[量化指标]Ta-Lib指标详解与应用

Overlaps Functions

MIDPOINT - MidPoint over period

$$MidPoint=\frac{high+low}{2}$$

SMA - Simple Moving Average

特征：资金的涌入价格的提升，资金的流出带来价格的下降，Moving average实际上是人们的仓位的体现，因为建仓有时延，lag其实有时候是必要的特征，并不是zero lag就会更好。

移动平均线一定要小心Lag，要清楚的知道当前计算的参数的lag是多少，否则会不知道这个参数应该有多少的时间领先。
例如：

• SMA的lag是（N-1）/2
• WMA: (N-1)/3
• EMA: (1-alpha)/ alpha ，如果alpha等于2/（N+1），那么他的lag就会和SMA一致，这也是ta-lib中的取值

WMA - Weighted Moving Average

加权平均，按照线性赋予权重，越近的权重越大

TRIMA - Triangular Moving Average

等边三角形权重加权，周期中间的日期权重最大。

MAVP - Moving average with variable period

real = MAVP(close, periods, minperiod=2, maxperiod=30, matype=0)

其中，close和periods应该是要求等长度的，等于对于每一个点上取的不同period的sma对应的该点数值。
当periods=[2, 3, 4]时候，那么前三个数字就是[SMA(close, timepeirod=2)[0], SMA(close, timepeirod=3)[1], SMA(close, timepeirod=4)[2]]。通过minperiod和maxperiod对于periods进行cap和floor，不是很清楚它的实际意义，感觉很容易过拟合。

BBANDS - Bollinger Bands

布林线，通常SMA的周期选20，F系数通常选2。当布林线变窄的时候则说明volatility比较小。
$$\begin{gathered} TP(typicalprice)=\frac{high+low+close}{3} \\ MidBand=SMA(TP) \\ UpperBand=MidBand+F\times \sigma (TP) \\ LowerBand=MidBand-F\times \sigma (TP) \end{gathered}$$
应用：Momentum，应用规则是这样的：当一只股票在一段时间内股价波幅很小，反映在布林线上表现为，股价波幅带长期收窄，而在某个交易日，股价在较大交易量的配合下收盘价突破布林线的阻力线，而此时布林线由收口明显转为开口，此时投资者应该果断买入(从当日的K线图就可明显看出)，这是因为，该股票由弱转强，短期上冲的动力不会仅仅一天，短线必然会有新高出现，因此可以果断介入。

EMA - Exponential Moving Average

Exponential Moving Average
其中的2是为了考虑tail effect
$$\alpha =\frac{2}{n+1}$$
$$EM{A}_t=\alpha \times x_t+(1-\alpha )\times EM{A}_{t-1}$$

How to understand the lag and halflife?

$$HalfLife=\frac{log[1/2]}{log(1-\alpha )}$$
$$Lag=\frac{1}{\alpha }-1$$
When Halflife is large, lag is about 1.4 HalfLife

DEMA - Double Exponential Moving Average

相比于EMA，它更加的平滑且延迟更小，相当于用EMA减去一个更慢的波来过滤。虽然这个指标对于理想脉冲的lag是零，但是还是会存在实际上的延迟。
实际过程中DEMA更多的是一种趋势信号，很难及时反馈出反转。
$$DEM{A}_t=2\times EM{A}_t-EMA(EM{A}_t)$$

TEMA - Triple Exponential Moving Average

$$TEM{A}_t=3\times EM{A}_t-3\times EMA(EM{A}_t)+EMA(EMA(EM{A}_t))$$

KAMA - Kaufman Adaptive Moving Average

特征：KAMA能够在相对震荡的时候保持指标的稳定，在单边方向运行的时候能够及时响应，是一个趋势跟踪信号。
因为它反应速度快，也容易具有一些噪音

定义
ER来表示这一段时间的变化站总的波动的多少，如果单方向上行，那么就是1，如果完全的横盘那就是0。
$$\begin{gathered} Direction=x_t-x_{t-n} \\ Volatility=\sum _{t-n+1}^{t}abs(x_i-x_i-1) \\ ER(EffectiveRatio)=\frac{direction}{volatility} \\ fast=\frac{2}{FastPeriod+1},slow=\frac{2}{SlowPeriod+1} \\ SC(SmoothingConstant)=[ER\times (fast-slow)+slow{]}^2 \\ KAM{A}_t=KAM{A}_{t-1}+SC\times (clos{e}_t-KAM{A}_{t-1}) \end{gathered}$$
应用：(参考)[http://blog.sina.com.cn/s/blog_62d0bbc701010p7d.html]包括一个策略的参考

T3: Triple exponential Moving Average T3:

特征
这个函数相具备了六阶EMA，相比于EMA和DEMA会更加responsive，应用也更加广泛。
定义

• GD: Generalized DEMA。
• 如果vfactor等于1的话GD就是单纯的DEMA，如果是0，则退化成EMA
  $$GD(x)=EMA($$