一、自适应均线的原理

　　自适应的概念来源于自动化控制领域，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。自适应系统由于具有自动学习和自动调整的功能，往往比固定的系统要更灵活。在股票和期货交易中，趋势和震荡是一对孪生兄弟，投资者常常苦恼于如何界定当前的行情性质，尤其是难以确定这对孪生兄弟互相转换的时机。如果把趋势和震荡行情中的一些特性进行量化，采用自适应的思想，以技术指标的形式表现，或许能对行情判断有所帮助。

　　均线是较好的跟踪趋势指标，常用的移动平均线是给定固定的参数，如短期的五日均线或长期的半年线。固定均线系统的主要缺点是：在市场来回震荡时短期均线频繁转向，不能很好地屏蔽市场的噪音，容易产生虚假信号；而在市场快速上涨或下跌的行情中，长期均线反应迟钝，信号较为滞后。如果能根据不同的行情特点，均线自动调整参数，则在一定程度上可以避免噪音产生的虚假信号，又能消除长期趋势的滞后性。

　　Perry Kaufman在《精明交易者》中提出用“市场效率系数Efficiency Ratio”来量化描述震荡和趋势行情的特点，创造性地提出了自适应均线(Adaptive Moving Average, AMA)的概念。自适应均线的原理是：

　　1、把一段时间的每日收盘价格变动的绝对值进行累加，称为市场噪音的总数量，来衡量波动性Volatility；

　　2、计算这一段时间内的涨跌幅，或称为最终的方向移动Direction，方向移动与总噪音之比就是市场效率EF。EF的取值在0-1之间，0.5可以被视为趋势与震荡的分界岭，EF越接近于1，市场呈现一定趋势；越接近于0，则无明显趋势。总噪音和方向移动的关系类似于物理学中的位移和路程的关系。如在震荡行情中，价格来回波动，总的路程很长，而最终实现的位移都不大，则称之为低效率，即EF接近0；反之，在趋势行情中，每日收盘价格的变动对最终涨跌幅的贡献大，则称之为高效率，即EF接近1；

　　3、为了反映均线的自适应性，即横盘震荡时用较慢的参数，而趋势形成时用较快的参数，需要引用一个平滑系数SE，AMA=AMA[1]+SE*(Close-AMA[1])。其中SE=Smooth*Smooth，Smooth=(2/3-2/31)*EF+2/31。当市场效率EF较低时，平方平滑的设置使得平滑系数趋向于0，即屏蔽市场震荡时的噪音。

图：自适应均线的指标公式(大智慧适用)

　　对比自适应均线和移动平均线，不难发现在震荡行情中，自适应均线走得较为平缓，当趋势出现时，自适应均线也能够较快地跟踪上趋势。在参数设置中，N值的设定对AMA走势影响较大，N越大则考查的周期大，AMA相对平缓；N越小则考查的周期小，AMA波动相对较大。适当的参数N的设置应当和操作周期相匹配。

　　二、自适应思想的扩展

　　尽管自适应均线的设置比简单移动平均线要复杂一些，但两者的本质思想都是趋势跟踪。技术指标的设计不应过分追求精确和复杂，而因注重指标设计的原理及其适用条件。均线和成交量是最朴素而又非常实用的技术指标，均线是价格趋势，成交量则是市场成交情况的真实记录，反映了市场多空双方对后市的看法，以及市场情绪的变化。“量比价先行”、“成交量是最真实的”、“量价齐升后市看涨”等都是我们耳熟能详的市场语言。

　　自适应均线只是考查了价格的变动因素，而市场资金的变化对行情的演变有着至关重要的影响。如果把AMA中“市场效率”的思路延续到市场资金面上来，则可以通过“资金效率”的变化趋势，来对行情走势进行研判。在一定的成交量的情况下，引起的价格上涨或下跌的幅度越大，则资金效率越高，反之则越低。

　　自适应资金量的设计思路是：当趋势出现时，市场资金面往往出现持续的成交量放大或缩小，在趋势市中短期内引起价格变动的累计资金流量往往对后续行情的发展有重要影响，因此可以通过累加相对较短周期内的资金效率来跟踪趋势；而震荡行情中，在较长周期上看，市场成交量的趋势变化不明显，价格来回波动，当价格上涨时，设定资金效率为正；当价格下跌时，设定资金效率为负。通过累加较长周期内的资金效率，并进行相应的移动平均，则可以看出资金效率的运行趋势。

图：自适应资金量的指标公式图：自适应资金量的指标公式(大智慧适用)

　　当自适应资金量大于零时，反映出近期资金效率为正，当前的成交量可以引起价格的上涨，当自适应资金量持续上升时，表明资金效率在不断提高，上涨趋势有望延续；当自适应资金量小于零时，反映出近期资金效率为负，近期的成交量并不能带动价格的上涨，当自适应资金量持续下降时，表现资金效率在不断减弱，价格将持续下跌。

图：沪深300指数周K线的自适应均线和自适应资金量

　　主图为沪深300指数的周K线走势以及自适应均线走势，辅图分别是自适应资金量和传统的MACD指标。对比辅图的两个指标可以发现，自适应资金量上穿或下穿零轴的信号比MACD上穿或下穿零轴的信号要提前出现，MACD在中长期趋势判断上的滞后性表现得较为明显，而考虑成交量和行情特点的自适应资金量能较好地跟踪中长期的走势。

　　三、自适应思想在股指期货交易中的运用

　　本报告主要是考查择时指标在股指期货交易中的运用，前面提到的自适应均线和自适应资金量分别是结合考虑趋势和震荡行情的不同特点，从价格和成交量的角度出发而制定的趋势类指标。

　　由于股指期货上市时间不长，数据有限，加之2010年当月连续合约和沪深300指数走势表现出较高的相关性，本报告用沪深300指数作为股指期货的替代，分析上述择时指标在股指期货交易中的运用。

　　1、自适应资金量对系统性风险的提示和套期保值交易的应用

　　套保、套利、投机和资产管理是股指期货的主要交易策略，其中套期保值功能可以有效地规避系统性风险。对于机构投资者而言，有效对冲系统性风险意义重大。由于大资金持有的资产组合时间往往较长，我们考察较长的周期，以较为简化的例子来说明择时在套期保值中的作用。

　　假设样本时段为2006-6-5至2011-1-21，初始资金为10000000份的上证50ETF，在样本期内，现货持仓一直不变，套期保值交易的信号由上证指数周K线的自适应资金量指标决定，当自适应资金量小于零时，进行卖出套期保值操作，而当适应资金量大于零时，解除套期保值，套期保值比率设为1，期货合约价格使用同期的沪深300指数收盘价替代，不考虑交易成本和期货合约展期等因素。

　　按上证指数周K线的自适应资金量指标确定的卖出套期保值操作共三个时间段，分别为：2008-1-25至2008-12-12，2009-10-9至2009-11-20，2010-3-5至2010-9-3。套保效果图如下，在样本期内，买入并持有策略的收益率为104.5%，而择时进行套期保值策略的收益率为342.8%。买入并持有策略的夏普比率为1.59，而基于套期保值策略的夏普比率为2.33，有较大的提升，反映出交易的稳健性。

　　在三次套期保值操作中，只有一次是期货头寸亏损的，但现货50ETF的上涨同样达到了保值的效果。另外两次操作有效地规避了系统性下跌的风险，最终保障了较高的收益率。从另一方面也可以看出，基于自适应资金量的择时指标对中长线的上涨趋势，把握得还是相对较好的。