考夫曼自适应变色均线系统

考夫曼自适应变色均线系统
考夫曼自适应变色均线系统

夫曼自适应变色均线系统

考夫曼自适应变色均线系统

N:1 100 10

M:1 100 30

通达信主图源码(日线及以上周期下面还提供修改后的源码)

DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));

VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);

ER1:=DIR1/VIR1;

CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;

CQ1:=CS1*CS1;

AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;

DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));

VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);

ER2:=DIR2/VIR2;

CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;

CQ2:=CS2*CS2;

AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;

AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2; AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;

博易大师主图源码(日线及以上周期)

DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,N));

VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),N);

ER1:=DIR1/VIR1;

CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;

CQ1:=CS1*CS1;

AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;

DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,M));

VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),M);

ER2:=DIR2/VIR2;

CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;

CQ2:=CS2*CS2;

AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;

PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2),COLORBLUE,LINETHICK2; PARTLINE(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2),COLORRED,LINETHICK2;

考夫曼自适应变色均线系统(原理)

我们跟踪股票的走势,必然离不开均线作为参考。均线系统是我们观察股票走势的基础。短期均线不能很好地屏蔽市场的噪声,往往产生虚假的进场信号;长期均线在判断趋势上一般比较准确,但是长期均线有着严重滞后的问题。一个股票的10日内的突发性的上涨,如果用200日均线去观察,几乎看不出变化。

均线系统存在的问题,让我们每一个股市的参与者感到左右为难。寻找最佳的移动平均值就成了大家乐此不疲的一种日常活动。由于每次市场的波动,趋势的速度都是不同的,所以在每一波的波动中,采用多少周期的移动平均值才能最好地反映趋势的方向呢?

有一个流行的解决方法,就是针对某一只股票测试其历史数据的最佳移动平均值。并且根据最近的、最符合其趋势的移动平均值去进行操作。但是历史数据只代表已经走过的趋势,我们不可能回到过去进行交易。(突然想到:混沌理论有自相似说法,移动平均说的是过去,图形可能会重复(文化,参与者,与筹码是可能的因素),移动平均+图形如何?)

通过分析我们使用的移动平均线,可以得出如下的结论:

当价格沿一个方向快速移动时,短期的移动平均线是最好的。

当价格在横盘的过程中,长期移动平均线是最好的。

我们中的移动平均线是什么样子的呢?

当价格无目标地移动时,它的反映会比较慢,像长期移动平均线;

当价格有了快速变化的时候,它又能很快地跟上价格的走势,像短期移动平均线。

这样的移动平均线存在吗?

当然存在!

很多国外的股票技术分析书籍中都提到过这样的均线,把这种自适应的均线系统作为计算机自动交易系统中趋势判断最主要的手段。最近在**的“黄金股道”的软件中,也见到过类似的均线,但是做了指标的加密。

其实这样的自适应均线每一个股票的软件都可以做到,并且非常简单。

附图是我做的自适应均线。

当自适应均线横向移动的时候,表明市场处于横盘过程中;

只有在自适应均线向上移动的时候,才是我们进场操作的时机。要构建自适应的均线,我们就必须先确定股票价格的趋势和速度。当股票价格持续上涨或持续下跌的时候,自适应均线就应该采用短周期均线的平滑系数;而当市场处于横盘波动过程中的时候,自适应均线就应该采用长周期的平滑系数。

如果采用指数平滑移动平均线的平滑系数,最短周期采用2日EMA,长周期采用30日EMA。那么自适应均线应该在2日-30日EMA之间平滑过渡。

还有一个问题:如何测量价格变动的速率。

采用的方法是,在一定的周期内,计算每个周期价格的变动的累加,用整个周期的总体价格变动除以每个周期价格变动的累加,我们采用这个数字作为价格变化的速率。如果股票持续上涨或下跌,那么变动的速率就是1;如果股票在一定周期内涨跌的幅度为0,那么价格的变动速率就是0。变动速率为1,对应的最快速的均线-2日的EMA;变动速率为0 ,则对应最慢速的均线-30日EMA。

以通达信软件的指标为例(其他软件也可以用):

每个周期价格变动的累加:=sum(abs(close-ref(close,1)),n);

整个周期价格的总体变动:=abs(close-ref(close,n));

变动速率:=整个周期价格的总体变动/每个周期价格变动的累加;

在本文中,一般采用周期n=10。

?使用10周期去指定一个从非常慢到非常快的趋势;

?在10周期内当价格方向不明确的时候,自适应均线应该是横向移动;

上面两部分已经把自适应均线系统的原理做了比较粗略的介绍。其实自适应均线系统是一个很简单的指标指标,似乎没有必要很罗唆地说那么多原理性的东西。

现在很多人喜欢“黑匣子”式的指标指标,只要系统能够发出买卖信号就可以了。但是“黑匣子”并不告诉你买卖的理由,你也不知道市场到底因为发生了些什么“黑匣子”才会发出“买”和“卖”的指令。

如果自适应均线系统的周期n=10,那么:

1。自适应均线系统横向移动时,系统告诉你:最近的10个周期中,价格上涨的幅度和下跌的幅度基本相当,(是幅度,而不是周期数);

2。自适应均线系统向上翘起时,系统告诉你:最近10个周期中,价格上涨的幅度要大于下跌的幅度,价格逐渐进入强势的状态。

3。自适应均线系统向下垂时,系统告诉你的情形和2的情形正好相反。

有关原理性的东西就说到这里了,下面给出自适应均线系统的指标指标,此指标在通达信、大智慧、飞狐软件中均调试通过:

{主图指标,或者附图叠加K线指标}

{n=10}

DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,n));

VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),n);

ER:=DIR/VIR;

CS:=ER*(2/3-2/31)+2/31;

CQ:=CS*CS;

AMA:DMA(CLOSE,CQ),COLORGREEN;

AMA1:IF(AMA>REF(AMA,1),AMA,DRAWNULL),COLORRED;

这样做出的自适应均线已经可以使用,但是如果对自适应均线做一次2周期的EMA,也是可以接受的,代码如下:

{主图指标,或者附图叠加K线指标}

{n=10}

DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,n));

VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),n);

ER:=DIR/VIR;

CS:=ER*(2/3-2/31)+2/31;

CQ:=CS*CS;

AMA:EMA(DMA(CLOSE,CQ),2),COLORGREEN;

AMA1:IF(AMA>REF(AMA,1),AMA,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;

一、考夫曼的做法:

自适应均线系统的交易法则,根据考夫曼《精明交易者》一书中的介绍,其基本交易法则为:

1.当自适应移动平均值向上拐头时,买入;

2.当自适应移动平均值向下拐头时,卖出。

当价格横向移动时,上述的交易方式将频繁产生进出交易的假信号。为了避免假信号的干扰,应该向AMA交易系统中添加一个过滤器。这个过滤器是根据自适应均线变化的标准差的百分比来确定。

根据这个原理,自适应均线的指标可做如下的完善:

DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,10));

VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),10);

ER:=DIR/VIR;

CS:=ER*(2/3-2/14)+2/14;

CQ:=CS*CS;

AMA:EMA(DMA(CLOSE,CQ),2),COLORGREEN;

FIL:=STD(AMA-REF(AMA,1),20);

DRAWICON(FILTER(AMA-LLV(AMA,3)>FIL*0.1,10),AMA,1);

二、我实际的操作方法:

本人在使用自适应均线的中,并没有采用考夫曼的方式。

当自适应均线拐头向上时,必须使用连续两天的日K线确认趋势,当连续两根日K线均处于自适应均线上方时,方可确认上升趋势。

1.第一根日K线应该从自适应均线的下方向上穿越自适应均线;

2.第二根日K线,不论是阴线还是阳线,均不应跌破自适应均线,这时,可确认股价进入上升趋势。

3.以第一根穿越自适应均线的最高点【或者K线实体的高点】为标准,在后面的3天之内,股价高于这个标准的时候,为买入点。

4.卖出点也是以连续2日的K线低于自适应均线为卖出信号,如果连续两条价格不能收在自适应均线的上方,则必须卖出通过在MACD股票论坛中的交流,对自适应均线的使用做了一些改动。根据网友baifq的建议,采用两条自适应均线,分别适用短周期和长周期。并且对长周期均线做了三色处理。

交易法则:

1、长周期均线为绿色时,不可操作;

2、长周期为蓝色,股价穿越短周期均线时,可建50%的仓位;

3、股价穿越长期均线时,可再建50%仓位;

4、股价跌破短周期均线时,减掉50%仓位;

5、股价跌破长周期均线时,卖出全部股票;

6、长周期均线为红色时,代表持股。短过长,蜡烛线中阳或调空,可买;或短在长上,连续2-3日小阳,成交量短在长上,可买.

以下是修改后的代码:【通达信】

DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,5));

VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),5);

ER1:=DIR1/VIR1;

CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;

CQ1:=CS1*CS1;

AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;

DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,10));

VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),10);

ER2:=DIR2/VIR2;

CS2:=ER2*(0.8-2/24)+2/24;

CQ2:=CS2*CS2;

AMA2:EMA(DMA(CLOSE,CQ2),2),COLORGREEN,LINETHICK2;

AMA3:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>0.997,AMA2,DRAWNULL),COLORBLUE,LINETHICK2; AMA4:IF(AMA2/REF(AMA2,1)>1.001,AMA2,DRAWNULL),COLORRED,LINETHICK2;

经过上述修改后,短期均线更适合短线操作,并能为长期趋势提供比较准确的买卖点。

AMA20飞狐公式

参数为5、20

DIR1:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,5));

VIR1:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),5);

ER1:=DIR1/VIR1;

CS1:=ER1*(0.8-2/8)+2/8;

CQ1:=CS1*CS1;

AMA5:EMA(DMA(CLOSE,CQ1),2) ,COLORWHITE;

DIR2:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,20));

VIR2:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),20);

ER2:=SUM(ABS(DIR2/VIR2),1);

CS2:=ER2*(2/3-2/31)+2/31;

CQ2:=CS2*CS2;

AMA20:DMA(C,CQ2),COLORFFAA00,LINETHICK2;

PARTLINE(AMA20>=REF(AMA20,1),AMA20),COLORMAGENTA,LINETHICK2;

MTR:=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)); ATR:=SMA(MTR,20,1);

二十日新高:HHV(H,20),LINETHICK0;

止盈位:二十日新高-2*ATR,LINETHICK0;

STICKLINE(ISLASTBAR,止盈位,止盈位,20,1),COLORWHITE;

DRAWTEXT(ISLASTBAR,止盈位*1.01,'止盈离场');

牛熊界:=AMA20;

STICKLINE(C>牛熊界,H,L,0,0),COLORRED;

STICKLINE(C>牛熊界AND C>=O,O,C,8,2),COLORRED;

{STICKLINE(C>牛熊界,O,C,2.5,0),COLOR000033;

STICKLINE(C>牛熊界,O,C,2,0),COLOR000055;

STICKLINE(C>牛熊界,O,C,1.5,0),COLOR000077;

STICKLINE(C>牛熊界,O,C,1,0),COLOR000099;

STICKLINE(C>牛熊界,O,C,0.5,0),COLOR0000BB;

STICKLINE(C>牛熊界,O,C,8,0),COLOR0000DD;}

STICKLINE(C>牛熊界AND C

STICKLINE(C<=牛熊界,H,L,0,0),COLORCYAN;

STICKLINE(C<=牛熊界,O,C,3,0),COLORCY AN;

{STICKLINE(C<=牛熊界,O,C,2.5,0),COLOR003300;

STICKLINE(C<=牛熊界,O,C,2,0),COLOR005500;

STICKLINE(C<=牛熊界,O,C,1.5,0),COLOR007700;

STICKLINE(C<=牛熊界,O,C,1,0),COLOR009900;

STICKLINE(C<=牛熊界,O,C,0.5,0),COLOR00BB00;

STICKLINE(C<=牛熊界,O,C,0,0),COLOR00DD00;}

STICKLINE(C<=牛熊界AND C>O,O,C,8,1),COLORCYAN;

STICKLINE(CROSS(C,AMA20),H,L,0,0),COLORYELLOW;

STICKLINE(CROSS(C,AMA20),O,C,8,1),COLORYELLOW;

STICKLINE(CROSS(AMA20,C),H,L,0,1),COLORBLUE;

STICKLINE(CROSS(AMA20,C),O,C,8,1),COLORBLUE;

{2.ATR波动幅度指标公式(跟踪止损)}

MTR:=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)); MTR1:=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)) /REF(C,1)*100;

日振幅%:ABS(H-L)/REF(C,1)*100,LINETHICK0;

ATR20数值:SMA(MTR,20,1),LINETHICK0;

ATR20幅度%:SMA(MTR1,20,1),LINETHICK0;

日涨幅:(c-REF(C,1))/REF(C,1)*100,LINETHICK0;

距离AMA20距离:(o-ama20)/ama20*100,LINETHICK0;

{均线抵扣}

DIRECTION:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,20));

VOLATILITY:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),20);

效率系数:SUM(ABS(DIRECTION/VOLATILITY),1),LINETHICK0;

均线抵扣:REF(CLOSE,20),LINETHICK0;

K5:=filter(backset(MA(CLOSE,5) AND ISLASTBAR,5),5);

K20:=filter(backset(MA(CLOSE,20) AND ISLASTBAR,20),20);

vertline(K5),colorCY AN,POINTDOT;

vertline(K20),colorCY AN,POINTDOT;

文华财经程序化系统的赢家法则

程序化交易的6个系统模型 俗话说的好:思路决定出路,眼界决定境界。作为一名程序化交易爱好者,仅仅依靠已经掌握了模型编写平台的基本语法和函数,是远远不够的。要想编写出一个真正具有实战价值的自动交易系统模型,设计思想的重要性不言而喻,而设计思想实质上是集成了交易理念、交易思路、交易方法,甚至包括交易经验在内的一种积累与沉淀,绝非一日之功。为缩短程序化交易爱好者的学习探索之路,解决普通投资者缺乏系统设计思路等问题,本文拟从系统入市、离市等两个方面,尝试讨论交易系统模型的常规设计思路。 【入市设计】 系统模型入市的设计思路,事实上应与投资者的交易风格喜好、交易时间框架密切相关,可以分别是趋势跟踪、震荡交易、套利交易等,近年来甚至也出现了基于基本面分析数据的量化模型,以及带有人工智能性质的神经网络、遗传算法等具备自学习、自适应市场能力的高级交易系统模型。不过,最简单、最实用、最适合普通投资者的交易系统入市设计思路仍然是趋势跟踪,而趋势跟踪的实质就是追涨杀跌或者美其名曰:顺势而为。突破,是趋势跟踪系统设计中最为简洁实用的设计思路,具体应用设计思路可能包括: ⒈通道突破。最著名的此类程式设计代表作为:海龟交易法则与四周规则。其入市信号触发设计为:价格突破最近N根K线的高低点。长期来看,这种设计思路虽然简单,但永远也不会失效或显得过时。事实上,越简单的反而越有效! ⒉均线突破。该设计思路的代表作品有:克罗均线,它由4、9、18等三条均线组成;鳄鱼组线,它由5、8、13等三条移中平均线组成;自适应均线,它由考夫曼博士提出,以市场效率生成弹性浮动参数,以均线拐头为信号触发,而非普通的均线金叉、死叉,有兴趣的读者可以参考其系统交易专著《精明交易者》。 ⒊指标突破。常见的技术分析指标,如MACD、KDJ、RSI、BOLL、SAR、WR、ADX等,均可独立构成一个简单的趋势跟踪系统,当然,是使用系统默认参数,还是使用优化参数,是使用其常规用法,还是使用创新用法,可能存在仁者见仁、智者见智的分歧。笔者可能更倾向于具有一定技术分析功力的投资者,以自创技术分析指标为最佳,这样可以确保你所使用的交易系统模型的专属性。 ⒋形态突破。形态突破,包括K线形态组合突破、经典技术分析形态突破等,K线形态组合的突破,以酒田战法为最经典,著名的红三兵、黑三兵、希望之星等经典K线形态均源于此,共分为酒田战法70型。至于经典的双顶、双底、趋势线突破、横盘突破、头肩顶底、三角形态、楔形、旗形、钻石型、圆弧顶底等技术形态,因普通的模型编写语言较难精确描述而存在一定的设计使用障碍,需要使用转向函数及图形模糊识别技术来克服。 ⒌波动性突破。波动性可以定义为:最高价与最低价、当根K线的最高价与昨收盘、当根K线的最低价与昨收盘,这三组价格差额的最大者即该品种的波动性值,波动性既可以进行横向比较品种间的波动性水平,也可以用于纵向判断价格波动的异常,并作为入市信号的触发器。我们可以直接从文华财经内置指标公式中得到如下源码:

自适应均线原理修订稿

自适应均线原理 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

自适应均线原理 自适应均线(一) QQ群: 我们跟踪股票的走势,必然离不开均线作为参考。均线系统是我们观察股票走势的基础。 短期均线不能很好地屏蔽市场的噪声,往往产生虚假的进场信号;长期均线在判断趋势上一般比较准确,但是长期均线有着严重滞后的问题。一个股票的10日内的突发性的上涨,如果用200日均线去观察,几乎看不出变化。 均线系统存在的问题,让我们每一个股市的参与者感到左右为难。寻找最佳的移动平均值就成了大家乐此不疲的一种日常活动。由于每次市场的波动,趋势的速度都是不同的,所以在每一波的波动中,采用多少周期的移动平均值才能最好地反映趋势的方向呢 有一个流行的解决方法,就是针对某一只股票测试其历史数据的最佳移动平均值。并且根据最近的、最符合其趋势的移动平均值去进行操作。但是历史数据只代表已经走过的趋势,我们不可能回到过去进行交易。 通过分析我们使用的移动平均线,可以得出如下的结论: 当价格沿一个方向快速移动时,短期的移动平均线是最好的。 当价格在横盘的过程中,长期移动平均线是最好的。 我们理想中的移动平均线是什么样子的呢?

当价格无目标地移动时,它的反映会比较慢,像长期移动平均线;当价格有了快速变化的时候,它又能很快地跟上价格的走势,像短期移动平均线。 这样的移动平均线存在吗? 当然存在! 很多国外的股票技术分析书籍中都提到过这样的均线,把这种自适应的均线系统作为计算机自动交易系统中趋势判断最主要的手段。最近在**的“黄金股道”的软件中,也见到过类似的均线,但是做了公式的加密。 其实这样的自适应均线每一个股票的软件都可以做到,并且非常简单。 自适应均线(二) QQ群: 要构建自适应的均线,我们就必须先确定股票价格的趋势和速度。当股票价格持续上涨或持续下跌的时候,自适应均线就应该采用短周期均线的平滑系数;而当市场处于横盘波动过程中的时候,自适应均线就应该采用长周期的平滑系数。 如果采用指数平滑移动平均线的平滑系数,最短周期采用2日EMA,长周期采用30日EMA。那么自适应均线应该在2日-30日EMA之间平滑过渡。 还有一个问题:如何测量价格变动的速率。

交易系统模型设计思路初探

交易系统模型设计思路初 探 Jenny was compiled in January 2021

交易系统模型设计思路初探 俗话说的好:思路决定出路,眼界决定境界。作为一名程序化交易爱好者,仅仅依靠已经掌握了模型编写平台的基本语法和函数,是远远不够的。要想编写出一个真正具有实战价值的自动交易系统模型,设计思想的重要性不言而喻,而设计思想实质上是集成了交易理念、交易思路、交易方法甚至包括交易经验在内的一种积累与沉淀,绝非一日之功。为缩短程序化交易爱好者的学习探索之路,解决普通投资者缺乏系统设计思路等问题,本文拟从系统入市、离市等两个方面,尝试讨论交易系统模型的常规设计思路。 【入市设计】 系统模型入市的设计思路,事实上应与投资者的交易风格喜好、交易时间框架密切相关,可以分别是趋势跟踪、震荡交易、套利交易等,近年来甚至也出现了基于基本面分析数据的量化模型,以及带有人工智能性质的神经网络、遗传算法等具备自学习、自适应市场能力的高级交易系统模型。不过,依照笔者的见解,最简单、最实用、最适合普通投资者的交易系统入市设计思路仍然是趋势跟踪,而趋势跟踪的实质就是追涨杀跌或者美其名曰:顺势而为。突破,是趋势跟踪系统设计中最为简洁实用的设计思路,具体应用设计思路可能包括: ⒈通道突破。最着名的此类程式设计代表作为:海龟交易法则与四周规则。其入市信号触发设计为:价格突破最近N根K线的高低点。长期来看,这种设计思路虽然简单,但永远也不会失效或显得过时。事实上,越简单的反而越有效! ⒉均线突破。该设计思路的代表作品有:克罗均线,它由4、9、18等三条均线组成;鳄鱼组线,它由5、8、13等三条移中平均线组成;自适应均线,它由考夫曼博士提

AMA考夫曼的自适应均线系统

我們跟蹤股票的走勢,必然離不開均線作為參考。均線系統是我們觀察股票走勢的基礎。 短期均線不能很好地遮罩市場的雜訊,往往產生虛假的進場信號;長期均線在判斷趨勢上一般比較準確,但是長期均線有著嚴重滯後的問題。一個股票的10日內的突發性的上漲,如果用200日均線去觀察,幾乎看不出變化。 均線系統存在的問題,讓我們每一個股市的參與者感到左右為難。尋找最佳的移動平均值就成了大家樂此不疲的一種日常活動。由於每次市場的波動,趨勢的速度都是不同的,所以在每一波的波動中,採用多少週期的移動平均值才能最好地反映趨勢的方向呢? 有一個流行的解決方法,就是針對某一隻股票測試其歷史資料的最佳移動平均值。並且根據最近的、最符合其趨勢的移動平均值去進行操作。但是歷史資料只代表已經走過的趨勢,我們不可能回到過去進行交易。 通過分析我們使用的移動平均線,可以得出如下的結論: 1。當價格沿一個方向快速移動時,短期的移動平均線是最好的。 2。當價格在橫盤的過程中,長期移動平均線是最好的。 我們理想中的移動平均線是什麼樣子的呢? 1。當價格無目標地移動時,它的反映會比較慢,像長期移動平均線;2。當價格有了快速變化的時候,它又能很快地跟上價格的走勢,像短期移動平均線。 這樣的移動平均線存在嗎? 當然存在! 很多國外的股票技術分析書籍中都提到過這樣的均線,把這種自適應的均線系統作為電腦自動交易系統中趨勢判斷最主要的手段。最近在和訊的“黃金股道”的軟體中,也見到過類似的均線,但是做了公式的加密。 其實這樣的自適應均線每一個股票的軟體都可以做到,並且非常簡單。

========================================================== 技術分析僅僅是一種工具,錯把工具當真理,這顯現出的是一種哲學上的無知和靈性上的幼稚。 {考夫曼自適應均線} input: n(9,1,60), p(2,1,60), Q(30,1,60); Direction:=CLOSE - REF( CLOSE , N ) ; XX:=ABS( CLOSE - REF( CLOSE , 1 ) ) ; Volatility:=SUM( XX , N ) ; ER:=ABS( Direction / Volatility ) ; FastC:= 2 / ( p + 1 ) ; SlowC:= 2 / ( q + 1 ) ; SSC:=ER * ( FastC - SlowC ) + SlowC ; Constant :SSC * SSC , Linethick0 ; YY:=REF( Close , 1 ) + Constant * ( CLOSE - REF( Close , 1 ) ) ; AA:=IF( SUM( 1 , 0 )= N + 1 , YY , 0 ) ; BB:=BarsLast( AA>0 ) ; DD:=REF( C , BB ) ; CC:CLOSE , Linethick0 ; for m=N + 2 to DATACOUNT DO DD[m]:=DD[m - 1] + Constant[m] * ( CC[m] - DD[m - 1] ); AMA:DD; T1:=DD>REF(DD,1);

考夫曼自适应均线(DOC)

{考夫曼自适应均线} input: n(9,1,60), p(2,1,60), Q(30,1,60); Direction:=CLOSE - REF( CLOSE , N ) ; XX:=ABS( CLOSE - REF( CLOSE , 1 ) ) ; V olatility:=SUM( XX , N ) ; ER:=ABS( Direction / V olatility ) ; FastC:= 2 / ( p + 1 ) ; SlowC:= 2 / ( q + 1 ) ; SSC:=ER * ( FastC - SlowC ) + SlowC ; Constant :SSC * SSC , Linethick0 ; YY:=REF( Close , 1 ) + Constant * ( CLOSE - REF( Close , 1 ) ) ; AA:=IF( SUM( 1 , 0 )= N + 1 , YY , 0 ) ; BB:=BarsLast( AA>0 ) ; DD:=REF( C , BB ) ; CC:CLOSE , Linethick0 ; for m=N + 2 to DA TACOUNT DO DD[m]:=DD[m - 1] + Constant[m] * ( CC[m] - DD[m - 1] ); AMA:DD; T1:=DD>REF(DD,1); T3:=NOT(T1) AND abs(DD-ref(DD,1))/DD*10000

我的期货均线设置及操作系统

我的期货均线设置及操作系统 一、均线设置及其作用 1、均线设置原设置月5、10。 周5、20。 日10、30。 小时5、13。 半小时5、13、34。 15分钟5、20、120。 5分钟20、60。 3分钟30、90。 1分钟5、13。 优化后月5、10。 周5、10。 日10、30。 小时5、13。 半小时8、21。 15分钟线13、21。 5分钟13、34。 3分钟13、34。 1分钟13、34。 2、作用看大趋势日线、周线、月线。 中线半小时线、小时线。 波段5分钟线、15分钟线。 日内1分钟线、3分钟线。 大趋势决定小趋势但也不可忽视大趋势是由小趋势逐步演化而来的。 二、操作系统 DIF与DEA的金叉、死叉和均线的金叉、死叉配合作为操作信号构成双均线、双交叉系统。 1、MACD零轴为多空分界线。 DIF与DEA在零轴之上金叉坚决做多DIF与DEA在零轴之上死叉可以减少多仓或者平掉多仓。小仓位做空或者不做空即使此时价格均线也死叉。尤其是在小周期。只有MACD指标发生了背离之后才可以尝试做空。 反之DIF与DEA在零轴之下死叉坚决做空DIF与DEA在零轴之下金叉可以减少空仓或者平掉空仓。小仓位做多或者不做多即使此时价格均线也金叉。尤其是在小周期。只有MACD指标发生了背离之后才可以尝试做多。 2、MACD在零轴上主要开多仓在零轴下主要开空仓 MACD在零轴之上每一次金叉都可以开多仓在零轴之下的每一次死叉都可以开死叉。即使MACD出现背离也不要轻易开反向仓。 3、双金叉和双死叉是比较可靠的开仓信号均线金叉MACD也金叉可以做多如果MACD金叉发生在零轴之下说明价格的上涨是反弹要注意控制仓位。当然有许多情况价格的大幅上涨就是从反弹开始的。至于在均线金叉持续期间MACD也翻上了零轴则可以大胆做多。 反之均线死叉MACD也死叉可以做空如果MACD死叉发生在零轴之上说明价格的下跌是回调要注意控制仓位。当然有许多情况价格的大幅下跌就是从回调开始的。至于在均线死叉持续期间MACD也翻下了零轴则可以大胆做空。 以上就是双均线、双交叉系统的内容。

自适应均线的源代码以及改良

自适应均线的源代码以及改良 根据考夫曼的自适应均线原理,利用文华财经编了一下,还是不错的,现把源代码公布出来给大家参考。 交易指标即自适应均线的源代码,我根据指标改良了一下交易系统,考夫曼原来是采用均线值的变化率发出买卖信号,我觉得不是很好,就用最高最低价构建了一个智能均线带,采用最低最高价突破来发出信号,大家一起探讨阿。 交易指标: DIRECTION:=CLOSE-REF(CLOSE,N); VOLATILITY:=SUM(ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))),N); ER:=ABS(DIRECTION/VOLATILITY); FASTSC:=2/(2 + 1); SLOWSC:=2/(30 + 1); SSC:=ER*(FASTSC-SLOWSC)+SLOWSC; CONSTANT:=SSC*SSC; AMAHIGH:REF(EMA(HIGH,N),1)+CONSTANT*(HIGH- REF(EMA(HIGH,N),1)); AMALOW:REF(EMA(LOW,N),1)+CONSTANT*(LOW- REF(EMA(LOW,N),1)); 交易模型: DIRECTION:=CLOSE-REF(CLOSE,N); VOLATILITY:=SUM(ABS((CLOSE-REF(CLOSE,1))),N); ER:=ABS(DIRECTION/VOLATILITY); FASTSC:=2/(2 + 1); SLOWSC:=2/(30 + 1); SSC:=ER*(FASTSC-SLOWSC)+SLOWSC;

CONSTANT:=SSC*SSC; AMAHIGH:=REF(EMA(HIGH,N),1)+CONSTANT*(HIGH- REF(EMA(HIGH,N),1)); AMACLOSE:=REF(EMA(CLOSE,N),1)+CONSTANT*(CLOSE- REF(EMA(CLOSE,N),1)); AMALOW:=REF(EMA(LOW,N),1)+CONSTANT*(LOW- REF(EMA(LOW,N),1)); LOW>AMAHIGH,BK; CLOSEAMACLOSE,BP; AMACLOSE:=REF(EMA(CLOSE,N),1)+CONSTANT*(CLOSE- REF(EMA(CLOSE,N),1)); 这还不是原书中定义的自适应均线。按原书中定义,应该是: AMA:=CONST*CLOSE+(1-CONST)*REF(AMA,1); 显然原书中的定义排除了人为的N,因此更加自然。可惜对AMA的定义需要向前引用 ref(AMA,1),在文化中无法得到支持,这是文化平台需要改进的一个重大缺陷。目前还想不出如何在文化中完整实现原书中的定义。 尝试用 AMA:=DMA(CLOSE, CONST); 得到的结果竟成了一直线 适应均线系统(四) 一、考夫曼的做法: 自适应均线系统的交易法则,根据考夫曼《精明交易者》一书中的介绍,其基本交易法 则为: 1.当自适应移动平均值向上拐头时,买入; 2.当自适应移动平均值向下拐头时,卖出。

克罗均线系统

克罗均线系统 克罗将多年的交易经验尽心了简化的指标量化,在上升趋势中,只持有多头头寸,或不入市。不持有空头头寸。在下降趋势中,只持有空头头寸,或不入市。不持有多头头寸。下一步是将进入和退出的原则公式化,这项讨论将用到下列原则:我们将用收盘价与三个简单移动平均作比较, 进行长期分析:10天,20天,50天。 买入:当收盘价>10天>20天>50天; 卖出:当收盘从<10天<20天<50天。 进行短期分析,4天,9天,18天。 买入:当收盘价>4天>9天>18天; 卖出:当收盘从<4天<9天<18天 M4:MA(CLOSE,4); M9:MA(CLOSE,9); M18:MA(CLOSE,18); CLOSE>M4 AND M4>M9 AND M9>M18,BK; M4M9,BP; AUTOFILTER; 克罗均线交易系统 Vars Numeric ma4; Numeric ma9; Numeric ma10; Numeric ma18; Numeric ma20; Numeric ma50; Begin ma4=AverageFC(Close,4); ma9=AverageFC(Close,9); ma10=AverageFC(Close,10); ma18=AverageFC(Close,18);

ma20=AverageFC(Close,20); ma50=AverageFC(Close,50); If(Close[1]ma10 && ma10>ma20 && ma20>ma50) || (Close>ma4 && ma4>ma9 && ma9>ma18)) Buy(1,NextOpen,True); } If(Close[1]>Close) { If((Close10天>20天>50天; 卖出:当收盘从<10天<20天<50天。 进行短期分析,4天,9天,18天。 买入:当收盘价>4天>9天>18天; 卖出:当收盘从<4天<9天<18天 分享:分享到新浪Qing

交易系统模型设计思路初探

精心整理交易系统模型设计思路初探 俗话说的好:思路决定出路,眼界决定境界。作为一名程序化交易爱好者,仅仅依靠已经掌握了模型编写平台的基本语法和函数,是远远不够的。要想编写出一个真正具有实战价值的自动交易系统模型,设计思想的重要性不言而喻,而设计思想实质上是集成了交易理念、交易思路、交易方法甚至包括交易经验在内的一种积累与沉淀,绝非一日之功。为缩短程序化交易爱好者的学习探索之路,解决普通投资者缺乏 ⒉均线突破。该设计思路的代表作品有:克罗均线,它由4、9、18等三条均线组成;鳄鱼组线,它由5、8、13等三条移中平均线组成;自适应均线,它由考夫曼博士提出,以市场效率生成弹性浮动参数,以均线拐头为信号触发,而非普通的均线金*、死*,有兴趣的读者可以参考其系统交易专着《精明交易者》。

⒊指标突破。常见的技术分析指标,如MACD、KDJ、RSI、BOLL、SAR、WR、ADX等,均可独立构成一个简单的趋势跟踪系统,当然,是使用系统默认参数,还是使用优化参数;是使用其常规用法,还是使用创新用法,可能存在仁者见仁、智者见智的分歧。笔者可能更倾向于具有一定技术分析功力的投资者,以自创技术分析指标为最佳,这样可以确保你所使用的交易系统模型的专属性。 ⒋形态突破。形态突破,包括K线形态组合突破、经典技术分析形态突破等,K线形态组合的突破, 70型。 价格突破,从速度、幅度的两维视角预约了趋势行情,堪称突破系统设计的典范。基本设计思路为价格在N时间范围内、上涨或下跌了N个点位。进一步拓展思路后,我们还可以引入周间日、日间时的概念,细化不同时间段的突破标准,以便更好地适应品种个性,此外,我们还可以时间、价格过滤器的方法来实现对趋势行情的确认,以减少价格盘整阶段的假突破现象。

自适应均线

{公称名称: AMA考夫曼自适用型均线} input:N(10,1,60),P1(2,1,60),Q1(30,1,60); DIRECTION:=(CLOSE - REF(CLOSE,N)); XX:=ABS((CLOSE - REF(CLOSE,1))); VOLATILITY:=SUM(XX,N); ER:=ABS((DIRECTION / VOLATILITY)); FASTC:=(2 / (P1 + 1)); SLOWC:=(2 / (30 + 1)); SSC:=((ER * (FASTC - SLOWC)) + SLOWC); CONSTANT:=(SSC * SSC); CC:=CLOSE; YY:=(REF(CLOSE,1) + (CONSTANT * (CLOSE - REF(CLOSE,1)))); IF DA TACOUNT > N THEN DD[N]:=CC[(N + 1)]; FOR I=N + 1 to DA TACOUNT DO DD[I]:=(DD[(I - 1)] + (CONSTANT[I] * (CC[I] - DD[(I - 1)]))); AMA:DD,LINETHICK2,colorFFFF; DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,10)); VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),10); ER:=DIR/VIR; CS:=ER*(2/3-2/14)+2/14; CQ:=CS*CS; AMA1:EMA(DMA(CLOSE,CQ),2),COLORGREEN; FIL:=STD(AMA-REF(AMA,1),20); DRAWICON(FILTER(AMA-LLV(AMA,3)>FIL*0.1,10),AMA,1); 自适应均线初步学习 常见的计算均线的指标是ma(simple moving average) 和ema(exponential moving average),公式如下: SMA = SUM(CLOSE, N)/N EMA = (CLOSE(i)*P)+(EMA(i-1)*(1-P)) or (M*CLOSE(i)+(N-M)*EMA(i-1))/N MA有滞后的特点,因此在ema中对最近的价格给予较大的权重提高对趋势的跟踪效果。具体的ma指标有各种版本,ma ,ema,sm,wma等,不过原理都类似。

自适应均线JMA

?1999J URIK R ESEARCH ; https://www.360docs.net/doc/2312815980.html, Why Use JMA ? TO VIEW THE GRAPHICS CORRECTLY SET ZOOM SCALE TO134%

Why Lose Money using slow, lagging indicators? To filter out noise in market data, technicians use moving averages. JMA excels in all four benchmarks of a truly great, low lag filter. BENCHMARK#1:ACCURACY Moving Average (MA) filters have an adjustable parameter that controls its speed. Speed governs two opposing properties of a filter: smoothness (lack of random zigzagging) and accuracy (closeness to the original data). That is, the smoother a filter becomes, the less it accurately resembles the original time series. This makes sense, since we do not want to accurately track zigzagging noise within our data. The financial investor tries to apply just enough smoothness to filter out noise without removing important structure in price activity. For example, in the chart below, the popular Double Exponential Moving Average (DEMA) is just as smooth as JMA yet DEMA fails to track large scale structure ( the big cycles). On the other hand, JMA follows the cyclic action very well. DEMA LOSES LARGE SCALE STRUCTURE JMA PRESERVES LARGE SCALE STRUCTURE BENCHMARK#2:TIMELINESS Most MA filters have another problem: they lag behind the original time series. This is a critical issue because excessive delay and late trades may reduce profits significantly. Ideally, you would like a filtered signal to be both smooth and lag free. For many types of moving average filters, including the three classics (simple, weighted, and exponential), greater smoothness produces greater lag. For example, in the chart to the right, price action is the dotted line. The exponential moving average, EMA, lags well behind JMA (thick solid line). As you can see, with EMA's excessive lag, you would have had to wait a long time before it returned to the price action. In contrast, JMA never left it! BOTH CURVES ARE EQUALLY SMOOTH EMA’s LAG IS LARGE JMA’s LAG IS SMALL

AMA考夫曼的自适应均线系统

AMA考夫曼的自适应均线系统

我們跟蹤股票的走勢,必然離不開均線作為參考。均線系統是我們觀察股票走勢的基礎。 短期均線不能很好地遮罩市場的雜訊,往往產生虛假的進場信號;長期均線在判斷趨勢上一般比較準確,但是長期均線有著嚴重滯後的問題。一個股票的10日內的突發性的上漲,如果用200日均線去觀察,幾乎看不出變化。 均線系統存在的問題,讓我們每一個股市的參與者感到左右為難。尋找最佳的移動平均值就成了大家樂此不疲的一種日常活動。由於每次市場的波動,趨勢的速度都是不同的,所以在每一波的波動中,採用多少週期的移動平均值才能最好地反映趨勢的方向呢? 有一個流行的解決方法,就是針對某一隻股票測試其歷史資料的最佳移動平均值。並且根據最近的、最符合其趨勢的移動平均值去進行操作。但是歷史資料只代表已經走過的趨勢,我們不可能回到過去進行交易。 通過分析我們使用的移動平均線,可以得出如下的結論: 1。當價格沿一個方向快速移動時,短期的移動平均線是最好的。 2。當價格在橫盤的過程中,長期移動平均線是最好的。 我們理想中的移動平均線是什麼樣子的呢? 1。當價格無目標地移動時,它的反映會比較慢,像長期移動平均線; 2。當價格有了快速變化的時候,它又能很快地跟上價格的走勢,像短期移動平均線。 這樣的移動平均線存在嗎? 當然存在! 很多國外的股票技術分析書籍中都提到過這樣的均線,把這種自適應的均線系統作為電腦自動交易系統中趨勢判斷最主要的手段。最近在和訊的“黃金股道”

的軟體中,也見到過類似的均線,但是做了公式的加密。 其實這樣的自適應均線每一個股票的軟體都可以做到,並且非常簡單。 ========================================== ================ 技術分析僅僅是一種工具,錯把工具當真理,這顯現出的是一種哲學上的無知和靈性上的幼稚。 {考夫曼自適應均線} input: n(9,1,60), p(2,1,60), Q(30,1,60); Direction:=CLOSE - REF( CLOSE , N ) ; XX:=ABS( CLOSE - REF( CLOSE , 1 ) ) ; Volatility:=SUM( XX , N ) ; ER:=ABS( Direction / Volatility ) ; FastC:= 2 / ( p + 1 ) ; SlowC:= 2 / ( q + 1 ) ; SSC:=ER * ( FastC - SlowC ) + SlowC ; Constant :SSC * SSC , Linethick0 ; YY:=REF( Close , 1 ) + Constant * ( CLOSE - REF( Close , 1 ) ) ; AA:=IF( SUM( 1 , 0 )= N + 1 , YY , 0 ) ; BB:=BarsLast( AA>0 ) ; DD:=REF( C , BB ) ; CC:CLOSE , Linethick0 ; for m=N + 2 to DATACOUNT DO DD[m]:=DD[m - 1] + Constant[m] * ( CC[m] - DD[m - 1] ); AMA:DD; T1:=DD>REF(DD,1); T3:=NOT(T1) AND abs(DD-ref(DD,1))/DD*10000

百年一人讲解均线系统

百年一人讲解均线系统 98年10月开始深入研究均线系统,并由此开始着手建立自己的数学模式和操作体系。均线系统对于建立操作体系非常重要。 1.简单介绍均线的概念和研究均线过程中可能遇到的问题 ●??均线计算时的处理方法:算术平均和加权移动平均(但这两种处理方法都存在周期性和一些权重的问题)。根据多年研究的结果,简单的算术平均就足够了。 ●??对于中长期趋势来说,使用何种价格(开盘、收盘、最高和最低价)来计算均线的差别不大。 ●??均线位置:均线所放位置不同,会产生不同的模式。例如:向后或左右移动;或移中平均线(由此产生著名的薛斯通道理论)。 ●??双均线系统(两条均线):均线的个数可以有一条、两条乃至多条。建议使用两条均线,因为过多均线会使得体系过于复杂,同时存在操作界面的友好性问题。 ●??均线周期的设置:没有最佳的周期(交易市场、品种、时段不同)。 ●??均线的时间滞后性(有利有弊):对于判定趋势、跟随趋势有好处;同时,存在整体(趋势)和局部的关系(损失局部、看清整体)。 2.研究均线的方法 ●??均线研究的四个要素:周期、大小、方向和拐点。—— 02年发表的文章《如何研究均线》 ●??格兰威尔移动平均线八大法则:重点是看问题的视角

3.均线的实战方法:介绍双均线系统(建议使用) ●??均线可以解决跟随趋势的问题,同时可以实现定量化的研究 ●??双均线系统的好处:简单明了,容易建立模式。同时,利于交易界面的设置。 ●??双均线周期设置:(64,256)——见图60.gif(建议所有周期使用固定的设置) ??●??????参数设置要符合倍数关系和分数关系:数术上存在内在的对称性和规律性 ??●??????设置(64,256)的原因:每年的交易天数在243天左右,256有年线的意思;64是256的四分之一。同时还有其他深意。 ??●??????通过变换周期来解决观察短期均线的问题。 ●??图30.gif(30分钟图)和图15.gif(15分钟图):在下跌趋势中,金叉一般是卖点。 ●??建立体系就是建立规则。例如:以60分钟建立交易规则时,可以认为60分钟的256线向下就是趋势向下(也可以用30、15分钟等为标准)。 ●??级别和多周期的使用:60分钟级别256趋势向下时,可以认为,15、30分钟级别的金叉是卖点(小级别的反弹)。同样,在震荡市中,日线级别在下

考夫曼自适应均线系统

考夫曼自适应均线系统 [保存] 2011-11-08 14:00-15:00 仇一鸣大智慧软件研究员(离线) 朱晓鸣大智慧软件研究员(离线) 吴程大智慧产品设计师(离线) 李超大智慧产品设计师(离线) 编 号发言者 类 型 发言内容 →李超说大家好,欢迎来到大智慧路演平台。今天为大家介绍一种指标系统,考夫曼自适应均线系统。 →李超说股市最大的特点就是无时不刻的变化, 这个变化的复杂性远远超出了物理世界的运动变化, 几乎没有什么固定的规则可以一直指导投资 →李超说比如我们从最简单的均线做起,通常提到的均线总是有一个给定的参数,比如10日均线,60 日均线,其中10 日均线变化快一点,60 日均线变化慢一点。这个参 数是人给定的,一旦给定了,在整个画线的过程中就不会变化,不管行情怎么变化。 这是一个简单的固定系统。固定均线的缺点很明显,比如在市场反复震荡时短期均线频繁地转向,这时候我们趋向于使用长期均线,而在市场快速上升或者下跌时长期均线反应迟钝,使用长期均线效果就比较 差,我们需要改变我们的策略使用短期均线。 →李超说对于一个如此复杂变化着的市场, 我们期待一个自适应的系统,有自动学习和自动调整的功能,这样会比一个固定的系统做得更好一点。 →李超说自适应(Autofit)的概念来自于自动控制领域, 是指在新的环境或新的运行条件下,适当地改变原系统的结构或参数以保持系统的良好运行特征。 →李超说根据这一思想,美国人考夫曼(Perry J。Kaufman)创造了自适应均线。 →李超说这种均线的特点就是,当价格无目标的震荡移动时,它会像长期均线一样反映比较慢,过滤很多频繁的转向信号,而当价格快速有趋势的变化时,她会像短期均线一样反映灵敏,防止操作的滞后性。 →李超说这种均线系统就是在震荡多的走势上使用较慢的均线,在趋势快速展开的走势上使用较快的均线。 →李超说具体的算法在这里就不描述了,还是比较繁长的,我下面给出大智慧考夫曼均线的公式代码: →李超说input:n(10); DIR:=ABS(CLOSE-REF(CLOSE,n)); VIR:=SUM(ABS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),n); ER:=DIR/VIR; CS:=ER*(2/3-2/31)+2/31; CQ:=CS*CS; AMA:DMA(CLOSE,CQ),COLORGREEN,linethick3;

可用于气候数据分析的ESMD方法

Climate Change Research Letters气候变化研究快报, 2014, 3, 1-5 https://www.360docs.net/doc/2312815980.html,/10.12677/ccrl.2014.31001 Published Online January 2014 (https://www.360docs.net/doc/2312815980.html,/journal/ccrl.html) The ESMD Method for Climate Data Analysis Jinliang Wang, Zongjun Li College of Science, Qingdao Technological University, Qingdao Email: wangjinliang0811@https://www.360docs.net/doc/2312815980.html, Received: Aug. 12th, 2013; revised: Sep. 15th, 2013; accepted: Sep. 23rd, 2013 Copyright ? 2014 Jinliang Wang, Zongjun Li. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. In accordance of the Creative Commons Attribution License all Copyrights ? 2014 are reserved for Hans and the owner of the intellectual property Jinliang Wang, Zongjun Li. All Copyright ? 2014 are guarded by law and by Hans as a guardian. Abstract:The new ESMD method has been reported by the Science Net and the China Science Daily. It is the new de-velopment of the well-known Hilbert-Huang transform and can be used effectively in the science researches and engi-neering applications associated with data analysis from atmospheric and oceanic sciences, informatics and so on. The ESMD method has three superiorities in climate data analysis: 1) it is good at finding the global changing trend. It can not only extract the annual changing trend from the observation sequence of a few years, but also draw out the climate changing trend from that of hundreds of years which is helpful for exploring the problem of global warming; 2) it is good at abnormal diagnosis which is helpful for exploring the problem of climatic anomaly due to the ability of finding the abnormal time and frequency from the decomposed modes; 3) it is good at time-frequency analysis and energy variation analysis. With the abandon of Hilbert transform which has many defects, the data-based direct interpolating approach is developed to compute the total energy and instantaneous frequencies at any time scales. It follows from the above features that the ESMD method has a good application prospect in the research of climate change. Keywords: ESMD Method; Hilbert-Huang Transform; Data Analysis; Climate Change; Time-Frequency Analysis; Air-Sea Flux 可用于气候数据分析的ESMD方法 王金良,李宗军 青岛理工大学理学院,青岛 Email: wangjinliang0811@https://www.360docs.net/doc/2312815980.html, 收稿日期:2013年8月12日;修回日期:2013年9月15日;录用日期:2013年9月23日 摘要:科学网和中国科学报曾先后对我们新研发的ESMD方法进行过报导。ESMD方法是著名的Hilbert-Huang 变换的新发展,可用于海洋和大气科学、信息科学等领域所有涉及数据分析的科研和工程应用。ESMD方法在气候数据分析方面有如下优势:1) 优于寻找变化趋势,不仅能够从数年的观测序列中分离出年际变化趋势,也能够从数百年的长时间气候观测序列中分离出气候变化总趋势,有助于探究全球气候变暖问题;2) 优于异常诊断,能够从分解模态中发现异常时段与频段,有利于气候异常研究;3) 优于时–频分析和能量变化分析,存在诸多弊端的Hilbert变换被代之以先进的直接插值法,能够直观地分析各时间尺度上的频率变化和总能量变化。由此可见,ESMD方法在气候变化问题的研究中存在很大的应用前景。 关键词:ESMD方法;Hilbert-Huang变换;数据分析;气候变化;时频分析;海气通量

相关文档
最新文档