[1]+C*(PRICE-AMA[1])

这个公式很像指数移动平均线的公式:
EMA=EMA[1]+C*(PRICE-EMA[1]),C=2/(N+1)

AMA的关键在于系数C,要完成抗干扰和滞后性的效果,只需当价格快速单向移动时,将C的值赋值为短周期的指数移动均线的系数,当期货价格成横盘状态时,将C赋值为长周期的指数移动均线的系数即可。

如何知道价格变动时区间震荡还是单向突破呢?引出三个概念,价格方向、波动性和效率系数。

价格方向:len个时间周期中价格的净变化。direction = price –price[len];

波动性:市场噪音的数量,计算时使用len个时间周期中所有单周期价格变化的总和。volatility = @sum(@abs(price –price[1]), n);

效率系数:价格方向除以波动性,表示方向移动与噪音移动的比。Efficiency_Ratio =direction/volativity;

接下来建立效率系数与C的联系,整体思路是:
趋势明显(ER=1)的时候,系数接近短周期均线系数fastest
波段明显的时候(ER=0),系数接近长周期系数slowest
取系数的平方是让平均线更趋近于保守,出现波段的时候应该更加谨慎。

fastest = 2/(N+1) = 2/(2+1) =0.6667;
slowest = 2/(N+1) = 2/(30+1) =0.0645;
smooth = ER*(fastest - slowest)+ slowest;
c = smooth*smooth;

为了与系统自适应特性保持一致,不能简单的用上穿下穿均线来决定买入卖出。
因此要设置一个过滤器。

过滤器=percentage*@std(AMA-AMA[1],n)
@std(series,n)是n个周期标准差
小的过滤器百分数可以用于较快的交易,比如外汇与期货市场。
大的过滤器百分数可以用于较慢的交易,比如股票和利率市场。
通常,n=20

具体交易规则:
AMA-@lowest(AMA,n)>过滤器,买入
@highest(AMA,n)-AMA<过滤器,卖出



原文链接:https://blog.csdn.net/phillipwan/article/details/11094073
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