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KCM柯尔凯思:自适应均线AMA(Adaptive Moving Average)初步学习

常见的计算均线的指标是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 …

常见的计算均线的指标是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。

下面介绍一下自适应均线的计算过程:

一、价格有效性比率

1、  问题提出

从下图看出, 从a到c,市场模式从理想化地平滑到充满噪音, 趋势的速度必须降下来,避免遭受双重损失。当价格在单方向上变化越快, 噪音越不明显,因此趋势速度的选择需要同时考虑方向和噪声:价格变动越清晰,越快,就需要使用越快的趋势均线,所以需要一种机制来敏感地捕捉市场模式的速度和连续性, 并且把该信息反馈到移动均线,调整移动均线的平滑速度。





                   

2、  有效性比率公式(Efficiency Ratio ER)

有效性比率用全部的价格移动距离(价格轨迹)除价格的净变动,也可认为是价格位移对波动的比率。公式如下:

假定在过去n 个收盘价格分别为p1,p2, …pn , 那么这个价格序列的效率为



从公式可以看到, ER值的范围是0 (市场不明确,充满噪声) ~~~ 1 (高度趋势)

二、  定义趋势速度范围 

按照指数平滑的思路对ER简单扩展一下, 提高其稳定性。

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

其中 SC = 2/(N+1)

假如:从快到慢的范围是2到30天, 则平滑常量为2/3, 2/31, 则

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

最后,即使在横向盘整的市场里, 长期(30)均线仍然缓慢地上下波动, 当市场趋向不明显时,自适应均线最好能够水平移动,为了实现这个目的, 再对SSC平方一下。 

Constant : C= SSC SSC  

三、 AMA的计算与特点

最终计算的AMA如下:

AMA  =  AMA[i-1] + C (P – AMA[i-1] )

从公式可以看出, 其实AMA和EMA的计算思路是一样的, 只是在权重的确定不一样。

    

AMA趋势均线有如下特点:

1)  使用一定数目的天数,指定趋势范围的快慢

2)  市场没有方向时, AMA趋势线停止波动

3)  当价格有明显变动时,AMA能够快速跟踪, 较小的延迟

4)  改变一个参数,应用到不同市场

5)  AMA基于预测分析,而不是简单验证



以上内容主要是描述或者翻译作者的原文,觉得这种对传统指标巧妙扩展的思路很值得借鉴,后续需要对自适应均线AMA的策略进行测试,看看在A股市场上实战的效果如何。





参考资料:

《smarter trading》

联合证券《自适应均线的择时应用》

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