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过滤震荡、捕捉趋势——谈一谈AMA均线

发布:未知 时间:2020-08-18 15:30 栏目:均线 阅读()
大家都知道均线有优势,也存在自己的问题。我们知道价格快速变动时,均线也加快速度上行,价格缓慢变动时,均线反复穿插在价格K线中间。 ama均线如我们看到20日和60日两根均线。在遇到趋势时表现尚可,但是遇到震荡行情时

大家都知道均线有优势,也存在自己的问题。我们知道价格快速变动时,均线也加快速度上行,价格缓慢变动时,均线反复穿插在价格K线中间。

ama均线如我们看到20日和60日两根均线。在遇到趋势时表现尚可,但是遇到震荡行情时,明显穿插于K线之间,呈现平滑但是震荡的走势。

此时20周期显得太快,60周期又显得太慢。

那么是否存在一种均线系统,能够尽可能识别震荡行情,在此阶段屏蔽无效交易,而在趋势来临之时迅速追上价格变化趋势?

MA有滞后的特点, 因此在EMA中对最近的价格给予较大的权重提高对趋势的跟踪效果。具体的MA指标有各种版本,SMA , EMA, WMA等等,不过原理都很类似。

传统均线不考虑随时变化着的市场条件, 采用固定的计算过程, 在市场反复震荡时短期均线频繁地转向,而在市场快速上升或者下跌时长期均线反应迟钝。而趋势跟踪的策略需要指标能够适应不同的市场特性,根据市场的方向和速度“聪明”地应对,在单边市场中应用快速的均线,震荡行情中应用较慢的均线。

针对上述情况,Perry Kaufman 在 《Smarter Trading》中,提出了自适应均线(Adaptive Moving Average, AMA)的概念,试图在复杂的市场环境下, 使指标能够自动调整, 尽量过滤掉噪音和不可预知的价格变动, 更好地跟踪市场趋势的变动。

完整的AMA不仅有均线,还有一个标准差过滤器,才构成原版交易系统。

这样导致了AMA不仅能够通过自适应感知当前大方向绘制出自适应的均线,还可以通过波动率求出在什么时候给予合适的入场阈值最适合交易系统出入场。也就是说,它分为两部分主逻辑,第二部分逻辑在波动率层面做了又一次自适应。

考虑到这是一套较为复杂的择时模型,我们决定不再修改任何其他的参数,比如在1小时K线下,其过滤器参数保持30,短期AMA周期和长期AMA周期保持2和30,这几个参数是在各品种上完全不用变化的。

ama均线源码公式:

DIRECTION:=CLOSE-REF(CLOSE,N);

VOLATILITY:=SUM(ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))),N);

ER:=ABS(DIRECTION/VOLATILITY);

FASTSC:=2/(2 + 1);

SLOWSC:=2/(30 + 1);

SSC:=ER*(FASTSC-SLOWSC)+SLOWSC;

CONSTANT:=SSC*SSC;

AMAHIGH:REF(EMA(HIGH,N),1)+CONSTANT*(HIGH- REF(EMA(HIGH,N),1));

AMALOW:REF(EMA(LOW,N),1)+CONSTANT*(LOW- REF(EMA(LOW,N),1));

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