적응 이동 평균의 예비 학습

• #### 평평선

계산 평균선의 일반적인 지표는 ma (simple moving average) 와 ema (exponential moving average) 이며, 공식은 다음과 같다: SMA = SUM(CLOSE, N)/N EMA = (CLOSE(i)P)+(EMA(i-1)(1-P)) or (M*CLOSE(i)+(N-M)*EMA(i-1))/N MA는 뒤떨어진 특징이 있기 때문에 ema에서 최근의 가격에 더 큰 무게를 부여하여 트렌드에 대한 추적 효과를 높인다. 특정 ma 지표에는 다양한 버전이 있으며, ma,ema,sm,wma 등이 있지만, 원칙은 비슷하다. 전통적인 평균선은 변하는 시장 조건을 고려하지 않으며, 고정된 계산 과정을 사용한다. 시장이 반복적으로 흔들릴 때 단기 평균선은 자주 변하고, 시장이 빠르게 상승하거나 하락할 때 장기 평균선은 느리게 반응한다. 반면, 추세 추적 전략은 시장의 방향과 속도에 따라 다양한 시장 특성에 적응할 수 있는 지표가 필요합니다. 시장의 방향과 속도에 따라 현명하게 대응하고, 단방향 시장에서 빠른 평균선을 적용하고, 흔들림 상황에서 느린 평균선을 적용한다. 위와 같은 상황에 대응하여, 페리 카우프만은 스마이터 트레이딩 에서, 적응 이동 평균 (Adaptive Moving Average, AMA) 의 개념을 제안하여, 복잡한 시장 환경에서, 지표가 자동으로 조정할 수 있도록 시도하여, 잡음과 예측 불가능한 가격 변화를 최대한 필터링하여, 시장 추세를 더 잘 추적합니다.

• 자율적 평행선의 계산 과정을 소개합니다:

  • 1. 가격 효과 비율 1 질문 아래 그림에서 알 수 있듯이, a에서 c까지, 시장 패턴은 이상적으로 평평한 것에서 소음으로 가득 차 있으며, 트렌드의 속도는 두 배의 손실을 피하기 위해 내려가야합니다. 가격이 한 방향으로 빠르게 변할수록, 소음이 덜 눈에 띄기 때문에 트렌드 속도의 선택은 방향과 소음을 동시에 고려해야합니다. 가격 변화가 더 명확하고 더 빨리 될수록 더 빠른 트렌드 평선을 사용해야합니다. 따라서 시장 패턴의 속도와 연속성을 민감하게 포착하고 이동 평선의 평평 속도를 조정하기 위해 이동 평선으로 정보를 반사하는 메커니즘이 필요합니다.

  

  1. 효율성 비율 공식 (Efficiency Ratio ER) 유효비율은 전체 가격 이동 거리 (가격 궤적) 을 사용하여 가격의 순변화를 분할하여 가격 이동과 변동의 비율이라고도 볼 수 있다. 공식은 다음과 같다: 만약 지난 n번의 매출이 p1,p2,…pn이라고 가정한다면,

  

  수식에서 볼 수 있듯이, er 값의 범위는 0입니다.~~1 (고도 추세)

  • 두 번째, 트렌드 속도 범위를 정의합니다. 이 식을 더 쉽게 확장해서, 지수 평평한 식을 사용해서 Scaled smoothing constand : sc = ER*(fast sc – slow sc) + slow sc 그리고 여기서는 sc = 2/ (n+1) Eg 만약 2~30일 정도면 평평한 평준수는 ²⁄₃, ²⁄₃₁, Sc = er * （2/3- 2/31） + ²⁄₃₁ 마지막으로, 수평 평형 시장에서도, 장기 ((30) 평균선은 천천히 아래로 변동한다. 시장의 추세가 보이지 않을 때, 적응 평균선은 수평으로 움직일 수 있는 것이 좋다. 이 목적을 달성하기 위해, 다시 sc의 제곱을 살펴보자. Constant : C= sc * sc

  • 3 AMA 최종적으로 계산된 AMA는 다음과 같습니다. AMA[i] = AMA[i-1] + c * (p[i] – AMA[i-1] ) 공식에서 보면, ama와 ema는 같은 계산 방법이지만, 무게의 결정은 다르다.

  AMA 동향평균선은 다음과 같은 특징이 있다. 1) 일정 수의 날로 트렌드 범위를 지정하는 속도 2) 시장이 방향이 없을 때 ama 트렌드 라인이 변동하는 것을 멈춥니다. 3) 가격 변화가 눈에 띄는 경우, ama는 빠르게 추적할 수 있고, 적은 지연을 할 수 있습니다. 4) 하나의 변수를 다른 시장에 적용하는 것 5) Ama는 단순한 검증보다는 예측 분석을 기반으로 합니다.

  이 글은 주로 작가의 원문을 설명하거나 번역한 내용입니다. 전통적인 지표의 교묘한 확장에 대한 이러한 아이디어는 유도할 가치가 있다고 생각하며, 이후에는 A 주식 시장에서 실제 전투가 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 평형 AMA 전략을 테스트해야 합니다.

• 참조하다

《smarter trading》 연합증권은 평평선에 적응하는 선택시 적용

• [ luckystarsjz ] 답변 우선, 제가 말씀드리고 싶은 것은, 프로그래밍 거래는 판단력을 강화하는 것이 아니고, 데이터 채굴도 아니고, 더 나아가 데이터 처리도 아니다. 선택은 단지 잘못된 손실을 줄이고 올바른 수익을 확대하는 선택일 뿐인데, 여러분들 가운데는 이렇게 많은 데이터가 부드럽고, 채굴되고, 미래를 위해 적응할 수 없고, 시장의 논리를 전혀 이해하지 못한다.

이 글은 한 블로거의 글입니다.