移動平均線是活躍交易員最喜歡的工具。然而，當市場整合時，這個指標導致了大量的波動交易，導致一系列令人沮喪的小贏和損失。分析師們花了幾十年時間試圖改善簡單的移動平均水平。在本文中，我們將研究這些努力，發現它們的搜尋已經導致了有用的交易工具(對於簡單移動平均值的背景閱讀，請檢視簡單的移動平均值，使趨勢脫穎而出。）

移動平均線的優點和缺點羅伯特·愛德華茲和約翰·馬吉在第一版《股票趨勢技術分析》中總結了移動平均線的優點和缺點，早在1941年，我們就愉快地發現（儘管許多其他人以前也發現過）透過對資料進行一定天數的平均…可以得出一種自動趨勢線，它肯定會解釋趨勢的變化…這似乎太好了，不可能是真的。事實上，這太好了，不可能是真的。”

由於弊大於利，愛德華茲和馬吉很快放棄了在海灘小屋交易的夢想。但在他們寫下這些話60年後，其他人仍堅持試圖找到一種簡單的工具，可以毫不費力地為市場帶來財富。

Simple Moving Averages可計算簡單移動平均數，將所需時段的價格相加，然後除以所選時段數。 找到一個五天移動平均線需要將最近的五個收盤價相加，然後除以五。

• 如果最近收盤價高於移動平均線，該股將被視為處於上升趨勢。
• 下跌趨勢是指價格低於移動平均線(更多資訊，請參閱我們的移動平均線教程。）

這種趨勢定義屬性使得移動平均線產生交易訊號成為可能。在最簡單的應用中，交易者在價格高於移動平均線時買入，在價格越過移動平均線時賣出。這樣的方法保證了交易者在每一筆重要交易中都處於正確的位置。不幸的是，在平滑資料的同時，移動平均線將落後於市場走勢，交易者幾乎總是會在最大贏家的交易中返還大部分利潤。

指數移動平均數分析師似乎喜歡移動平均數的概念，並花費了數年時間試圖減少與這種滯後相關的問題。這些創新之一是指數移動平均法（EMA）。這種方法對最近的資料賦予相對較高的權重，因此它比簡單的移動平均線更接近價格走勢。指數移動平均值的計算公式為：

EMA=（重量×關閉）+（1−重量）×EMAy）where:Weight=the 平滑由分析員選擇的平滑常數\begin{aligned}&amp\text{EMA}=（\text{Weight}\times\text{Close}）+（（1-\text{Weight}）\times\text{EMAy}\\&amp\textbf{where:}\\\&amp\text{Weight}=\text{Analyzer}\\&amp選擇的平滑常數\text{EMAy}=\text{the指數移動平均值，從昨天開始}\end{aligned}​EMA=（重量×關閉）+（1−重量）×EMAy）where:Weight=the 分析人員選擇的平滑常數​

一個常見的加權值是0.181，接近20天簡單移動平均線。另一個是0.10，大約是10天移動平均線。

雖然指數移動平均線減少了滯後，但它未能解決移動平均線的另一個問題，即使用移動平均線作為交易訊號將導致大量交易失敗。在《技術交易系統的新概念》一書中，韋爾斯•懷爾德估計，市場只有四分之一的時間呈現趨勢。 高達75%的交易行為侷限於窄幅區間，當價格快速高於或低於移動平均線時，移動平均線的買入和賣出訊號將反覆產生。為瞭解決這個問題，一些分析師建議改變均線計算的權重因子(更多資訊，請參見如何在交易中使用移動平均線？）

調整移動平均線以適應市場行為解決移動平均線缺點的一種方法是用波動率乘以加權因子。這樣做意味著，在動蕩的市場中，移動平均線將離當前價格更遠。這將使勝利者能夠參選。隨著趨勢的結束和價格的鞏固，移動平均線將更接近當前的市場行為，理論上，允許交易者保持在趨勢期間捕獲的大部分收益。在實踐中，波動率可以是一個指標，如布林帶®寬度，用來測量著名的布林帶之間的距離®. (有關此指標的更多資訊，請參見布林帶的基礎知識®.)

佩裡·考夫曼在他的書《新交易系統和方法》中建議用一個基於效率比（ER）的常數取代EMA公式中的“權重”變數。 該指標旨在衡量趨勢的強度，定義在-1.0到+1.0的範圍內。用一個簡單的公式計算：

ER=期間的總價格變化每個條形圖的絕對價格變化之和，其中：\begin{aligned}&amp\text{ER}\=\\frac{\text{期間的總價格變化}}{\text{每個條的絕對價格變化之和}}\\&amp\textbf{其中：}\\&amp\text{ER}\=\\text{efficiency ratio}\end{aligned}​ER=期間內每個總價格變化的絕對價格變化之和​哪裡：​

以一隻股票為例，它每天都有5個點的波動區間，五天結束時，它總共上漲了15個點。這將導致ER為0.67（15點向上移動除以總的25點範圍）。如果該股下跌15點，ER將為-0.67(有關佩裡·考夫曼的更多交易建議，請閱讀“從輸到贏”，其中概述了應對交易損失的策略。）

一個趨勢的有效性原則是基於你在一個確定的時間段內每單位價格變動得到多少方向性變動（或趨勢）。ER為+1.0表示股票處於完美的上升趨勢-1.0代表了一個完美的下降趨勢。實際上，很少達到極端。

為了應用這一指標來尋找自適應移動平均線（AMA），交易者需要用以下相當複雜的公式來計算權重：

C=[（ER）× (超臨界流體− SCS））+SCS]2where:SCF = 允許的最快EMA的指數常數（通常為2）SCS=允許的最慢EMA的指數常數（通常為30）\begin{aligned}&amp\text{C}\=\[（\text{ER}\\times\（\text{SCF}\-\\text{SCS}）\+\\text{SCS}]^{2}\\&amp\textbf{其中：}\\&amp\text{SCF}\=\\text{最快的指數常數}\\&amp\qquad\quad\\\text{EMA allowable（通常為2）}\\&amp\text{SCS}\=\\text{最慢的指數常數}\\&amp\qquad\quad\\\text{EMA allowable（通常為30）}\\&amp\text{ER}\=\\text{上面提到的效率比}\end{aligned}​C=[（ER）× (超臨界流體− SCS））+SCS]2where:SCF = 允許的最快均線指數常數（通常為2）SCS=允許的最慢均線指數常數（通常為30）​

然後在EMA公式中使用C的值，而不是簡單的權重變數。雖然難以手工計算，自適應移動平均線是作為一個選項包括在幾乎所有的交易軟體包(有關均線的更多資訊，請閱讀探索指數加權移動平均線。）

簡單移動平均（紅線）、指數移動平均（藍線）和自適應移動平均（綠線）的示例如圖1所示。

圖1:AMA是綠色的，顯示了在這個圖表右側看到的範圍限制動作中最大程度的扁平化。在大多數情況下，指數移動平均線，顯示為藍線，是最接近的價格行動。簡單移動平均線顯示為紅線。

圖中所示的三個移動平均線在不同的時間都傾向於whipsaw交易。到目前為止，移動平均線的這個缺點是不可能消除的。

結論Robert Colby測試了技術市場指標百科全書中的數百種技術分析工具。 他總結道：“雖然自適應移動平均線是一個有趣的新想法，具有相當的智力吸引力，但我們的初步測試沒有顯示出這種更複雜的趨勢平滑方法的任何實際優勢。”這並不意味著交易者應該忽視這一想法。AMA可以與其他指標結合起來，發展一個有利可圖的交易系統(有關此主題的更多資訊，請閱讀發現凱爾特納通道和柴金振蕩器。）

ER可以作為一個獨立的趨勢指標來發現最有利可圖的交易機會。例如，高於0.30的比率表示強勁的上升趨勢，代表潛在的購買。或者，由於波動性是週期性的，效率比最低的股票可能被視為突破機會。

有關更多資訊，請參見加權移動平均線的基礎知識。