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AMA构建的原理——“智能”的移动平均线

文章分类:MT5平台

标签: MT5使用方法 MT5平台

发布时间:2021-06-22 16:21:52

自适应移动平均线AMA有3个参数,周期N、快速EMA和慢速EMA,其中EMA为指数移动平均线。

1平均线.png

构建自适应移动平均线AMA过程有四步:

 

1、计算效率比ER(Efficiency Ratio)

 

ER=变化值/波动值

 

变化值=当前价格与N周期前价格差值的绝对值;例如,如果周期参数N=9,那么此处就应为当前价格与9周期前价格差的绝对值。

 

波动值=时间周期内的每期价格与前一期价格之差的绝对值之和。

 

简单来说,变化值衡量的是周期内价格的整体变化,而波动值衡量的是周期内每次价格的变化,然后再把这种变化加总。

 

根据计算法则可知,效率比ER总是介于0~1之间。当趋势极其显著时,ER可以等于1,此时价格在每个周期内都在进行单方向运动,将这种单方向运动加总,就刚好为周期内价格的整体变化值。而当趋势特别不显著时,周期内价格的变化值为0,也就是说当前价格与N周期前的价格完全相同,那么此时ER就为0。

 

2、计算平滑常数SC

 

SC = 2/(n + 1)

 

n为EMA的周期参数。由于我们有两条EMA,所以就对应着两个SC,分别为快速SC和慢速SC。如果快速EMA的参数为2,慢速EMA的参数为30,我们可得:

 

快速SC=2/(2 + 1)=0.6667,慢速SC=2/(30 + 1)=0.06452

 

3、计算缩放平滑常数SSC

 

SSC = [ER x(快速SC –慢速SC)+慢速SC] 2

 

让我们来仔细观察这个公式。当趋势极其强劲时,ER=1,此时SSC = [快速SC]2,这样SSC的值就主要取决于快速SC,也就是主要取决于快速EMA。而当趋势极其不明显时,ER=0,此时SSC = [慢速SC]2,这样SSC的值就主要取决于慢速SC,也就是主要取决于慢速EMA。很明显,快速SC的数值更大,而慢速SC的数值更小,这种调节机制就实现了根据市场的不同状态对两条EMA进行加权,从而实现了AMA指标的自适应。

 

4、计算自适应移动平均线AMA

 

AMA i = AMA i-1 + SSC x(价格–AMA i-1)

 

其中AMAi为当前AMA的数值,AMA i-1为前一周期AMA的数值。

 

从理论上说,自适应移动平均线解决了传统均线的困境。在自适应移动平均线中,如果价格沿着一个方向快速运动,也就是市场出现趋势时,AMA的均线参数就会越来越小,从而更快地追上趋势,此时AMA相当于一条短期均线;而当价格出现停滞,然后陷入区间震荡时,AMA的均线参数就会越来越大,此时AMA就相当于一条长期均线。

 

自适应移动平均线的“智能”之处在于,它会努力适应市场的状态——它首先会考虑价格的波动性,从而判断出市场是处于趋势还是区间,然后再来自动调整移动平均线的周期参数。

 

这就是自适应移动平均线的根本原理。

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