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2013.09.12 09:41
指标

自适应移动平均(AMA) - MetaTrader 5脚本

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ama.mq5 (9.71 KB)预览

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:

ER(i) = Sinal(i)/Noise(i)

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:

EMA(i) = Price(i) * SC + EMA(i-1) * (1 - SC)

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):

SSC(i) = (ER(i) * ( fast SC - slow SC) + slow SC

或者

SSC(i) = ER(i) * 0.60215 + 0.06425

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:

AMA(i) = Price(i) * (SSC(i)^2) + AMA(i-1)*(1-SSC(i)^2)

或者(调整后):

AMA(i) = AMA(i-1) + (SSC(i)^2) * (Price(i) - AMA(i-1))

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。

本文译自 MetaQuotes Software Corp. 撰写的俄文原文
官方代码: https://www.mql5.com/ru/code/10

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