过滤震荡、捕捉趋势——谈一谈AMA自适应均线

原标题：过滤震荡、捕捉趋势——谈一谈AMA自适应均线 大家都知道均线有优势，也存在自己的问题。 我们

原标题：过滤震荡、捕捉趋势——谈一谈AMA自适应均线

大家都知道均线有优势，也存在自己的问题。

我们知道价格快速变动时，均线也加快速度上行，价格缓慢变动时，均线反复穿插在价格K线中间。

如我们看到20日和60日两根均线。在遇到趋势时表现尚可，但是遇到震荡行情时，明显穿插于K线之间，呈现平滑但是震荡的走势。此时20周期显得太快，60周期又显得太慢。

那么是否存在一种均线系统，能够尽可能识别震荡行情，在此阶段屏蔽无效交易，而在趋势来临之时迅速追上价格变化趋势？

答案在《精明交易者——系统交易指南（Smarter Trading）》中可以找到，这本书由佩里 J 考夫曼（以下简称为考夫曼）原著，可以肯定地说：考夫曼自适应移动平均线KAMA基本上是大家认为比较理想的均线系统。

完整的AMA不仅有均线，还有一个标准差过滤器，才构成原版交易系统。

这样导致了AMA不仅能够通过自适应感知当前大方向绘制出自适应的均线，还可以通过波动率求出在什么时候给予合适的入场阈值最适合交易系统出入场。也就是说，它分为两部分主逻辑，第二部分逻辑在波动率层面做了又一次自适应。

考虑到这是一套较为复杂的择时模型，我们决定不再修改任何其他的参数，比如在1小时K线下，其过滤器参数保持30，短期AMA周期和长期AMA周期保持2和30，这几个参数是在各品种上完全不用变化的。

这样我们就用两个参数，控制住了一套均线择时模型，如果你足够了解AMA的核心原理，还可以尝试把ER周期参数消除掉，也就是用一种方式实现在模型内部的自适应，这样仅剩下一个fliterSet参数，模型会更加稳健。

更多内容，请观看视频教程《第9课：高质量模型开发之——AMA自适应均线》