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自適應均線AMA(Adaptive Moving Average)初步學習
常見的計算均線的指標是SMA(Simple Moving Average) 和EMA(Exponential Moving Average),公式如下:

SMA = SUM(CLOSE, N)/N

EMA = (CLOSE(i)P)+(EMA(i-1)(1-P))  or  (MCLOSE(i)+(N-M)EMA(i-1))/N

SMA有滯後的特點, 因此在EMA中對最近的價格給予較大的權重提高對趨勢的跟蹤效果。www.emoneybtc.com具體的MA指標有各種版本,SMA , EMA, WMA等等,不過原理都很類似。

傳統均線不考慮隨時變化著的市場條件, 采用固定的計算過程, 在市場反復震蕩時短期均線頻繁地轉向,而在市場快速上升或者下跌時長期均線反應遲鈍。而趨勢跟蹤的策略需要指標能夠適應不同的市場特性,根據市場的方向和速度“聰明”地應對,在單邊市場中應用快速的均線,震蕩行情中應用較慢的均線。

針對上述情況,Perry Kaufman 在 《Smarter Trading》中,提出了自適應均線(Adaptive Moving Average, AMA)的概念,試圖在復雜的市場環境下, 使指標能夠自動調整, 盡量過濾掉噪音和不可預知的價格變動, 更好地跟蹤市場趨勢的變動。

下面介紹一下自適應均線的計算過程:

一、價格有效性比率

1、  問題提出

從下圖看出, 從a到c,市場模式從理想化地平滑到充滿噪音, 趨勢的速度必須降下來,避免遭受雙重損失。當價格在單方向上變化越快, 噪音越不明顯,因此趨勢速度的選擇需要同時考慮方向和噪聲:價格變動越清晰,越快,就需要使用越快的趨勢均線,所以需要一種機制來敏感地捕捉市場模式的速度和連續性, 並且把該信息反饋到移動均線,調整移動均線的平滑速度。





                  

2、  有效性比率公式(Efficiency Ratio ER)

有效性比率用全部的價格移動距離(價格軌跡)除價格的淨變動,也可認為是價格位移對波動的比率。公式如下:

假定在過去n 個收盤價格分別為p1,p2, …pn , 那麼這個價格序列的效率為



從公式可以看到, ER值的范圍是0 (市場不明確,充滿噪聲) ~~~ 1 (高度趨勢)

二、  定義趨勢速度范圍

按照指數平滑的思路對ER簡單擴展一下, 提高其穩定性。

Scaled Smoothing Constand (SSC) = ER (Fast SC – Slow SC ) + Slow SC

其中 SC = 2/(N+1)

假如:從快到慢的范圍是2到30天, 則平滑常量為2/3, 2/31, 則

SSC = ER (2/3- 2/31) + 2/31

最後,即使在橫向盤整的市場裡, 長期(30)均線仍然緩慢地上下波動, 當市場趨向不明顯時,自適應均線最好能夠水平移動,為了實現這個目的, 再對SSC平方一下。

Constant : C= SSC SSC  

三、 AMA的計算與特點

最終計算的AMA如下:

AMA  =  AMA[i-1] + C (P – AMA[i-1] )

從公式可以看出, 其實AMA和EMA的計算思路是一樣的, 只是在權重的確定不一樣。

   

AMA趨勢均線有如下特點:

1)  使用一定數目的天數,指定趨勢范圍的快慢

2)  市場沒有方向時, AMA趨勢線停止波動

3)  當價格有明顯變動時,AMA能夠快速跟蹤, 較小的延遲

4)  改變一個參數,應用到不同市場

5)  AMA基於預測分析,而不是簡單驗證



以上內容主要是描述或者翻譯作者的原文,覺得這種對傳統指標巧妙擴展的思路很值得借鑒,後續需要對自適應均線AMA的策略進行測試,看看在A股市場上實戰的效果如何。





參考資料:

《smarter trading》

聯合證券《自適應均線的擇時應用》
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