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Jurik均线的起源与对比效果
Jurik 移动平均线也称为JMA,于 1999 年由 Mark Jurik 的研究公司“Jurik Research”首次发现。
Jurik Research 成立于 1988 年,专门创建用于识别军事用途的复杂数据的算法。
冷战后,Jurik 把这些最早应用于军事项目的信号处理技术,移植应用到了商业、工业和金融等众多领域。
Jurik Research 的目标是创新并提供“窥视”未来的方法。
Jurik Research 有一句相当嚣张的名言“为什么要使用缓慢、滞后的指标来赔钱?”
在他的官网,有Jurik均线的详细介绍:
http://jurikres.com/catalog1/ms_ama.htm
那么这个均线为什么好处呢?
Jurik Research 对均线技术设置了4个评测准则:
基准 #1:准确性
基准 #2:时效性
基准 #3:超调(overshoot)
基准 #3:平滑度
显然,上面四个准则的重要程度依次降低。
准确性和时效性是我们在使用均线时最关注的指标,而尽可能小的超调和尽可能高的平滑度则在数据分析中也具有重要作用。
比如,在下面这样子的含有锯齿噪声的观测数据中,显然,一种理想的均线应该是下面绿色直线这样子的:
这种绿色均线完美的跟踪了噪声数据,又不受噪声的波动影响,而且数据发生突变时,又能够马上最快速的跟踪到最新的状态,且完全没有超调,数据也丝般光滑。
这个均线完美的符合了上述的4种评测基准。
显然这就是一种最理想的均线。
那么,现实中有这样的均线吗?
看下面的图就可以知道了。
这里比较了普通的指数平滑移动均线EMA、双重指数移动平均DEMA、考夫曼自适应均线AMA、T3移动平均线和JMA均线。
从这里的对比我们轻松看出,JMA均线的性能对其它三种均线,完全呈碾压态势。
其他几个均线比较常见,这里简单介绍一下T3均线,T3移动平均线的计算公式:
T1=EMA(C,N)*(1+VA)-EMA(EMA(C,N),N)*VA;
T2=EMA(T1,N)*(1+VA)-EMA(EMA(T1,N),N)*VA;
T3=EMA(T2,N)*(1+VA)-EMA(EMA(T2,N),N)*VA;
其中N是周期数,EMA是指数移动平均线,VA是一个0到1之间的系数。
当VA是0时,T3就是三重指数平均线,此时具有严重的滞后性;
当VA是1时,T3就是三重双重指数平均线(DEMA),此时可以快速反映价格的变化,但是会有较严重的overshoot超调问题。
02
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Jurik均线的算法
简单来说,JMA均线的计算分为3个阶段,
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- 第1阶段 – 通过自适应 EMA 进行价格的初步平滑:
MA1 = (1-alpha)*价格 + alpha*MA1[1];
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- 第 2 阶段 – 通过卡尔曼滤波进行一次初步平滑处理:
Det0 = (价格 - MA1)*(1-beta) + beta*Det0[1];
MA2 = MA1 + PR*Det0;
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- 第 3 阶段 – 通过独特的 Jurik 自适应滤波器进行最终平滑:
Det1 = (MA2 - JMA[1]) * (1-alpha)^2+alpha^2 * Det1[1];
JMA = JMA[1] + Det1;
上面的基本公式不难,但是各个参数的计算非常复杂。
显然,从上面的算法可以看出,JMA均线是一种数据平滑方案,而且没有未来函数,因此也不具备“预测”功能。因此用起来可以让人放心、
现在,我也实现了JMA均线的算法,并移植到了通达信上。
那么,实现的效果如何呢?
对于上面的噪声数据,我测得程序计算出来的结果是下面这样子的:
可以看出,除了起步阶段(这没办法,这时候的数据量还不够),本人的算法已经相当完美的还原了JMA均线。
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Jurik均线在通达信上的使用
开发了通达信的Jurik均线DLL。
使用方法如下,首先把tdxjurik.dll绑定到3号DLL:
之后新建公式:JURIK均线,选择“主图叠加”
JURIK0:=TDXDLL3(10,DATE,0,0);
JURIK:TDXDLL3(1,CLOSE,10,0.0);
之后就可以在通达信主图使用JMA均线了。
下面,在通达信上对比了四种常见的均线:零延迟均线(介绍一种理论完美的零滞后均线)、20天EMA均线、考夫曼自适应均线、Jurik均线。
从上面的对比可以看出,Jurik均线的响应度和跟踪效果都是最好的,而且也没有超调现象,的确是一种相当哇塞的自适应均线。
配合其它技术分析工具,Jurik均线可以制作和改进常见的指标,比如取代MACD指标中的EMA、比如配合其他均线组成新的快慢线形成金叉死叉,改善延迟等等。
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