AMA指标代码逐一解释，附源码（python）

AMA是和SAR一样好用的指标，尤其逃顶优秀，如2022年初这波下跌AMA在三大指数表现：

为了搞清楚指标的含义，查了很多资料，经过核对对比，终于搞清楚指标的编写过程和含义。
并根据相关资料，编写了基于python的指标实现代码，请按需查阅。
如有高见，欢迎交流。

1、总体涨幅与方向

dif = ABS(S[-1] - S[-N])
S[-1]是当期收盘价，比如当日、小时收盘价格等；
S[-N]是向前第N期的收盘价，如S[-18]；
S[-1] - S[-N]就是两期之间的总体涨幅；
dif反应得既是涨幅，也是价格方向；
比如18天前与当日收盘价涨幅：
dif = ABS ( S[-1] - S[-18] )

2、波动幅度

1、ABS(S[i-N] - S[i-N-1])
波幅：当期与前一周期差值的绝对值；如：S[-1] - S[-2]
2、for i in range(N)
循环获取N周期内的收盘价差值绝对值，组成list列表
3、求和
获取N周期内所有波动的和，得到总波动dif_sum

3、涨跌效率

roc = dif / dif_sum

dif / dif_sum 也就是区间总体涨幅 / 区间波动幅度，得到的比值，就是涨跌的效率；
区间波动幅度 - 区间总体涨幅 = 噪音，噪音就是无效涨跌，或称为无效波动
涨跌效率在0至1之间波动，也就是： 0< roc< 1，
roc越趋近1，越接近单边上涨；
roc越趋近0，越接近横盘；

4、平滑系数

fastest = 2 / (N1 + 1)
slowest = 2 / (N2 + 1)
sm = roc(fastest-slowest)+slowest
c = smsm
通过平滑系数，推动指标具备自适应性。
当roc趋近1，则sm趋近fastest
当roc趋近0，则sm趋近slowest

比如N1 = 2，N2=30：sm= roc*(2/3 - 1/30)+1/30
当roc趋近1，sm趋近 2/3；
当roc趋近0，sm趋近 1/30；

相对应，也就是越趋近单边上涨或下跌，sm和c的值越大；反之值越小。

5、计算ama

ama = EMA(DMA(S[-1],c),2)
DMA(动态移动平均)和EMA(指数移动平均)公式附后

问题：
在震荡期间的表现，需要进一步研究，欢迎交流。

附件：AMA、DMA、EMA代码

def AMA(S,N=10,N1=2,N2=30):       # N=价格区间；N1=快线；N2=慢线；如N = 10、N1 = 2、N2 = 30dif = ABS(S[-1] - S[-N])     # 总体涨幅；dif:difference，差值；也可以用：DIFF(S,N=1)dif_sum = sum([ ABS(S[i-N] - S[i-N-1]) for i in range(N) ][-N:])     # 总波动幅度roc = dif/dif_sum                                                   # ROC:变动速率，fastest = 2 / (N1 + 1)                                              # 平滑系数：快系数slowest = 2 / (N2 + 1)                                           # 平滑系数：慢系数sm = roc*(fastest-slowest)+slowest                                   # 平滑系数c = sm*smama = EMA(DMA(S[-1],c),2)return ama

def DMA(S, A):  # 求S的动态移动平均，A作平滑因子,必须 0<A<1if isinstance(A, (int, float)):  return pd.Series(S).ewm(alpha=A, adjust=False).mean().valuesA = np.array(A)A[np.isnan(A)] = 1.0Y = np.zeros(len(S))Y[0] = S[0]for i in range(1, len(S)): Y[i] = A[i] * S[i] + (1 - A[i]) * Y[i - 1]  # A支持序列
return Y

def EMA(S, N):  # 指数移动平均,为了精度 S>4*N  EMA至少需要120周期return pd.Series(S).ewm(span=N, adjust=False).mean().values

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