高頻交易演算法研發心得--均線演算法

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今天來探討一下常見的均線演算法的應用。在各種交易軟體中，我們常常可以見到MA指標，EMA指標以及SMA指標。

首先說明SMA的二義性，如果您在百度直接搜尋SMA指標，指的是帶加權的指數平均值；然而，再去查詢“簡單移動平均線”百度給出的縮寫又是SMA。因此，為了明確，科學，本文採用了“維基百科”的說法，其解釋如下：

MA：又稱“移動平均線”簡稱均線，移動平均可撫平短期波動，反映出長期趨勢或周期。數學上，移動平均可視為一種卷積。以筆者的理解，可以認為，MA只是一種類似曲線的統稱。

SMA：簡單移動平均（Simple Moving Average，SMA）是連續N天的算術平均值。該指標也就大家在常見的軟體中見到的MA值。

EMA：指數移動平均（Exponential Moving Average，EMA或EWMA）是以指數式遞減加權的移動平均。各數值的加權影響力隨時間而指數式遞減，越近期的資料加權影響力越重，但較舊的資料也給予一定的加權值。以筆者的理解，該指標定義與常見軟體中所指的EMA相同。其映像特點如下：

 

 

 

    WMA：加權移動平均（Weighted Moving Average，WMA）指計算平均值時將個別資料乘以不同數值，在技術分析中，n日WMA的最近期一個數值乘以n、次近的乘以n-1，如此類推，一直到0。該指標的映像如下所示：

 

 

通過對比EMA和WMA的映像，不難發現，EMA隨著時間的發展，其衰減比較明顯，可以較為靈敏的反映趨勢的變化。因此，在常見的軟體中，會比較多的使用SMA（MA）和EMA。

 

咱們書歸本文，說了上面一堆難以理解的概念，下面聊聊這些指標的應用以及問題所在。

我們經常會在電視裡和網路上看到民間所謂之“均線金叉”以及“均線死叉”。其圖如下（短周期線：EMA：21，長周期線MA：50）：

 

 

數學解析如下：

當短周期均線下穿長周期線的時候，說明整體趨勢正在下降，可以賣出。

當短周期均線上穿長周期線的時候，說明整體趨勢正在上長，可以買入。

從中，觀者不難發現，短周期均線採用的是EMA線，原因是EMA演算法本身會導致越接近目前時間的EMA值，衰減越厲害，這樣可以保證其值越接近真實值，但又不能達到其真實值（看官：微積分中所說的極限）。

然而長周期均線採用的卻是MA線，原因是SMA值是採用算術平均值得到的，沒有任何加權，這樣可以保障長線不受小的K線波動影響，並且可以持續變化。

可以說利用長短均線相互追逐的買賣判定方法，在大多數情況下是適用的，而且也是金融交易中比較常用的演算法。但在某些情況下，此法可以會導致您多次小額度賠錢的！情況如所示：

 

 

通過，看官不難發現，當前K線在短時間內出現了類似正弦曲線的波動時，短周期均線和長周期均線會頻繁的相互交差，在這種情況下，基本上每次都會陪點錢，因為MA演算法都是事後諸葛亮，所以出現了這種情況，要麼立刻停止交易，要麼找到一些短周期指標加以判讀，以減小交易次數。那麼需要採用什麼樣的指標，如何控制呢？且聽下回分解。。。

 

 

備忘：無論是哪種MA線，在周期比較的長的情況下，都會變得比較圓滑，這樣就為軟體自動判定該曲線是否出現極值點，提供了可操作性。其演算法很簡單，如下所示：（C#）

double[] data = new double[100];

//原理是極值點兩邊的斜率相乘小於0

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

{

    //出現極值點

}

                                                    科學家

                                                    Email：[email protected]

                                                    ：43175692

 

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