AMA考夫曼的自适应均线系统

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AMA考夫曼自适应均线指标

AMA考夫曼自适应均线指标

AMA考夫曼自适应均线指标考夫曼自适应均线指标(Adaptive Moving Average,AMA)是由美国著名技术分析师佩里·考夫曼(Perry Kaufman)提出的一种趋势追踪指标。

与传统的移动平均线相比,AMA更具智能化和自适应性,能够根据市场的特点和波动情况自动调整均线的长度。

在传统的移动平均线中,均线的长度是固定的,无论市场波动大还是小,均线都按照既定的参考期数进行计算。

这种方法对于市场波动大的情况下容易产生滞后,而市场波动小的情况下则容易产生噪音。

考夫曼认为,不同的市场环境需要不同的均线周期,因此他提出了AMA指标。

AMA指标的计算基于平滑系数和波动率。

平滑系数用于平衡过去和当前的价格信息,而波动率则用于调整均线周期。

这两个参数会根据市场的波动情况动态地变化。

AMA指标的计算步骤如下:1. 计算每个周期的“有效波动”(Effective Noise),通过计算当日价格与过去价格的绝对差值除以过去一段时间内价格的标准差得出。

2.根据有效波动,计算出平滑系数和周期。

3.根据当前的价格和计算出的平滑系数和周期,计算AMA值。

AMA指标的特点如下:1.自适应性:AMA指标能够根据市场的波动情况自动调整均线的周期,适应不同的市场环境。

2.准确性:由于AMA指标考虑了有效波动,相对于传统的移动平均线,它更能准确地捕捉市场的趋势。

3.可用性:AMA指标适用于任何市场和时间周期,可以应用于股票、期货、外汇等市场。

AMA指标的应用包括判断趋势、确定交易信号和止损点。

当AMA线向上运行时,表示市场处于上升趋势,反之则表示市场处于下降趋势。

交易信号可以通过AMA线与价格的交叉来确认,当AMA线向上交叉价格时,可作为买入信号,向下交叉价格时,可作为卖出信号。

止损点的设定可以根据AMA指标的波动情况和市场的特点进行调整。

在实际应用中,AMA指标通常结合其他技术指标一起使用。

例如,结合相对强弱指数(RSI)、移动平均收敛/发散指标(MACD)等指标,可以进一步提高交易决策的准确性。

AMA考夫曼自适应均线指标

AMA考夫曼自适应均线指标

AMA考夫曼自适应均线指标考夫曼自适应均线指标(Kaufman's Adaptive Moving Average,简称KAMA)是一种带有变色和过滤功能的技术指标。

它是由美国著名技术分析师佐治·考夫曼(George H. Kaufman)开发的,旨在解决传统均线指标在市场波动率变化时表现不佳的问题。

KAMA的核心思想是根据市场情况自适应地调整计算参数,以更好地反映价格的变动趋势。

与其他均线指标不同,KAMA采用平滑因子(Smoothing Factor)进行计算,该值会根据价格波动率的变化而动态调整。

这样一来,KAMA能够更快地响应价格变化,同时保持较低的滞后性。

KAMA的计算包括以下几个步骤:1. 计算Efficiency Ratio(ER):ER用于衡量价格波动的相对方向和幅度。

它通过当前周期内价格与历史周期价格的差异的平均值与价格的总差异的平均值的比值来确定。

当ER接近1时,价格波动较大;当ER接近0时,价格波动较小。

2. 计算平滑因子(Smoothing Factor):平滑因子取值范围在0到1之间,根据ER和前一周期的平滑因子得到。

如果ER较高,即价格波动较大,平滑因子会相应增加,反之亦然。

3. 计算Current KAMA:根据前一周期的KAMA值和平滑因子计算当前周期的KAMA值。

4. 计算Diff:Diff用于检测价格短期变化的情况。

当价格上涨时,Diff为1;当价格下跌时,Diff为0。

如果价格短期变化很小,Diff取中间值0.55. 计算Filter:Filter用于过滤价格短期变化较大且不稳定的情况。

当价格短期变化较小时,Filter接近0.5;当价格短期变化较大时,Filter接近16. 计算Color:根据Diff和Filter的值,确定KAMA线的颜色。

如果Diff大于Filter,即价格短期变化与长期趋势一致,KAMA线回归上涨,颜色为绿色;如果Diff小于Filter,即价格短期变化与长期趋势相反,KAMA线回归下跌,颜色为红色。

考夫曼自适应均线原理

考夫曼自适应均线原理

考夫曼自适应均线原理考夫曼自适应均线是一种灵活、有效的技术分析工具,它能够根据市场数据的动态变化自适应地调整均线参数和类型。

本文将从数据处理、计算方法、适应性调整、异常值处理、滑动窗口、均线计算和优化策略等方面详细介绍考夫曼自适应均线原理。

1.数据处理考夫曼自适应均线原理在数据处理方面采用了数据预处理和数据挖掘建模的方法。

数据预处理主要包括数据清洗、异常值处理等,以保证数据的准确性和可靠性。

数据挖掘建模则通过建立数据模型,对历史数据进行学习,以便在计算均线时能够更好地反映市场趋势。

2.计算方法考夫曼自适应均线的计算方法基于历史数据的学习、记忆和预测。

它通过学习历史数据中的价格模式,记忆这些模式并预测未来的价格走势。

在计算均线时,它采用了一种独特的加权方式,对近期的价格变动给予更大的权重,以更好地反映市场动态。

3.适应性调整考夫曼自适应均线的适应性调整方法包括均线参数的自适应调整和均线类型的自适应调整。

均线参数的自适应调整是指系统会根据市场情况自动调整均线的周期和计算方法,以适应市场的变化。

均线类型的自适应调整则是系统能够根据不同的市场趋势自动选择适合的均线类型,如简单移动平均线、指数移动平均线等。

4.异常值处理考夫曼自适应均线对异常值的处理方法包括异常值的识别和处理策略。

异常值是指那些明显偏离其他数据点的价格数据,它们可能会对均线的计算产生不良影响。

系统通过设定合理的阈值,自动识别异常值,并在计算均线时采取相应的处理策略,如剔除异常值、使用稳健的移动平均线等,以减小异常值对均线的影响。

5.滑动窗口考夫曼自适应均线中引入了滑动窗口机制,以便在动态市场环境下实时地调整均线参数和类型。

滑动窗口是一种动态的数据处理方法,它通过不断滑动窗口来更新窗口内的数据,并根据新的数据重新计算均线。

这样,系统可以随时根据最新的市场信息调整均线,以适应市场的变化。

6.均线计算考夫曼自适应均线的计算过程包括以下步骤:(1)对历史数据进行预处理和挖掘建模,得到学习样本;(2)使用学习样本中的数据来训练模型,并记忆价格模式;(3)根据当前的市场情况,自适应调整均线的参数和类型;(4)使用滑动窗口机制,实时更新窗口内的数据并重新计算均线;(5)将计算得到的均线作为当前市场的趋势指标,为投资者提供参考。

考夫曼自适应均线最优参数

考夫曼自适应均线最优参数

考夫曼自适应均线最优参数考夫曼自适应均线(KAMA)是一种技术指标,用于确定股票或其他金融资产的趋势。

它的最优参数是指在给定的市场环境下,能够最好地捕捉到价格趋势的参数设置。

KAMA的计算方法是基于考夫曼自适应滤波器(KAMA Filter)。

该滤波器根据市场的波动性自动调整参数,以适应不同的市场条件。

这使得KAMA能够更好地跟踪价格趋势,并减少噪音的干扰。

KAMA的最优参数取决于市场的特征和投资者的交易策略。

一般来说,KAMA的参数包括快速期、慢速期和适应性期。

快速期用于捕捉短期趋势,慢速期用于捕捉长期趋势,适应性期用于调整参数以适应市场的变化。

确定KAMA的最优参数需要考虑以下几个因素:1. 市场的波动性:市场的波动性越大,KAMA的适应性期应该设置得越大,以便更好地适应价格的变化。

相反,如果市场的波动性较小,适应性期可以设置得较小。

2. 交易策略的时间框架:不同的交易策略有不同的时间框架。

如果交易策略是短期交易,快速期应该设置得较小;如果交易策略是长期投资,慢速期应该设置得较大。

3. 历史数据的分析:通过分析历史数据,可以找到KAMA在不同参数设置下的表现。

可以通过回测等方法,比较不同参数设置下的收益率、风险等指标,选择最优的参数。

4. 经验和直觉:经验和直觉在确定KAMA的最优参数时也起着重要的作用。

投资者可以根据自己的经验和直觉,结合市场的特征和交易策略的要求,选择最适合的参数设置。

总之,确定KAMA的最优参数是一个复杂的过程,需要考虑多个因素。

投资者可以通过分析市场的波动性、交易策略的时间框架、历史数据的分析以及经验和直觉,选择最适合自己的参数设置。

同时,投资者还应该注意,KAMA只是一种技术指标,不能单独作为投资决策的依据,应该结合其他指标和分析方法进行综合判断。

趋势跟踪利器之二——自适应均线系统补充说明

趋势跟踪利器之二——自适应均线系统补充说明

趋势跟踪利器之二——自适应均线系统补充说明
本人上篇发布了《趋势跟踪利器之二——自适应均线系统》一文,很多读者在导入和调试公式的过程中遇到一些问题,这里做一个统一的补充说明:
1、关于参数
文章中的《考夫曼自适应均线指标》源码中使用了一个参数N,要注意设置到指标参数的参数列表中。

2、关于均线变色问题
文章中的《考夫曼自适应均线指标》源码不包含均线变色功能,如果需要这个功能,可以添加以下几行代码:
{变色功能}
IF(MAN>REF(MAN,1),MAN,DRAWNULL),COLORRED,LINETHI CK4,POINTDOT;
IF(MAN>REF(MAN,1),MAN,DRAWNULL),COLORRED,LINETHI CK1;
IF(MAN=REF(MAN,1),MAN,DRAWNULL),COLORWHITE,LINE THICK4,POINTDOT;
IF(MAN=REF(MAN,1),MAN,DRAWNULL),COLORWHITE,LINE THICK1;
IF(MAN<REF(MAN,1),MAN,DRAWNULL),COLORGREEN,LINE THICK1;
IF(MAN<REF(MAN,1),MAN,DRAWNULL),COLORGREEN,LINE THICK4,POINTDOT;
3、关于均线参数值
可以根据自己的情况选择,这个和使用普通均线是一样的。

本人习惯使用15。

考夫曼自适应均线(DOC)

考夫曼自适应均线(DOC)

{考夫曼自适应均线}input: n(9,1,60), p(2,1,60), Q(30,1,60);Direction:=CLOSE - REF( CLOSE , N ) ;XX:=ABS( CLOSE - REF( CLOSE , 1 ) ) ;V olatility:=SUM( XX , N ) ;ER:=ABS( Direction / V olatility ) ;FastC:= 2 / ( p + 1 ) ;SlowC:= 2 / ( q + 1 ) ;SSC:=ER * ( FastC - SlowC ) + SlowC ;Constant :SSC * SSC , Linethick0 ;YY:=REF( Close , 1 ) + Constant * ( CLOSE - REF( Close , 1 ) ) ;AA:=IF( SUM( 1 , 0 )= N + 1 , YY , 0 ) ;BB:=BarsLast( AA>0 ) ;DD:=REF( C , BB ) ;CC:CLOSE , Linethick0 ;for m=N + 2 to DA TACOUNT DODD[m]:=DD[m - 1] + Constant[m] * ( CC[m] - DD[m - 1] );AMA:DD;T1:=DD>REF(DD,1);T3:=NOT(T1) AND abs(DD-ref(DD,1))/DD*10000<n;T2:=NOT(T1 OR T3);PARTLINE(T1,DD),COLORRED,LINETHICK2;PARTLINE(T2,DD),COLORGREEN,LINETHICK2;PARTLINE(T3,DD),COLORBLUE,LINETHICK2;DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T1,DD,'持\n股'),COLORRED,SHIFT1; DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T2,DD,'持\n币'),COLORGREEN,SHIFT1; DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T3,DD,'观\n望'),COLORBLUE,SHIFT1;考夫曼自适应变色均线系统N:1 100 10M:1 100 30通达信主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2; AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;博易大师主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2),COLORBLUE,LINETHICK2; PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2),COLORRED,LINETHICK2;考夫曼自适应变色均线系统(续)通达信主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,5));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),5);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,10));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),10);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2;AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;考夫曼自适应变色均线系统(续1)我们跟踪股票的走势,必然离不开均线作为参考。

考夫曼自适应均线公式

考夫曼自适应均线公式

考夫曼自适应均线公式
考夫曼自适应均线(KAMA)是一种技术分析指标,它通过自适应调整均线的平滑系数,将均线的灵敏度与市场波动的大小相匹配,从而更准确地反映市场趋势。

KAMA的计算公式如下:
KAMA(n,fsc,ssc)= Y + fsc *(Price-Y)
其中,n是指标的周期长度,fsc是快速平滑系数,ssc是慢速平滑系数,Price 是当前价格,Y是前一个周期的KAMA值。

KAMA的计算过程分为三个步骤:首先计算方向敏感因子(ER),其次计算平滑系数,最后计算KAMA的值。

方向敏感因子(ER)反映了市场趋势的强度和方向。

它的计算公式如下:
ER = |Price - Y| / ATR
其中,Price是当前价格,Y是前一个周期的KAMA值,ATR是平均真实波幅。

根据方向敏感因子(ER)的大小,可以分别计算快速平滑系数fsc和慢速平滑系数ssc。

它们的计算公式如下:
fsc = 2 / (2 + 1) - 2 / (30 + 1) * ER
ssc = 2 / (2 + 1) - 2 / (30 + 1) * ER + 2 / (30 + 1) * (2 / (2 + 1) - 2 / (30 + 1))
KAMA的计算公式中,Y是前一个周期的KAMA值,如果是第一个周期,则可以使用收盘价作为初始值。

KAMA指标的特点是能够自适应市场的波动性,使得指标对于市场的变化更加敏感和准确。

它可以作为判断趋势的工具,也可以与其他技术指标一起使用,增强交易策略的可靠性。

精明的交易者:利用考夫曼自适应均线构建盘整过滤器

精明的交易者:利用考夫曼自适应均线构建盘整过滤器

精明的交易者:利用考夫曼自适应均线构建盘整过滤器前言我们常用的移动均线有简单移动均线、加权移动平均线以及指数式移动均线。

我们知道长周期的均线系统是可靠的,但是它有严重的滞后性;短周期的均线系统虽然能快速反映市场的走势,但是难以抵抗市场“噪音”的干扰。

为了避免噪音产生的虚假信号,同时又想消除某些长线趋势中的滞后性,考夫曼提出了一种“自适应”的均线系统——考夫曼自适应移动均线系统(简称AMA)。

关于自适应均线的传统用法,建议大家可以去参考佩里·J·考夫曼的著作《精明交易者》!这里,我不会详述,接下来将分享其高级用法!亮点分析•考夫曼自适应均线具有自适应调节作用,能够分辨盘整和趋势行情,方向一目了然•搭建考夫曼自适应均线,在小级别自适应调节大级别周期•利用考夫曼自适应均线的自我特征,建立盘整过滤器计算方法关于AMA的计算方法,这里不过于详细讲解,想了解的朋友,可以百度百科查找,下图是跨期AMA的计算方法。

利用数据切分,可以实现单图表调用大周期的数据,而不需要开多个图表去调用数据,这样能提高数据的综合利用。

比如我们想在5分钟调取45分钟的数据,通过以下方法就能实现.AMAk_AdaptiveMovAvg在实际运用中,我们只需要调整TimeFrame这个值,就能取到任何一个我们想要的跨周期值,所以在跨期的运用,我们就可以设计真正的多周期共振,比如可以同时调取1小时,日线,周线的AMA,当三个周期的斜率共振为多头的时候,我们可以认定为多头趋势。

构建滤波器接下来,我们就要重点讲述如何通过自适应均线构建盘整滤波器,当然我们平常算取的滤波器都是在当前周期使用,通过跨期,我们就可以用小级别调取大级别的滤波器,这样可以更有效的过滤盘整行情。

逻辑思想•首先我们要调取跨期自适应均线的当前值AMA和前一个值AMA1,取当前值与前一个值的差dv•算取20根K线的dv的标准差,在这个基础上我们乘以一个系数RF,RF的目的主要用于不同品种系数的调整通过上述算法,我们得到一个FILTER.我们可以发现在行情急转,或者出现波动加大的时候,FILTER值会出现加大。

自适应均线原理

自适应均线原理

自适应均线原理自适应均线(Adaptive Moving Average,AMA)是一种动态调整均线周期的技术指标,其基本原理是通过对历史数据进行分析,根据市场价格变化的特征来自动调整均线的权重,以适应不同的市场情况。

自适应均线的特点是可以快速地反应价格变化的趋势和力度,具有较高的敏感性和可靠性,在技术分析和金融交易中广泛应用。

自适应均线的数学模型如下:AMA(i) = AMA(i-1) + KAMA * (Price(i) –AMA(i-1))其中,AMA表示自适应均线在i时刻的值,KAMA为平滑因子,Price为当前价格。

该模型可以理解为对EMA(指数移动平均线)和SMA(简单移动平均线)的综合改进,采用简单移动平均线的形式计算,但是根据市场变化情况调整权重,使其更加精准地反映价格变化趋势。

自适应均线的应用主要包括以下几个方面:1.识别趋势:自适应均线可以帮助分析师准确地识别价格趋势的起伏和转折点,从而制定适当的交易策略。

2.过滤噪声:自适应均线可以减少噪声对价格变化的干扰,可以帮助分析师更好地判断市场趋势。

3.确定买卖点:自适应均线可以帮助分析师确定股票的买卖点,从而避免错误决策和损失。

4.跟踪止损:自适应均线可以帮助交易者根据价格变化情况及时调整止损点,降低风险,防止损失。

自适应均线虽然有着较高的准确性和实用性,但也存在一些不足之处。

首先,由于自适应均线的计算方法较为复杂,需要对历史数据进行分析和运算,因此比较容易受到滞后性的影响;其次,自适应均线对于价格变化较为平稳的市场表现不佳,容易出现较大的偏差。

因此,在使用自适应均线进行技术分析和交易时,需要结合实际情况进行综合考虑,并且与其他技术指标相结合,以达到更好的效果。

考夫曼自适应均线系统

考夫曼自适应均线系统
211
lyq581522

老师好:请您帮忙编个股价2天收阴线DDX大于0.2的公式
朱晓鸣

last(c<o and "ddx.ddx">0.2)>=2;
224
tj1969

数据我下载完整了.在使用时是要用除权的还是不用除权的.我发现除不除权,数据都是一样的差距大(winner的问题)
吴 程

我这里没这个问题,差距控制在 2%以下
159
Jim

您好,请问怎样把公式代码导入
李 超

【工具】-【公式管理】-【新建指标】-拷入代码即可
212
8827766

吴老师:下午好!请教您个选股公式:今日最低价较昨日收盘价低N%(可调),今日收盘价较今日最低价涨幅大于M%(可调)。谢谢!
吴 程

input:N(3),M(3);
low/ref(low,1)-1<reverse(N/100) and c/low-1>M/100;
and ref(close,1)<2*ref(llv(close,120),1)
and "ddx.ddx">0.5*ma(abs("ddx.ddx"),120)
and "ddy.ddy">0.5*ma(abs("ddy.ddy"),120));
between((hhv(h,10)-llv(l,10))/llv(l,10),0.1,0.2) and AA;
MA7:=EMA(Close,30);
MA8:=EMA(Close,35);
MA9:=EMA(A11:=EMA(Close,50);

考夫曼自适应均线系统

考夫曼自适应均线系统
and close>1.03*open
and close=hhv(close,21)
and close<1.25*llv(close,21)
and ref(close,1)<1.2*ref(llv(close,20),1)
and ref(close,1)<1.5*ref(llv(close,60),1)
187
tj1969

老师请问为什么winner(c)*100的数据与右下角的获利比例不对应.数据相差悬殊怎么处理.谢谢
吴 程

有两种原因:数据不完整,或者 数据没有除权 ,一般来说差距在误差范围内

朱晓鸣

AA:=vol>1.5*ref(vol,1)
and vol>ref(ma(vol,20),1)
PARTLINE(AMA,AMA>REF(AMA,1),rgb(255,0,0)),linethick3;

李 超

指标如图

李 超

考夫曼给出的指标用法是,自适应均线自下向上拐头(即均线翻红时),买进。自适应均线自上向下拐头(即均线翻绿时),卖出。

李 超

联合证券曾经利用这么一种交易方法对深证成指进行了测试,效果见下图,成功的规避了市场大幅下跌的风险,从而获得了显著的超额收益。

李 超

对于一个如此复杂变化着的市场, 我们期待一个自适应的系统,有自动学习和自动调整的功能,这样会比一个固定的系统做得更好一点。

李 超

自适应(Autofit)的概念来自于自动控制领域, 是指在新的环境或新的运行条件下,适当地改变原系统的结构或参数以保持系统的良好运行特征。

考夫曼自适应均线

考夫曼自适应均线

{考夫曼自适应均线}input: n(9,1,60), p(2,1,60), Q(30,1,60);Direction:=CLOSE - REF( CLOSE , N ) ;XX:=ABS( CLOSE - REF( CLOSE , 1 ) ) ;V olatility:=SUM( XX , N ) ;ER:=ABS( Direction / V olatility ) ;FastC:= 2 / ( p + 1 ) ;SlowC:= 2 / ( q + 1 ) ;SSC:=ER * ( FastC - SlowC ) + SlowC ;Constant :SSC * SSC , Linethick0 ;YY:=REF( Close , 1 ) + Constant * ( CLOSE - REF( Close , 1 ) ) ;AA:=IF( SUM( 1 , 0 )= N + 1 , YY , 0 ) ;BB:=BarsLast( AA>0 ) ;DD:=REF( C , BB ) ;CC:CLOSE , Linethick0 ;for m=N + 2 to DA TACOUNT DODD[m]:=DD[m - 1] + Constant[m] * ( CC[m] - DD[m - 1] );AMA:DD;T1:=DD>REF(DD,1);T3:=NOT(T1) AND abs(DD-ref(DD,1))/DD*10000<n;T2:=NOT(T1 OR T3);PARTLINE(T1,DD),COLORRED,LINETHICK2;PARTLINE(T2,DD),COLORGREEN,LINETHICK2;PARTLINE(T3,DD),COLORBLUE,LINETHICK2;DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T1,DD,'持\n股'),COLORRED,SHIFT1; DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T2,DD,'持\n币'),COLORGREEN,SHIFT1; DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T3,DD,'观\n望'),COLORBLUE,SHIFT1;考夫曼自适应变色均线系统N:1 100 10M:1 100 30通达信主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2; AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;博易大师主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2),COLORBLUE,LINETHICK2; PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2),COLORRED,LINETHICK2;考夫曼自适应变色均线系统(续)通达信主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,5));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),5);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,10));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),10);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2;AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;考夫曼自适应变色均线系统(续1)我们跟踪股票的走势,必然离不开均线作为参考。

自适应均线系统

自适应均线系统

自适应均线系统一、考夫曼的做法:自适应均线系统的交易法则,根据考夫曼《精明交易者》一书中的介绍,其基本交易法则为: 1. 当自适应移动平均值向上拐头时,买入;2. 当自适应移动平均值向下拐头时,卖出。

3. 当价格横向移动时,上述的交易方式将频繁产生进出交易的假信号。

为了避免假信号的干扰,应该向AMA交易系统中添加一个过滤器。

这个过滤器是根据自适应均线变化的标准差的百分比来确定。

根据这个原理,自适应均线的公式可做如下的完善: DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,10));VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),10); ER:=DIR/VIR;CS:=ER*(2/3-2/14)+2/14;CQ:=CS*CS;AMA:EMA(DMA(CLOSE,CQ),2),COLORGREEN; FIL:=STD(AMA-REF(AMA,1),20);DRAWICON(FILTER(AMA-LLV(AMA,3)>FIL*0.1,10),AMA,1);二、我实际的操作方法:本人在使用自适应均线的中,并没有采用考夫曼的方式。

当自适应均线拐头向上时,必须使确认趋势,当连续两根日K线均处于自适应均线上方时,方可确认上用连续两天的日K线升趋势。

1.第一根日K线应该从自适应均线的下方向上穿越自适应均线;2.第二根日K 线,不论是阴线还是阳线,均不跌破自适应均线,这时,可确认股价进入上升趋势。

3. 买入点:以第一根穿越自适应均线的最高点【或者K线实体的高点】为标准,在后面的3天之内,股价高于这个标准的时候,为买入点。

4.卖出点:以连续2日的K线低于自适应均线为卖出信号,如果连续两天价格不能收在自适应均线的上方,则必须卖出。

通过在MACD股票论坛中的交流,对自适应均线的使用做了一些改动。

采用两条自适应均线,分别适用短周期和长周期。

并且对长周期均线做了三色处理。

交易法则:1、长周期均线为绿色时,不可操作;2、长周期为蓝色,股价穿越短周期均线时,可建50,的仓位;3、股价穿越长期均线时,可再建50,仓位;4、股价跌破短周期均线时,减掉50,仓位;5、股价跌破长周期均线时,卖出全部股票;6、长周期均线为红色时,代表持股。

卡夫曼自适应移动平均算法过程整理

卡夫曼自适应移动平均算法过程整理

卡夫曼自适应移动平均算法过程整理[by faruto]摘自《Smarter Trading》2011-10-17步骤1:价格方向价格方向被表示为整个时间段中的净价格变化。

比如,使用n天的间隔(或n小时):direction = price – price[n];其中,direction是当前价格差或方向数值,price是当前价格(当日收盘价或小时收盘价),price[n]是n日前的收盘价(或n个周期前)。

步骤2:波动性波动性是市场噪音的总数量,它可以用许多不同的方法定义,但是这个计算使用了所有“日到日”或“小时到小时”的价格变化的总和(每一个都作为一个正数),在同样的n个周期上。

如下表达:volatility = @sum(@abs(price – price[1]), n);其中,volatility是指今日的波动性数值,@abs是绝对值函数,@sum(value, n)是n个周期中的数值之和函数。

步骤3:效率系数(ER)以上两个成分被组合起来,以表达方向移动对噪音之比,称之为效率系数,ER:Efficiency_Ratio = direction/volativity;用“方向性”除以“噪音”,该系数的值就从0到1 变化。

当市场在全部n日以同一方向移动时,则方向=波动性,效率系数=1。

如果波动对于同样的价格移动是增加了,“波动性”就变得较大并且ER往小于1的方向移动。

如果价格不变化,则方向=0,ER=0。

这个结果作为一个指数式平滑系数是方便的,它每天改变趋势线的一个百分比,ER=1就等效于100%,对应最快的移动平均线,它应当能有效工作,因为价格在一个方向上移动而没有回撤。

当ER=0时,一个非常慢的移动平均值是最好的,可以在市场趋势不明时避免贸然止损离场。

步骤4:变换上述系数为趋势速度为了应用于一个指数式移动平均值,比率将被变换为一个平滑系数c,依靠下面的公式,每天的均线速度可以简单地用改变平滑系数来改变,成为自适应性的。

考夫曼均线AMA的预测计算

考夫曼均线AMA的预测计算
令:
P2MN − N2 AMA [ 1 ] P a= 2 = 2 2M − AMA [ 1 ] N N N 2 2 2PB M −2MN ∗AMA [ 1 ] 2PB 2M ∗AMA [ 1 ] b= 2 = 2 M − N N N N 2 2 B P − M ∗ AMA [ 1 ] c= 2 N
则有:x^3 + ax^2 + bx + c = 0 求该一元三次方程的实数解. 令 x=y-a/3,有 y^3+py+q=0(该方程可查找公式,求得标准实数解,其中
p =b −a 3 3 q =2a −ab c 27 3
y 的实数解为:
2 3 2 3 3 3 2 2 y = − q q p − q − q p 2 2 3 2 2 3
=> AMA[1]+C*(x-AMA[1])=AMA => AMA[1]+C*(x-AMA[1])-AMA=0 ——式① 其中 C=(smooth)^2=[ER*(fastest-slowest)+slowest]^2 令 F=fastest-slowest,S=slowest,则 C=(ER*F+S)^2 ——式② 其中:ER=abs(x-CLOSE[n])/[前 N-1 日价格移差绝对值之和+abs(x-CLOSE[1])] 如果 x>=CLOSE[1],则令: B=前 N-1 日价格移差绝对值之和-CLOSE[1], 如果 x<CLOSE[1],则令: B=-(前 N-1 日价格移差绝对值之和+CLOSE[1] 则 ER=abs(x-CLOSE[n])/(x+B) ——式③ 由式②、式③得:C={[abs(x-CLOSE[n])/(x+B)]*F+S}^2 ——式④ 当 x>CLOSE[n]时,将④代入式①得: 2 x −CLOSE [ n ] AMA [ 1 ] ∗F S ∗ x− AMA [ 1 ]− AMA =0 x B 2 x B ∗AMA [ 1 ] F∗x −F∗CLOSE [ n ] S∗x S∗B 2∗ x − AMA [1 ]− x B 2∗AMA =0 x B 2∗ AMA [1 ]− AMA [ F S x S∗B −F∗CLOSE [ n ]]2∗ x − AMA [ 1 ]=0 当 x<CLOSE[n]时,将④代入式①得: 2 CLOSE [ n ]−x AMA [ 1 ] ∗F S ∗ x − AMA [ 1 ]− AMA =0 x B 2 2 2 x B ∗AMA [ 1 ]−F∗x F∗CLOSE [ n ]S∗x S∗B ∗ x − AMA [1 ]− x B ∗AMA =0 x B 2∗ AMA [1 ]−AMA [ S− F x S∗B F∗CLOSE [ n ]]2∗ x −AMA [ 1 ]=0 当 x=CLOSE[n]时,将④代入式①得,此种情况检验下面的等式是否成立即可: AMA [ 1 ]S2∗ CLOSE [ n ]− AMA [ 1 ]−AMA =0

考夫曼自适应均线

考夫曼自适应均线

{考夫曼自适应均线}input: n(9,1,60), p(2,1,60), Q(30,1,60);Direction:=CLOSE - REF( CLOSE , N ) ;XX:=ABS( CLOSE - REF( CLOSE , 1 ) ) ;V olatility:=SUM( XX , N ) ;ER:=ABS( Direction / V olatility ) ;FastC:= 2 / ( p + 1 ) ;SlowC:= 2 / ( q + 1 ) ;SSC:=ER * ( FastC - SlowC ) + SlowC ;Constant :SSC * SSC , Linethick0 ;YY:=REF( Close , 1 ) + Constant * ( CLOSE - REF( Close , 1 ) ) ;AA:=IF( SUM( 1 , 0 )= N + 1 , YY , 0 ) ;BB:=BarsLast( AA>0 ) ;DD:=REF( C , BB ) ;CC:CLOSE , Linethick0 ;for m=N + 2 to DA TACOUNT DODD[m]:=DD[m - 1] + Constant[m] * ( CC[m] - DD[m - 1] );AMA:DD;T1:=DD>REF(DD,1);T3:=NOT(T1) AND abs(DD-ref(DD,1))/DD*10000<n;T2:=NOT(T1 OR T3);PARTLINE(T1,DD),COLORRED,LINETHICK2;PARTLINE(T2,DD),COLORGREEN,LINETHICK2;PARTLINE(T3,DD),COLORBLUE,LINETHICK2;DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T1,DD,'持\n股'),COLORRED,SHIFT1; DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T2,DD,'持\n币'),COLORGREEN,SHIFT1; DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T3,DD,'观\n望'),COLORBLUE,SHIFT1;考夫曼自适应变色均线系统N:1 100 10M:1 100 30通达信主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2; AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;博易大师主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2),COLORBLUE,LINETHICK2; PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2),COLORRED,LINETHICK2;考夫曼自适应变色均线系统(续)通达信主图源码(日线及以上周期)DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,5));VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),5);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,10));VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),10);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2;AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;考夫曼自适应变色均线系统(续1)我们跟踪股票的走势,必然离不开均线作为参考。

以考夫曼均线作为中轨的布林线指标

以考夫曼均线作为中轨的布林线指标

在技术分析领域中,布林线指标是一种常用的技术指标,它由简单移动平均线、标准差以及上下轨线构成,用于衡量价格波动的强度和方向。

其中,考夫曼均线作为中轨的布林线指标是一种特殊的布林线版本,它有着独特的特点和适用范围。

一、考夫曼均线简介考夫曼均线,又称KAMA(Kaufman's Adaptive Moving Average),是由美国著名的投资者和分析师佛舒尔·考夫曼(Perry J. Kaufman)所创立的一种动态移动平均线。

与传统的简单移动平均线相比,考夫曼均线能够在不同市场情况下自适应地调整平滑系数,更准确地反映价格走势的变化。

二、布林线指标概述布林线指标由约翰·布林格(John Bollinger)在上世纪80年代提出,并被广泛运用于股票、期货、外汇等金融市场中。

它主要由三条线组成:中轨线(即考夫曼均线)、上轨线和下轨线。

中轨线采用考夫曼均线计算,上下轨线则分别以中轨线为基准,加减若干倍的标准差得出。

布林线指标可以帮助投资者判断价格的高低位,识别趋势和波动,以及确定买入卖出时机。

三、考夫曼均线作为中轨的布林线指标的特点1. 动态调整:考夫曼均线能够根据市场波动的情况自适应地调整平滑系数,更准确地捕捉价格变化。

2. 高度可靠:由于布林线指标具有中轨和上下轨的组合,考夫曼均线作为中轨的布林线指标在判断市场趋势和波动时具有较高的可靠性。

3. 适用范围广:布林线指标适用于各种市场和周期,可以用于日内交易、短线操作以及长期投资。

四、如何使用考夫曼均线作为中轨的布林线指标1. 判断趋势:当价格位于布林线上轨上方时,表明市场处于超买状态,可能出现回调或反转;当价格位于布林线下轨下方时,表明市场处于超卖状态,可能出现反弹或反转。

2. 确定波动:当价格持续在布林线通道内波动时,表明市场处于震荡状态;当价格突破布林线通道时,可能预示着新的趋势将形成。

3. 交易时机:可以结合其他技术指标,如MACD、RSI等,同时考虑价格、成交量等因素,确认买入卖出时机。

Kaufman的自适应移动平均线(AMA)

Kaufman的自适应移动平均线(AMA)

Kaufman的自适应移动平均线(AMA)技术分析往往离不开均线系统,她是我们观察价格走势的基础。

短期均线贴近价格走势,灵敏度高,但会有很多噪声,产生虚假信号;长期均线在判断趋势上一般比较准确,但是长期均线有着严重滞后的问题。

我们想得到这样的均线,当价格沿一个方向快速移动时,短期的移动平均线是最合适的;当价格在横盘的过程中,长期移动平均线是合适的。

为了达成以上目的,我们来看看Kaufman的自适应均线系统,下面是算法:步骤1:价格方向价格方向被表示为整个时间段中的净价格变化。

比如,使用n天的间隔(或n小时):direction = price – price[n];其中,direction是当前价格差或方向数值,price是当前价格(当日收盘价或小时收盘价),price[n]是n日前的收盘价(或n个周期前)。

步骤2:波动性波动性是市场噪音的总数量,它可以用许多不同的方法定义,但是这个计算使用了所有“日到日”或“小时到小时”的价格变化的总和(每一个都作为一个正数),在同样的n个周期上。

如下表达:volatility = @sum(@abs(price – price[1]), n);其中,volatility是指波动性数值,@abs是绝对值函数,@sum(value, n)是n个周期中的数值之和函数。

步骤3:效率系数(ER)以上两个成分被组合起来,以表达方向移动对噪音之比,称之为效率系数,ER:Efficiency_Ratio = direction/volativity;用“方向性”除以“噪音”,该系数的值就从0到1 变化。

当市场在全部n日以同一方向移动时,则方向=波动性,效率系数=1。

如果波动对于同样的价格移动是增加了,“波动性”就变得较大并且ER 往小于1的方向移动。

如果价格不变化,则方向=0,ER=0。

这个结果作为一个指数式平滑系数是方便的,它每天改变趋势线的一个百分比,ER=1就等效于100%,对应最快的移动平均线,它应当能有效工作,因为价格在一个方向上移动而没有回撤。

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我們跟蹤股票的走勢,必然離不開均線作為參考。

均線系統是我們觀察股票走勢的基礎。

短期均線不能很好地遮罩市場的雜訊,往往產生虛假的進場信號;長期均線在判斷趨勢上一般比較準確,但是長期均線有著嚴重滯後的問題。

一個股票的10日內的突發性的上漲,如果用200日均線去觀察,幾乎看不出變化。

均線系統存在的問題,讓我們每一個股市的參與者感到左右為難。

尋找最佳的移動平均值就成了大家樂此不疲的一種日常活動。

由於每次市場的波動,趨勢的速度都是不同的,所以在每一波的波動中,採用多少週期的移動平均值才能最好地反映趨勢的方向呢?
有一個流行的解決方法,就是針對某一隻股票測試其歷史資料的最佳移動平均值。

並且根據最近的、最符合其趨勢的移動平均值去進行操作。

但是歷史資料只代表已經走過的趨勢,我們不可能回到過去進行交易。

通過分析我們使用的移動平均線,可以得出如下的結論:
1。

當價格沿一個方向快速移動時,短期的移動平均線是最好的。

2。

當價格在橫盤的過程中,長期移動平均線是最好的。

我們理想中的移動平均線是什麼樣子的呢?
1。

當價格無目標地移動時,它的反映會比較慢,像長期移動平均線;2。

當價格有了快速變化的時候,它又能很快地跟上價格的走勢,像短期移動平均線。

這樣的移動平均線存在嗎?
當然存在!
很多國外的股票技術分析書籍中都提到過這樣的均線,把這種自適應的均線系統作為電腦自動交易系統中趨勢判斷最主要的手段。

最近在和訊的“黃金股道”的軟體中,也見到過類似的均線,但是做了公式的加密。

其實這樣的自適應均線每一個股票的軟體都可以做到,並且非常簡單。

==========================================================
技術分析僅僅是一種工具,錯把工具當真理,這顯現出的是一種哲學上的無知和靈性上的幼稚。

{考夫曼自適應均線}
input: n(9,1,60), p(2,1,60), Q(30,1,60);
Direction:=CLOSE - REF( CLOSE , N ) ;
XX:=ABS( CLOSE - REF( CLOSE , 1 ) ) ;
Volatility:=SUM( XX , N ) ;
ER:=ABS( Direction / Volatility ) ;
FastC:= 2 / ( p + 1 ) ;
SlowC:= 2 / ( q + 1 ) ;
SSC:=ER * ( FastC - SlowC ) + SlowC ;
Constant :SSC * SSC , Linethick0 ;
YY:=REF( Close , 1 ) + Constant * ( CLOSE - REF( Close , 1 ) ) ;
AA:=IF( SUM( 1 , 0 )= N + 1 , YY , 0 ) ;
BB:=BarsLast( AA>0 ) ;
DD:=REF( C , BB ) ;
CC:CLOSE , Linethick0 ;
for m=N + 2 to DATACOUNT DO
DD[m]:=DD[m - 1] + Constant[m] * ( CC[m] - DD[m - 1] );
AMA:DD;
T1:=DD>REF(DD,1);
T3:=NOT(T1) AND abs(DD-ref(DD,1))/DD*10000<N;
T2:=NOT(T1 OR T3);
PARTLINE(T1,DD),COLORRED,LINETHICK2;
PARTLINE(T2,DD),COLORGREEN,LINETHICK2;
PARTLINE(T3,DD),COLORBLUE,LINETHICK2;
DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T1,DD,'持\n股'),COLORRED,SHIFT1;
DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T2,DD,'持\n幣
'),COLORGREEN,SHIFT1;DRAWTEXT(ISLASTBAR AND T3,DD,'觀\n望
'),COLORBLUE,SHIFT1;
根据考夫曼的自适应均线原理,利用文华财经编了一下,还是不错的,现把源代码公布出来给大家参考。

交易指标即自适应均线的源代码,我根据指标改良了一下交易系统,考夫曼原来是采用均线值的变化率发出买卖信号,我觉得不是很好,就用最高最低价构建了一个智能均线带,采用最低最高价突破来发出信号,大家一起探讨阿。

交易指标:
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));
交易模型:
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));AMACLOSE:=REF(EMA(CLOSE,N),1)+CONSTANT*(CLOSE-
REF(EMA(CLOSE,N),1));AMALOW:=REF(EMA(LOW,N),1)+CONSTANT*(LOW-
REF(EMA(LOW,N),1));LOW>AMAHIGH,BK;
CLOSE<AMACLOSE,SP;
HIGH<AMALOW,SK;
CLOSE>AMACLOSE,BP;
AMACLOSE:=REF(EMA(CLOSE,N),1)+CONSTANT*(CLOSE- REF(EMA(CLOSE,N),1));这还不是原书中定义的自适应均线。

按原书中定义,应该是:
AMA:=CONST*CLOSE+(1-CONST)*REF(AMA,1);
显然原书中的定义排除了人为的N,因此更加自然。

可惜对AMA的定义需要向前引用ref(AMA,1),在文化中无法得到支持,这是文化平台需要改进的一个重大缺陷。

目前还想不出如何在文化中完整实现原书中的定义。

尝试用AMA:=DMA(CLOSE, CONST);得到的结果竟成了一直线
自适应均线系统-最好的均线系统
{n=10}
DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,n));
VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),n);
ER:=DIR/VIR;
CS:=ER*(2/3-2/31)+2/31;
CQ:=CS*CS;
AMA:DMA(CLOSE,CQ),COLORGREEN;
AMA1:IF(AMA>REF(AMA,1),AMA,DRAWNULL),COLORRED;
如果自适应均线系统的周期n=10,那么:
1。

自适应均线系统横向移动时,系统告诉你:最近的10个周期中,价格上涨的幅度和下跌的幅度基本相当,(是幅度,而不是周期数);
2。

自适应均线系统向上翘起时,系统告诉你:最近10个周期中,价格上涨的幅度要大于下跌的幅度,价格逐渐进入强势的状态。

3。

自适应均线系统向下垂时,系统告诉你的情形和2的情形正好相反。

《Smarter Trading》中Kaufman的AMA系统
最新的成果便是阅读了《Smarter Trading》,根据里面的AMA构建方法自己编制了一套系统。

通达信源码如下,貌似也可以运行在大智慧上,不过得改一下色彩函数。

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