Klinger量能振荡器（KVO）是由史蒂芬·克林格（Stephen Klinger）开发的一个非常实用的指标。KVO有两个看似矛盾的特性：它对短期高点和低点非常敏感，同时又能准确地显示长期的资金流入和流出情况。
KVO的核心原理包括：
- 价格区间反映了市场运动，而交易量则代表了这种运动的力度。当前的高点、低点和收盘价的总和决定了趋势的方向。如果当前的总和超过了前一天的总和，说明资金在积累；反之，则是资金的分配。如果两者相等，当前趋势则会维持不变。
- 交易量会导致日内价格的波动，显示出买卖双方的力量。KVO通过每天累积和分配的股票差异来衡量交易量的强度。较高且上升的交易量表明即将形成上涨趋势，而在上涨趋势后期，交易量会逐渐减弱，这可能是下跌趋势开始的信号。在形成低点之前，通常需要再次出现强劲的交易量积累。
- 在将交易量强度转换为振荡器后，我们可以观察到34日和55日的指数移动平均值之间的差异，以及13日的信号线。这使我们能够轻松追踪市场的资金流入和流出情况。将这些数据与价格波动进行比较，能够帮助我们发现高点和低点之间的背离。
Klinger建议在使用KVO时遵循以下原则：
- 最可靠的信号与当前趋势方向一致；
- 最强的信号是价格和指标图形之间的新高点和低点的背离，尤其是在超买和超卖区域；
- 在上涨趋势中，当KVO跌至很低（低于零）并开始向上穿越信号线时，适合考虑买入；在下跌趋势中，当KVO升至很高（高于零）并开始向下穿越信号线时，适合考虑卖出。
值得注意的是，KVO在顺势操作时表现良好，而在逆势操作时效果较差。
该指标提供了十种不同的平滑方式供用户选择，适用于XKVO的直方图和信号线：
- SMA - 简单移动平均线；
- EMA - 指数移动平均线；
- SMMA - 平滑移动平均线；
- LWMA - 线性加权移动平均线；
- JJMA - 自适应JMA平均线；
- JurX - 超线性平滑；
- ParMA - 抛物线平滑；
- T3 - 多重指数平滑；
- VIDYA - Tushar Chande算法平滑；
- AMA - Perry Kaufman算法平滑。
需要注意的是，Phase1和Phase2参数在不同平滑算法中意义各异。在JMA中，Phase是一个外部变量，值范围在-100到+100之间；在T3中，它是平滑比例乘以100，以便更好地可视化；在VIDYA中，它表示CMO振荡器的周期，而在AMA中，则是慢速EMA的周期。这些参数不会影响其他算法的平滑计算。在AMA中，快速EMA的周期默认固定为2，增长率也为2。
该指标使用了SmoothAlgorithms.mqh类库（需复制到terminal_data_folder\MQL5\Include）。有关该类的详细使用说明，请参阅文章"中间计算的平均价格系列"。
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