本週盤勢操超級難作，多空交戰忽上忽下，賠了不少，之前賺的獲利都回吐了，心情超不好，趁週末收拾整理一下情緒，做好整備，準備下週再戰，我想趨勢應該快出來了，玩股網也有不少前輩抱持相同看法，
想到社團在極緻波段操盤法有提到自適性均線可依盤勢自動調整均線參數，於是上網google了一下，發現這篇文章，讓自己有進一步的了解，後續遇盤整盤時，能有一個判斷的依據。
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本次介紹一個算是自適應移動平均線(動態參數均線)的始祖-AMA (Adaptive Moving Average) 指標，AMA指標由New Trading Systems and Methods的作者Perry J. Kaufman創造。
AMA使用指數移動平均線(EMA)為基礎，修改的自適應動態參數均線。AMA的基本概念為，先給定一個參數的範圍，接著利用走勢的趨勢度來決定目前均線週期的長短 。
下圖為兩個相似運動方向的市場走勢，但擁有不同的雜訊大小。
上面走勢雜訊比較小、趨勢度較高，因此較適合快速的均線。
下面走勢雜訊比較大、趨勢度較低，因此較適合慢速的均線。
AMA指標程式碼
// Adaptive Moving Average
Inputs: Period(10),LengthF(2),LengthS(30);
Vars:
Noise(0), Signal(0), Diff(0), efRatio(0), Smooth(1),
Fastest(2/(LengthF+1)),
Slowest(2/(LengthS+1)), AdaptMA(0), AMAFltr(0);
Diff = AbsValue(Close - Close[1]);
IF CurrentBar <= Period Then AdaptMA = Close;
IF CurrentBar > Period Then Begin
Signal = AbsValue(Close - Close[Period]);
Noise = Summation(Diff, Period);
if Noise <> 0 then
efRatio = Signal / Noise;
Smooth = Power(efRatio * (Fastest - Slowest) + Slowest, 2);
AdaptMA = AdaptMA[1] + Smooth * (Close - AdaptMA[1]);
End;
AMA指標程式碼介紹
AMA指標計算主要為計算市場上目前的訊雜比(signal to noise ratio)，藉由訊雜比，而動態修改EMA的alpha值，如下式
KAMA = alpha * close + (1-alpha) * KAMA[1]
AMA有三個參數Period(10),LengthF(2),LengthS(30)，第一個參數Period(10)為計算在週期10根bar內的雜訊比，而 LengthF(2), LengthS(30)為動態均線參數的上下限。
以下為訊雜比/效率比efRatio的計算
Diff = AbsValue(Close - Close[1]);
Signal = AbsValue(Close - Close[Period]);
Noise = Summation(Diff, Period);
efRatio = Signal / Noise;
Diff（差值）為今天跟昨天收盤的價差（AbsValue為取絕對值即正值）。
Signal值（訊號值）是今天與Period天前的收盤價差，也就是Momentum動量指標的公式（代表趨勢方向也取其絕對值）。
Noise值（這邊的雜訊值也是一種波動率volatility的計算方式）則使用Summation函式計算Period天內Diff的總和。
efRatio訊雜比，是將Signal值除以Noise值，該值介於0與1之間；如果行情完全沒有變化的話，則efRatio為0。
最後我們再把efRatio平滑一次求出Smooth值。
Smooth值以Slowest為基礎值加Fastest跟Slowest差值乘上efRatio，讓Smooth能介於2到30天的數據中做變動，最後做平方運算（Power或Pow為平方運算函式）。
Smooth值也是我們最終所要的代入EMA公式的真正平滑因子alpha。最後將Smooth值帶入EMA公式，即可求得AMA的值。
下圖為台指60K的AMA均線及AMA訊雜比的圖，參數為Period(50), LengthF(2),LengthS(50)。
可以從圖中觀察到，AMA均線在趨勢行情時，變化速度較快，均線可以快速跟上價格。而在行情變盤整無趨勢時，AMA均線變化速度較慢。
而AMA訊雜比可以當作一個趨勢程度的指標。走勢越乾淨(越有效率)時，EfRatio值就越大。
本文內容僅供參考，無任何買賣建議，投資人應謹慎評估，風險自負。
經典交易策略解說 – [2] Adaptive Moving Average
http://blog.xuite.net/parkson/trader/33924843
香港恒指當沖策略分析與設計實例
http://blog.xuite.net/parkson/trader/212388110
謝謝Y舍大分享資訊