考夫曼均线

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1、自适应均线（一）Email:QQ 群：496449418我们跟踪股票的走势，必然离不开均线作为参考。均线系统是我们观察股票 走势的基础。短期均线不能很好地屏蔽市场的噪声，往往产生虚假的进场信号；长期均线 在判断趋势上一般比较准确，但是长期均线有着严重滞后的问题。一个股票的10 日内的突发性的上涨，如果用200日均线去观察，几乎看不出变化。均线系统存在的问题，让我们每一个股市的参与者感到左右为难。寻找最佳 的移动平均值就成了大家乐此不疲的一种日常活动。由于每次市场的波动，趋势 的速度都是不同的，所以在每一波的波动中，采用多少周期的移动平均值才能最 好地反映趋势的方向呢？有一个流行的解决方法，就是

2、针对某一只股票测试其历史数据的最佳移动平 均值。并且根据最近的、最符合其趋势的移动平均值去进行操作。但是历史数据 只代表已经走过的趋势，我们不可能回到过去进行交易。通过分析我们使用的移动平均线，可以得出如下的结论：当价格沿一个方向快速移动时，短期的移动平均线是最好的。当价格在横盘的过程中，长期移动平均线是最好的。我们理想中的移动平均线是什么样子的呢？当价格无目标地移动时，它的反映会比较慢，像长期移动平均线；当价格有了快速变化的时候，它又能很快地跟上价格的走势，像短期移动 平均线。这样的移动平均线存在吗?当然存在!很多国外的股票技术分析书籍中都提到过这样的均线，把这种自适应的均线 系统作为计算机

3、自动交易系统中趋势判断最主要的手段。最近在*的“黄金股 道”的软件中，也见到过类似的均线，但是做了公式的加密。其实这样的自适应均线每一个股票的软件都可以做到，并且非常简单。附图是我做的自适应均线。当自适应均线横向移动的时候，表明市场处于横盘过程中；只有在自适应均线向上移动的时候，才是我们进场操作的时机。自适应均线（二）Email:QQ 群：496449418要构建自适应的均线，我们就必须先确定股票价格的趋势和速度。当股票价 格持续上涨或持续下跌的时候，自适应均线就应该采用短周期均线的平滑系数； 而当市场处于横盘波动过程中的时候，自适应均线就应该采用长周期的平滑系 数。如果采用指数平滑移动平均线

4、的平滑系数，最短周期采用2日EMA,长周期 采用30日EMA。那么自适应均线应该在20-300 EMA之间平滑过渡。还有一个问题：如何测量价格变动的速率。采用的方法是，在一定的周期内，计算每个周期价格的变动的累加，用整个 周期的总体价格变动除以每个周期价格变动的累加，我们采用这个数字作为价格 变化的速率。如果股票持续上涨或下跌，那么变动的速率就是1;如果股票在一 定周期内涨跌的幅度为0,那么价格的变动速率就是0。变动速率为1，对应的最 快速的均线一2日的EMA；变动速率为0，则对应最慢速的均线一30 0 EMA。以通达信软件的公式为例（其他软件也可以用）:每个周期价格变动的累加:二sum(ab

5、s(close-ref(close,l),n);整个周期价格的总体变动:二abs(close-ref(close,n);变动速率:=整个周期价格的总体变动/每个周期价格变动的累加；在本文中，一般米用周期n=10。使用10周期去指定一个从非常慢到非常快的趋势；在10周期内当价格方向不明确的时候，自适应均线应该是横向移动；自适应均线(三)Email:QQ 群：496449418上面两部分已经把自适应均线系统的原理做了比较粗略的介绍。其实自适应 均线系统是一个很简单的指标公式，似乎没有必要很罗唆地说那么多原理性的东 西。现在很多人喜欢“黑匣子”式的指标公式，只要系统能够发出买卖信号就可 以了。但是“

6、黑匣子”并不告诉你买卖的理由，你也不知道市场到底因为发生了 些什么“黑匣子”才会发出“买”和“卖”的指令。如果自适应均线系统的周期n=10，那么：1。自适应均线系统横向移动时，系统告诉你：最近的10个周期中，价格上 涨的幅度和下跌的幅度基本相当，(是幅度，而不是周期数)；2。自适应均线系统向上翘起时，系统告诉你：最近10个周期中，价格上涨 的幅度要大于下跌的幅度，价格逐渐进入强势的状态。3。自适应均线系统向下垂时，系统告诉你的情形和2的情形正好相反。有关原理性的东西就说到这里了，下面给出自适应均线系统的指标公式，此 公式在通达信、大智慧、飞狐软件中均调试通过：主图公式，或者附图叠加K线公式n=

7、10DIR:二ABS(CLOSE-REF(CLOSE,n);VIR:二SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,l),n);ER:二DIR/VIR;CS:=ER*(2/3-2/31)+2/31;CQ:=CS*CS;AMA:DMA(CLOSE,CQ),COLORGREEN; AMA1:IF(AMAREF(AMA,1),AMA,DRAWNULL),C0L0RRED;这样做出的自适应均线已经可以使用，但是如果对自适应均线做一次2周期 的EMA,也是可以接受的，代码如下：主图公式，或者附图叠加K线公式n=10DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,n);VIR:=SUM(ABS(CLO

8、SE-REF(CLOSE,1),n);ER:=DIR/VIR;CS:=ER*(2/3-2/31)+2/31;CQ:=CS*CS;AMA:EMA(DMA(CL0SE,CQ),2),C0L0RGREEN;AMA1:IF(AMAREF(AMA,1),AMA,DRAWNULL),C0L0RRED,LINETHICK2;自适应均线系统(四)Email:QQ 群：496449418一、考夫曼的做法：自适应均线系统的交易法则，根据考夫曼精明交易者一书中的介绍，其基本交易法则为：1当自适应移动平均值向上拐头时，买入;2当自适应移动平均值向下拐头时，卖出。当价格横向移动时，上述的交易方式将频繁产生进出交易的假信

9、号。为了避 免假信号的干扰，应该向AMA交易系统中添加一个过滤器。这个过滤器是根据自 适应均线变化的标准差的百分比来确定。根据这个原理，自适应均线的公式可做如下的完善：DIR:二ABS(CL0SE-REF(CL0SE,10);VIR:二SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1),1O);ER:二DIR/VIR;CS:=ER*(2/3-2/14)+2/14;CQ:=CS*CS;AMA:EMA(DMA(CL0SE,CQ),2),C0L0RGREEN;FIL:=STD(AMA-REF(AMA,1),20);DRAWIC0N(FILTER(AMA-LLV(AMA,3)FIL *0.1,10)

10、,AMA,1);二、我实际的操作方法：本人在使用自适应均线的中，并没有采用考夫曼的方式。当自适应均线拐头向上时，必须使用连续两天的日K线确认趋势，当连续两 根日K线均处于自适应均线上方时，方可确认上升趋势。1. 第一根日K线应该从自适应均线的下方向上穿越自适应均线；2第二根日K线，不论是阴线还是阳线，均不应跌破自适应均线，这时，可 确认股价进入上升趋势。3. 以第一根穿越自适应均线的最高点【或者K线实体的高点】为标准，在后 面的3天之内，股价高于这个标准的时候，为买入点。4. 卖出点也是以连续2日的K线低于自适应均线为卖出信号，如果连续两条 价格不能收在自适应均线的上方，则必须卖出。自适应均线

11、(五)Email:QQ 群：496449418通过在MACD股票论坛中的交流，对自适应均线的使用做了一些改动。根据 网友baifq的建议，采用两条自适应均线，分别适用短周期和长周期。并且对长 周期均线做了三色处理。交易法则：1、长周期均线为绿色时，不可操作；2、长周期为蓝色，股价穿越短周期均线时，可建50%的仓位；3、股价穿越长期均线时，可再建50%仓位；4、股价跌破短周期均线时，减掉50%仓位；5、股价跌破长周期均线时，卖出全部股票；6、长周期均线为红色时，代表持股。以下是修改后的代码：【通达信】DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,5); VIR1:=SUM(ABS(CLOS

12、E-REF(CLOSE,1),5);ER1:=DIR1/VIR1;CS1:=ER1 *(0.8-2/8)+2/8;CQ1:=CS1*CS1;AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;DIR2:=ABS(CL0SE-REF(CL0SE,10); VIR2:=SUM(ABS(CL0SE-REF(CL0SE,1),10);ER2:=DIR2/VIR2;CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;CQ2:=CS2*CS2;AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2

13、,1)0.997,AMA2,DRAWNULL),C0L0RBLUE,LINETHICK2;AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)1.001,AMA2,DRAWNULL),C0L0RRED,LINETHICK2;经过上述修改后，短期均线更适合短线操作，并能为长期趋势提供比较准确 的头卖点。 长期来说，价格会显示一种回归其本来价值的特性，在二维图形上显示一种收敛或者说回归 均值的图形。这似乎也反映了政府金融或利息政策改变所带来的影响。一个超出市场平均波动周期的趋势则可能是一个好的趋势，一个波动周期如有特别变化的关 键变量，则趋势有可能发生改变，在股市上通常表现为量能和价格区间的变化。以下

14、为Perry J.Kaufman的自适应移动平均系统，资料来源于其著作Smarter Trading。 关于移动平均http:/ Dl#pid25557158http :/0822.banzhu.ne t/ar ti cle/0822-5T8456.h tmlhtt p:/.au/bbs/view thread.php ?ti d=196554 httD：/ 时间的价格时去掉第一个单位时间的价格，并计算平均值。一个过去几天的平均值，减少了 人为的由消息引起的过激反应的影响。平均较长的数据周期，给出了较平滑的趋势，其结果 经常是长期市场方向的一个很好的代表，也反映了市场运行状况和人们对于利率和政策的预 期。趋势系统趋势计算把价格移动归纳为一个净方向，并假设价格将会继续沿着这个方向运动。趋势跟踪 系统则是对趋势作出反应，而不是对它们进行预期。噪音一个持续横盘的期的波动水平，可以很方便的用来测量内在噪音。如果一个趋势是由一个不 大于市场内在噪音水平移动所引起的，那么这个趋势就是不可靠的。自适应当市场沿着一个方向快速移动时，快得移动平均值是最好的。当市场在横盘的市场中立拉锯时，慢的移动平均值是最好的。三种价格波动性测量a. 简单地计算价格的净变化，从开始点到结束点。这倾向于最保守的测量，因为它平滑了 从开始到结尾之间发生的任何价