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卡夫曼均线交易系统分享,能更好规避慢趋势和滞后!

传统的移动均线包括简单移动均线,加权移动均线以及指数式移动均线,它们有着固有的弱点——慢趋势和滞后。

 

短周期的均线系统虽然能快速反映期货价格的走势,但是又难以抵抗价格“噪音”的干扰,多数情况下短周期所给出的趋势信号并不准确。

 

为了避免短期噪音产生的虚假信号与长期趋势中的滞后,考夫曼提出来“自适应的”均线系统,AMA。AMA可以在市场沿一个方向快速移动的时候,使用快的移动平均值,而在价格在横盘的市场中拉锯时,使用慢速的移动平均值。

 

AMA的计算公式为:

AMA=AMA[1]+C*(PRICE-AMA[1])

 

这个公式很像指数移动平均线的公式:

EMA=EMA[1]+C*(PRICE-EMA[1]),C=2/(N+1)

 

AMA的关键在于系数C,要完成抗干扰和滞后性的效果,只需当价格快速单向移动时,将C的值赋值为短周期的指数移动均线的系数,当期货价格成横盘状态时,将C赋值为长周期的指数移动均线的系数即可。

 

如何知道价格变动时区间震荡还是单向突破呢?引出三个概念,价格方向、波动性和效率系数。

 

价格方向:len个时间周期中价格的净变化。

direction = price –price[len];

 

波动性,市场噪音的数量,计算时使用len个时间周期中所有单周期价格变化的总和。

volatility = @sum(@abs(price –price[1]), n);

 

效率系数:价格方向除以波动性,表示方向移动与噪音移动的比。

Efficiency_Ratio =direction/volativity;

 

接下来建立效率系数与C的联系

整体思路是,趋势明显(ER=1)的时候,系数接近短周期均线系数fastest,波段明显的时候(ER=0),系数接近长周期系数slowest

取系数的平方是让平均线更趋近于保守,出现波段的时候应该更加谨慎。

fastest = 2/(N+1) = 2/(2+1) =0.6667;

slowest = 2/(N+1) = 2/(30+1) =0.0645;

smooth = ER*(fastest – slowest)+ slowest;

c = smooth*smooth;

 

为了与系统自适应特性保持一致,不能简单的用上穿下穿均线来决定买入卖出。因此要设置一个过滤器。

过滤器=percentage*@std(AMA-AMA[1],n)          @std(series,n)是n个周期标准差

小的过滤器百分数可以用于较快的交易,比如外汇与期货市场。

大的过滤器百分数可以用于较慢的交易,比如股票和利率市场。

通常,n=20

 

具体交易规则:

AMA-@lowest(AMA,n)>过滤器,买入

@highest(AMA,n)-AMA<过滤器,卖出

 

卡夫曼均线交易系统分享,能更好规避慢趋势和滞后!

 

  1.  

    % 卡夫曼自适应移动平均线

  2.  

    % Written by Phillip Wan @2013/9/3

  3.  

    % Email:hackerwanhappy@foxmail.com

  4.  

     
  5.  

    % clean work

  6.  

    tic;

  7.  

    clear;

  8.  

    clc;

  9.  

    close all;

  10.  

    format compact;

  11.  

     
  12.  

     
  13.  

    %% 导入数据

  14.  

    Connect = yahoo;

  15.  

    Fields = {'Close'};

  16.  

    FromDate = '01-Sep-2011';

  17.  

    ToDate = '01-Sep-2013';

  18.  

    HS300 = fetch(Connect, '000300.SS', Fields, FromDate, ToDate);

  19.  

     
  20.  

    n=5; %定义区间长度

  21.  

    p=0.1; %定义过滤器系数

  22.  

    fastlen=30; %定义长期平均周期

  23.  

    slowlen=2; %定义短期平均周期

  24.  

    w=HS300(:,2);

  25.  

    equity=0;

  26.  

    equityday=zeros(length(w),1);

  27.  

    s=0;

  28.  

     
  29.  

    ama=zeros(length(w),1);

  30.  

    ama(1:n)=w(1:n);

  31.  

    for i=n+1:length(w)

  32.  

    %% 计算价格方向

  33.  

    direction=abs(w(i,1)-w(i-n,1));

  34.  

    %% 计算波动性

  35.  

    p1=w(i-n:i-1);

  36.  

    p2=w(i-n+1:i);

  37.  

    vol=sum(abs(p1-p2));

  38.  

     
  39.  

    if vol~=0

  40.  

    %% 计算效率系数(ER)

  41.  

    er=direction/vol;

  42.  

    fast=2/(fastlen+1);

  43.  

    slow=2/(slowlen+1);

  44.  

    smooth=er*(fast-slow)+slow;

  45.  

    c=smooth*smooth;

  46.  

    %% 计算AMA

  47.  

    ama(i)=ama(i-1)+c*(w(i,1)-ama(i-1));

  48.  

    else

  49.  

    ama(i)=ama(i-1);

  50.  

    end

  51.  

     
  52.  

    %% 设置过滤器

  53.  

    amaminus=zeros(n-1,1);

  54.  

    for t=i-n+1:i

  55.  

    amaminus(t,1)=ama(t,1)-ama(t-1,1);

  56.  

    end

  57.  

    k=p*std(amaminus);

  58.  

     
  59.  

    %% 根据过滤器进行交易

  60.  

    if ama(i)-min(ama(i-n:i))>k

  61.  

    s=s+1;

  62.  

    equity=equity-w(i)*300;

  63.  

    else if max(ama(i-n:i))-ama(i)<k

  64.  

    s=s-1

  65.  

    equity=equity+w(i)*300;

  66.  

    end

  67.  

    end

  68.  

    equityday(i,1)=equity+s*w(i)*300;

  69.  

    end

  70.  

     
  71.  

     
  72.  

    %% 作图

  73.  

    figure;

  74.  

    subplot(2,1,1);

  75.  

    plot(HS300(:,2));

  76.  

    hold on;

  77.  

    grid on;

  78.  

    plot(ama,'g');

  79.  

    legend('HS300','AMA');

  80.  

    subplot(2,1,2);

  81.  

    plot(equityday);

  82.  

    grid on;

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