一篇关于XMA函数的论文.pdf

通达信通达信 XMAXMAXMAXMA 一篇关于 一篇关于 XMAXMAXMAXMA 函数的论文 函数的论文 XMA X M X 的 M 日偏移移动平均 这种移动平均可能会用到未来数据 用到了当日以后 M 2日的数据 只供内部保留测试使用 理想论坛 东方昱晓 先生说的也是我的理想 我学习编辑指标的原因就源于这个 XMA 函数 我研究她两个多月了 她的所有算法方式 和其他均线类函数的联系区别 我都做过测试了 我甚至使用计算机平台进行模拟 但到现在一无所获 唯一得到的是 股票价格确实有规律 而且十分有规律 但这个规律事先是万分得难以准确预测和把握的 我在考虑完全用历史数据去模拟 这条思路是不是正确的 如果我们不完全通过历史数据去模拟 而只使 用历史数据去验证 去发现一种股票价格运行的必然规律来 是不是更正确的思路 用高等数学和高速计 算机去解决经济预测和证券运行预测是否是正确的思路 他符合哲学的方法论么 先生可以阅读自适应均线一文 比较接近她的思想 不取用未来出现的数据 去完成真实价格通道的完美 是历代交易大家想得到的秘密 因为这个就叫预测未来 从江恩先生开始 就想通过各种方式来做这种工作了 也许这是个永动机实验 也许未来随着科技进步 真能实现她 但即便我们不能实现她完成她 在通过这种思考和学习后 对交易之路都会有更深刻的了解 也许这才是 我们研究她们的真正目的 附录 我对 XMA 均线的看法 MA 和 XMA 的一部分算法一样 比如 MA C N REF C N 1 REF C N 2 REF C N 1 C N XMA C N REF C N 1 REF C N 2 REF C N 1 C N 这两个函数的这个值算法相同 不同的是这个值放到什么位置上 MA 是把这个值放到计算当天 而 XMA 把这个值放到向前数第 N 1 2的位置上 所以从这个角度看 XMA 更符合平均值的计算原理 把平均值赋给中间数才是合理的 MA 虽然使数值固定不变 但对原理来讲并 不合理 因为 XMA 把数值赋给中间位置的数 所以就存在一个问题 就是所有在中间数值 N 1 2 这个位置以前 的数都是固定不变的了 那么就出现一个问题 在中间数值 N 1 2 这个位置以后的 N 1 2 位的数值怎 么给定 这些位置数值的算法是什么样的那 我们这里举个容易判断的例子 给定 N 值 5 那么 5 1 2 3 3位和其之前的数都固定了 只有本位数和 N 1 2 位数没有固定 这两个数值怎么给出那 当日本位 XMA C N 的数值 当日起向前 N 1 2 位的数值之和 N 1 2 当日向前 M 日位置的数值 当日起向前 N 1 2 M 位的数值之和 N 1 2 M 一直到 N 1 2 M 1 N 为止 期间位数为偶数时等同加一位 例如 N 2相当于 N 3来处理 例 ABCDEFGHJK LMNOP 1234567891 字母代表 XMA 价格 数字代表实际价格 如果一个7日 XMA 均线 XMA X N N 7 M 前一数距离 A 的位置数 A 1 2 3 4 4 B 1 2 3 4 5 5 C 1 2 3 4 5 6 6 D 1 2 3 4 5 6 7 7 E 2 3 4 5 6 7 8 7 A N 1 2位数之和 N 1 2位 B N 1 2 M 位数之和 N 1 2 M 位 这里的 M 1 C N 1 2 M 位数之和 N 1 2 M 位 这里的 M 2 D N 位数之和 N 位 此值向后数值全部固定 E A 倒退一位后的 N 位数之和 N 位 此值固定 这里我们看到 A 值其实就是4日均线值 等同于 MA C 4 B 值等同于从 A 开始的5日均线值 依次类推 这样我们只要做出一个 XMA Q N 中的 N 日平均线就能得到历史上没有漂移时期的 XMA Q N 的值了 这 样就可以考察各个时期 XMA 的均线漂移情况了 XMA C N 嵌套循环 其中 N 值取的小一些 这样 如果循环的次数越多 对以前的数值影响长度就越大 但数值变化幅度减小 对近期的数值变化幅度也减小 这样的好处是使越接近现在的数值变化的范围可以 小一些 减少近期失真或过度漂移的现象 不利的地方是使整条均线数值的大部分成为动态值 只不过动 态范围很小 如果 XMA C N 不使用嵌套循环 N 值取的过小 均线不平滑 N 值取得大一些 近期 N 的后半期数值变 化 漂移 幅度会比嵌套循环的幅度大一些 也就是说接近近期的数值漂移会比嵌套的严重些 但优点是 在 N 2之前的数值全部固定不变 不会有任何漂移了 下面是我为了分析做的图表 从图表中可以看出 这里我做的是一个3天23层循环套 XMA 的原理 循环 的层数等于向前影响的天数 就是说一个3天23层的 XMA 循环套的均线值从收盘当日起向前23天都是变化 的 而且随着嵌套层的增加 这种向前的影响不断增加 但幅度不断减小 因为层数越多其中参与计算的 固定下来的数值越多 第一天没有固定值 第二天有两个固定值 第三天有三个 不断增加 我们假设一 下 如果这种嵌套接近无穷 那么可以认为这条均线每天都变化 是整体变化 就是说当天的收盘数值将 影响到上市前3天的均线数值 哈哈 这个未来影响满大的 不过幅度会很小很小 因为他平均了上市以来 的所有波动 因为时间漫长 摊到每一天上就很小了很小了 如果有时间 我想用编程语言模拟进行一次 计算 看看影响到底是什么样子的 发了两篇回复文 俺怕误导您 在这里俺要解释一下 俺是十分重视交易策略的 对资金管理和交易理念研究和看待远比这些指标数据看 得更重一些 俺研究指标的基础是建立在资金管理和交易思想理念的基础上的指标系研究 您别看俺发了 这样一文 在迷到指标编辑中去 越是这样研究指标 俺知道越是不可能存在准确无误的交易 所以交易策略十分重要 俺现在对交易的感觉就是不求准确无误 但求输了无妨 作交易很多时候肯定要一搏 但不要拿命去搏 一战可以伤我十指 但决不允许断掉一臂 更不允许断掉头颅 做指标追求的是准确 做资金管理 使用正确的策略 追求的是错了无妨 是一柄宝剑的剑刃和剑脊 在 锋利的宝剑 没有结实厚重的剑脊 也会折断 在厚重的剑脊 缺少锋利的剑刃 也就失去了机巧 机巧 和厚重并济 方显宝剑本色 朋友铸造好您的交易之剑吧 XMA 公式 趋势买卖 n20 m30 p1 80 P2100 VAR1 C H O L 4 卖出 XMA VAR1 N 1 P1 1000 COLORGREEN LINETHICK2 买入 XMA VAR1 M 1 P2 1000 COLORMAGENTA LINETHICK2 幅度 100 卖出 买入 买入 NODRAW MA1 MA VAR1 3 STICKLINE 卖出 LOW AND 卖出MIN C O AND 卖出LOW AND 卖出 HIGH 卖出 HIGH 0 0 COLORGREEN STICKLINE 卖出 LOW OPEN CLOSE 3 0 COLORGREEN STICKLINE 卖出LOW AND 买入MIN C O AND 买入LOW AND 买入HIGH OPEN CLOSE 3 0 COLORMAGENTA STICKLINE 买入 HIGH HIGH LOW 0 0 COLORMAGENTA DRAWTEXT CROSS LOW 买入 LOW 0 95 COLORRED LINETHICK2 DRAWTEXT CROSS 卖出 HIGH HIGH 1 02 COLORGREEN 以下是东方昱晓老师 XMA 均线的看法及其研究 MA 和 XMA 的一部分算法一样 比如 MA C N REF C N 1 REF C N 2 REF C N 1 C N XMA C N REF C N 1 REF C N 2 REF C N 1 C N 这两个函数的这个值算法相同 不同的是这个值放到什么位置上 MA 是把这个值放到计算当天 而 XMA 把这个值放到向前数第 N 1 2的位置上 所以从这个角度看 XMA 更符合平均值的计算原理 把平均值赋给中间数才是合理的 MA 虽然使数值固定不变 但对原理来讲并 不合理 因为 XMA 把数值赋给中间位置的数 所以就存在一个问题 就是所有在中间数值 N 1 2 这个位置以前 的数都是固定不变的了 那么就出现一个问题 在中间数值 N 1 2 这个位置以后的 N 1 2 位的数值怎 么给定 这些位置数值的算法是什么样的那 我们这里举个容易判断的例子 给定 N 值 5 那么 5 1 2 3 3位和其之前的数都固定了 只有本位数和 N 1 2 位数没有固定 这两个数值怎么给出那 当日本位 XMA C N 的数值 当日起向前 N 1 2 位的数值之和 N 1 2 当日向前 M 日位置的数值 当日起向前 N 1 2 M 位的数值之和 N 1 2 M 一直到 N 1 2 M 1 N 为止 期间位数为偶数时等同加一位 例如 N 2相当于 N 3来处理 例 ABCDEFGHJK LMNOP 1234567891 字母代表 XMA 价格 数字代表实际价格 如果一个7日 XMA 均线 XMA X N N 7 M 前一数距离 A 的位置数 A 1 2 3 4 4 B 1 2 3 4 5 5 C 1 2 3 4 5 6 6 D 1 2 3 4 5 6 7 7 E 2 3 4 5 6 7 8 7 A N 1 2位数之和 N 1 2位 B N 1 2 M 位数之和 N 1 2 M 位 这里的 M 1 C N 1 2 M 位数之和 N 1 2 M 位 这里的 M 2 D N 位数之和 N 位 此值向后数值全部固定 E A 倒退一位后的 N 位数之和 N 位 此值固定 这里我们看到 A 值其实就是4日均线值 等同于 MA C 4 B 值等同于从 A 开始的5日均线值 依次类推 这样我们只要做出一个 XMA Q N 中的 N 日平均线就能得到历史上没有漂移时期的 XMA Q N 的值了 这 样就可以考察各个时期 XMA 的均线漂移情况了 XMA C N 嵌套循环 其中 N 值取的小一些 这样 如果循环的次数越多 对以前的数值影响长度就 越大 但数值变化幅度减小 对近期的数值变化幅度也减小 这样的好处是使越接近现在的数值变化的范 围可以小一些 减少近期失真或过度漂移的现象 不利的地方是使整条均线数值的大部分成为动态值 只 不过动态范围很小 如果 XMA C N 不使用嵌套循环 N 值取的过小 均线不平滑 N 值取得大一些 近期 N 的后半期数 值变化 漂移 幅度会比嵌套循环的幅度大一些 也就是说接近近期的数值漂移会比嵌套的严重些 但优 点是在 N 2之前的数值全部固定不变 不会有任何漂移了 下面是我为了分析做的图表 从图表中可以看出 这里我做的是一个3天23层循环套 XMA 的原理 循 环的层数等于向前影响的天数 就是说一个3天23层的 XMA 循环套的均线值从收盘当日起向前23天都是变 化的 而且随着嵌套层的增加 这种向前的影响不断增加 但幅度不断减小 因为层数越多其中参与计算 的固定下来的数值越多 第一天没有固定值 第二天有两个固定值 第三天有三个 不断增加 我们假设 一下 如果这种嵌套接近无穷 那么可以认为这条均线每天都变化 是整体变化 就是说当天的收盘数值 将影响到上市前3天的均线数值 哈哈 这个未来影响满大的 不过幅度会很小很小 因为他平均了上市以 来的所有波动 因为时间漫长 摊到每一天上就很小了很小了 如果有时间 我想用编程语言模拟进行一 次计算 看看影响到底是什么样子的 本人学习了以上 稍有启发 XMA 函数有漂移是事实存在的 但是数值的漂移的幅度很小 那么我们不做 买卖点的决策 但是可以做趋势的研判 xma 函数对趋势的提示比均线系统提早很多 以下就是根据此原 理做的指标 只作为对股票价格趋势的研判 先把指标发出请大家 先试着研判一下趋势 我再把自己使 用的心得和大家交流 其实 指标有没有未来不重要 重要的是您对指标的原理的了解程度 以下是指标的源码 偏移均线 偏5 XMA XMA XMA C 5 5 5 XMA