高频交易算法研发心得--均线算法

今天来探讨一下常见的均线算法的应用。在各种交易软件中，我们常常可以见到MA指标，EMA指标以及SMA指标。

首先说明SMA的二义性，如果您在百度直接搜索SMA指标，指的是带加权的指数平均值；然而，再去查询“简单移动平均线”百度给出的缩写又是SMA。因此，为了明确，科学，本文采用了“维基百科”的说法，其解释如下：

MA：又称“移动平均线”简称均线，移动平均可抚平短期波动，反映出长期趋势或周期。数学上，移动平均可视为一种卷积。以笔者的理解，可以认为，MA只是一种类似曲线的统称。

SMA：简单移动平均（Simple Moving Average，SMA）是连续N天的算术平均值。该指标也就大家在常见的软件中见到的MA值。

EMA：指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA或EWMA）是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权影响力随时间而指数式递减，越近期的数据加权影响力越重，但较旧的数据也给予一定的加权值。以笔者的理解，该指标定义与常见软件中所指的EMA相同。其图像特点如下：

 

 

 

    WMA：加权移动平均（Weighted Moving Average，WMA）指计算平均值时将个别数据乘以不同数值，在技术分析中，n日WMA的最近期一个数值乘以n、次近的乘以n-1，如此类推，一直到0。该指标的图像如下所示：

 

 

通过对比EMA和WMA的图像，不难发现，EMA随着时间的发展，其衰减比较明显，可以较为灵敏的反映趋势的变化。因此，在常见的软件中，会比较多的使用SMA（MA）和EMA。

 

咱们书归正文，说了上面一堆难以理解的概念，下面聊聊这些指标的应用以及问题所在。

我们经常会在电视里和网络上看到民间所谓之“均线金叉”以及“均线死叉”。其图如下（短周期线：EMA：21，长周期线MA：50）：

 

 

数学解析如下：

当短周期均线下穿长周期线的时候，说明整体趋势正在下降，可以卖出。

当短周期均线上穿长周期线的时候，说明整体趋势正在上长，可以买入。

从上图中，观者不难发现，短周期均线采用的是EMA线，原因是EMA算法本身会导致越接近当前时间的EMA值，衰减越厉害，这样可以保证其值越接近真实值，但又不能达到其真实值（看官：微积分中所说的极限）。

然而长周期均线采用的却是MA线，原因是SMA值是采用算术平均值得到的，没有任何加权，这样可以保障长线不受小的K线波动影响，并且可以持续变化。

可以说利用长短均线相互追逐的买卖判定方法，在大多数情况下是适用的，而且也是金融交易中比较常用的算法。但在某些情况下，此法可以会导致您多次小额度赔钱的！情况如下图所示：

 

 

通过上图，看官不难发现，当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时，短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差，在这种情况下，基本上每次都会陪点钱，因为MA算法都是事后诸葛亮，所以出现了这种情况，要么立刻停止交易，要么找到一些短周期指标加以判读，以减小交易次数。那么需要采用什么样的指标，如何控制呢？且听下回分解。。。

 

 

备注：无论是哪种MA线，在周期比较的长的情况下，都会变得比较圆滑，这样就为软件自动判定该曲线是否出现极值点，提供了可操作性。其算法很简单，如下所示：（C#）

double[] data = new double[100];

//原理是极值点两边的斜率相乘小于0

if ((data[i]-data[i-1])*(data[i+1]-data[i])<0)

{

    //出现极值点

}

                                                    作者：科学家

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