期货交易中均线类指标的噪音分析（二）：好看不一定好用

币圈吴彦祖 • 2022年9月15日 pm1:02 • 知识问答 • 阅读 38

上篇文章遗留问题

上回的结论说明AMA(KAMA，自适应移动平均)的降噪能力是4种均线中最好的，但是没有回答其绩效表现如何。现在我来回答这个问题，之前选择的均线窗口长度均为20。从下表中可知ama的夏普比率是最低的，“降噪”能力强不代表绩效表现好，这和我的预期相反。

夏普比率	交易次数	均线类型
0.29	8964	SMA
0.26	11564	WMA
0.24	10039	EMA
0.02	8393	AMA

本篇前言

通过前一篇文章我们初步了解到了不同类型均线的“降噪能力”，但是降噪能力并不一定等同于绩效表现，所以这篇文章中将会展开研究上述4中类型的均线的绩效表现。首先简单介绍一下回测是如何进行的，基本信息见下表。这里把手续费控制在开+平5%%，且开平仓各一跳滑点。虽然成本设置是偏高的，但这样更能体现出模型取得正期望的能力。

不同均线的绩效表现

1.SMA的表现

SMA的表现出乎意料的好，它的参数平原非常宽，均线窗口取值从15至100都没有引起夏普比率（均值约在0.24左右，绿色虚线）的大幅波动。

2.EMA的表现

EMA的表现一般，它的参数平原连续性比不上SMA，夏普比率均值和SMA差不多。

3.AMA的表现

AMA的表现不好，没有明显的参数平原，夏普比率均值不及0.2。

4.WMA的表现

WMA的表现也不错，中间的参数平原还是比较明显的，夏普比率的均值与SMA和EMA差不多。

不同均线的绩效水平综合对比

1.夏普比率

SMA的夏普比率是最宽的稳定性最好，但是AMA的表现让我大跌眼镜是4中均线中最差的。

2.交易次数

上述四种类型的均线的交易次数都随着窗口长度的增大而迅速减少。当均线窗口长度在40以内时交易次数这样依次排列：wma>ema>sma>ama。交易次数可以用来辅助选择参数，如果某个参数对应的交易次数过小建议直接放弃，因为交易频率过低说服力不够，之前良好的绩效表现完全可能是偶然的结果并不具备普遍性。比如现在有这么两个策略，策略A的夏普比率是1.5，交易次数是30次；策略B的夏普比率是1.2，交易次数是100次。我会选择夏普比率更低的策略B。

3.不同类型均线正预期参数占比

在测试的时候每种均线的取值范围都是5~100，每次变化1个共96种，其中夏普比率是正值的参数占总数的比例我称之为正预期参数占比。这个比例越高越好，越高说明赢面更大。

均线类型	正预期参数占比
SMA	0.968750
EMA	0.947917
AMA	0.885417
WMA	0.947917

结论

上面的数据让我知道均线的降噪能力强并不代表策略表现也强，反倒是降噪能力更弱一些的均线的表现更好。

ama的综合表现最差
sma、ema和wma有明显的参数平原，稳定性较好

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期货交易中均线类指标的噪音分析（二）：好看不一定好用

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