Kaufman的自适应移动平均线(AMA)

　　Kaufman的自适应移动平均线(AMA)短期均线逼近价钱走势，灵活度高，但会有许众噪声，发作作假信号；永久均线正在判决趋向上通常对比正确，不过永久均线有着急急滞后的题目。咱们思获得如此的均线，当价钱沿一个宗旨疾速搬动时，短期的搬动

　　为了杀青以上宗旨，咱们来看看Kaufman的自适宜均线体系，下面是算法：

　　举措1：价钱宗旨价钱宗旨被展现为全体年华段中的净价钱转变。譬喻，应用n天的间隔（或n小时）：direction = price price[n];此中，direction是目前价钱差或宗旨数值，price是目前价钱（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）。

　　举措2：摇动性摇动性是市集噪音的总数目，它可能用很众分歧的法子界说，不过这个算计应用了一共“日到日”或“小时到小时”的价钱转变的总和（每一个都动作一个正数），正在同样的n个周期上。如下外达：volatility = @sum(@abs(price price[1]), n);此中，volatility是指摇动性数值，@abs是绝对值函数，@sum(value, n)是n个周期中的数值之和函数。

　　举措3：效能系数（ER）以上两个因素被组合起来，以外达宗旨搬动对噪音之比，称之为效能系数，ER：Efficiency_Ratio = direction/volativity;用“宗旨性”除以“噪音”，该系数的值就从0到1 转变。当市集正在总共n日以统一宗旨搬动时，则宗旨=摇动性，效能系数=1。要是摇动对付同样的价钱搬动是增众了，“摇动性”就变得较大而且ER往小于1的宗旨搬动。要是价钱稳定化，则宗旨=0，ER=0。这个结果动作一个指数式腻滑系数是便利的，它每天更动趋向线%，对应最疾的搬动均匀线，它该当能有用事情，由于价钱正在一个宗旨上搬动而没有回撤。当ER=0时，一个万分慢的搬动均匀值是最好的，可能正在市集趋向不明时避免贸然止损离场。

　　举措4：变换上述系数为趋向速率为了操纵于一个指数式搬动均匀值，比率将被变换为一个腻滑系数c，仰赖下面的公式，每天的均线速率可能轻易地用更动腻滑系数来更动，成为自适宜性的。该公式如下：EXPMA = EXPMA[1] + c*(price EXPMA[1]);测试剖明，平方腻滑系数的数值大大地矫正了却果，这是仰赖正在一个横盘的市集中反对了趋向线的搬动。正在横盘的市集中这个流程挑选了万分慢的趋向，而正在高度趋向化的周期中加快至万分疾的趋向（但不是100%）。这个腻滑系数是：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;平方腻滑系数迫使c的数值趋势于零。这意味着较慢的搬动均匀线将比疾速搬动均匀值用得更众。这和正在显露不确定情况时你就加倍落伍是雷同的理由。AMA = AMA[1] + c*(price AMA[1]);

　　自调剂式过滤器计划为了与体系的自适宜特色相划一，当价钱摇动变得更众或更少时，过滤器也要相应取较大或较小值。为了完结这点，过滤器被界说为AMA转变的一个小的百分数：过滤器 = percentage*@std(AMA-AMA[1], n);此中，@std(series, n)是价钱系列n个周期的轨范差。最小的过滤器百分数0.1可被用于较疾的来往，而较大的百分数1.0将可能挑选出更蓄意义的价钱搬动的来往。典范例证是：外汇和期货市集来往较疾，股票和利率市集来往较慢。经常，过滤器巨细是按照20天周期的数据来算计。

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