自适应移动平均（AMA） - MetaTrader 5脚本

自适应移动平均（AMA）用来构造一个对价格序列噪声不敏感的移动平均，并且具有在趋势检测中延迟最小的特征。

这个指标由Perry Kaufman发明，并在其“精明交易”一书中描述。

不同的价格平滑算法的缺点之一是，意外的价格跳变会导致错误的趋势信号产生。另一方面，平滑不可避免的会导致趋势预测的延迟。这一指标的开发就是为了克服这两个缺点。

自适应移动平均指标

计算：

为了定义当前的市场状态，Kaufman引入了效率比率（ER），通过下式计算：

其中：

• ER(i) - 效率比率的当前值；
• Signal(i) = ABS(Price(i) - Price(i - N)) - 当前信号值，当前价格和N周期前的价格差的绝对值；
• Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) - Price(i-1)),N) - 当前噪声值，对当前周期价格和前一周期价格差的绝对值求N周期的和。
  

如果处在强趋势中，效率比率（ER）将接近1；如果没有明显的运动趋势，它将比0大一点点。

将求出的ER值将用在指数平滑公式中：

其中：

• SC = 2/(n+1) - EMA平滑常数，n - 指数运动的周期
• EMA(i-1) - EMA前值。

对于快速运动市场的平滑率，EMA周期必须为2（fast SC = 2/(2+1) = 0.6667），对于没有趋势的时期来说，EMA周期必须等于30（slow SC = 2/(30+1) = 0.06452）。因此，引入新的变化平滑常数（规整SSC平滑常数）：

或者

为了更加有效的影响平均周期的平滑常数，Kaufman建议使用它的平方项。

最终计算公式为：

或者（调整后）：

其中：

• AMA(i) - AMA的当前值；
• AMA(i-1) - AMA的前值
• SSC(i) - 规整平滑常数的当前值。