前言
我们常用的移动均线有简单移动均线、加权移动平均线以及指数式移动均线。我们知道长周期的均线系统是可靠的,但是它有严重的滞后性;短周期的均线系统虽然能快速反映市场的走势,但是难以抵抗市场“噪音”的干扰。为了避免噪音产生的虚假信号,同时又想消除某些长线趋势中的滞后性,考夫曼提出了一种“自适应”的均线系统——考夫曼自适应移动均线系统(简称AMA)。
关于自适应均线的传统用法,建议大家可以去参考佩里·J·考夫曼的著作《精明交易者》!这里,我不会详述,接下来将分享其高级用法!
亮点分析
计算方法
关于AMA的计算方法,这里不过于详细讲解,想了解的朋友,可以百度百科查找,下图是跨期AMA的计算方法。
利用数据切分,可以实现单图表调用大周期的数据,而不需要开多个图表去调用数据,这样能提高数据的综合利用。比如我们想在5分钟调取45分钟的数据,通过以下方法就能实现.
AMA
k_AdaptiveMovAvg
在实际运用中,我们只需要调整TimeFrame这个值,就能取到任何一个我们想要的跨周期值,所以在跨期的运用,我们就可以设计真正的多周期共振,比如可以同时调取1小时,日线,周线的AMA,当三个周期的斜率共振为多头的时候,我们可以认定为多头趋势。
构建滤波器
接下来,我们就要重点讲述如何通过自适应均线构建盘整滤波器,当然我们平常算取的滤波器都是在当前周期使用,通过跨期,我们就可以用小级别调取大级别的滤波器,这样可以更有效的过滤盘整行情。
逻辑思想
- 首先我们要调取跨期自适应均线的当前值AMA和前一个值AMA1,取当前值与前一个值的差dv
- 算取20根K线的dv的标准差,在这个基础上我们乘以一个系数RF,RF的目的主要用于不同品种系数的调整
通过上述算法,我们得到一个FILTER.我们可以发现在行情急转,或者出现波动加大的时候,FILTER值会出现加大。
有了上述算法,我们就可以分别建立多头过滤器和空头过滤器
- 取自适应均线的AMA的20日低点LL,然后取AMA与LL的差值DF,当DF上穿FILTER时,代表当前趋势脱离盘整,进入多头趋势
- 取自适应均线的AMA的20日高点HH,然后取AMA与HH的差值kF,当KF下穿FILTER时,代表当前趋势脱离盘整,进入空头趋势
上面是提到了一个过滤市场的盘整方法,接下来介绍一种出场方法,平常我们用的都是通道止损,或者是百分比跟踪止损,这里我们采用ATR和通道止损结合。
假如当前为多头趋势,我们记录多头的峰值高点,然后算取一个ATR值,建议取大级别的ATR,通过峰值和ATR算取一个吊灯止损ST,然后我们再取一个20日通道低点值lower;假如当lower小于ST时,我们取ST,否则取lower。代码如下:
我们将上面的方法放入焦炭上看看效果
总结
通过自适应均线本身的特征,设计了一个简单的策略。作者认为改进空间还非常大,比如只建立了趋势确定,我们可以把平常用的开仓方法和自适应均线过滤结合起来,这样能大幅度减少开仓信号,提高胜率;我们还可以利用多周期滤波器共振来严格控制盘整行情,等等一系列有效方法都能进行盘整有效过滤。
当然,还是需要记住一点的是,任何方法都是有利有弊,盘整筛选的越多,丢失的行情也会越多,开仓也会更晚,所以,挖掘有效平衡点,接受平衡点,才是我们的宗旨。
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