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第三代XMA是一种先进的移动平均线指标,是标准移动平均线指标(MA)的升级版。它采用了一种相对简单的方法来减少由移动平均期延长所带来的时间滞后。
这一方法最早由Dr. Manfred Dürschner在其文章《Gleitende Durchschnitte 3.0》中描述。此实现使用了λ = 2,从而能更有效地减少滞后。更高的λ值会使其与经典移动平均线的相似性增加。
输入参数:
//+-----------------------------------+ //| 指标输入参数 | //+-----------------------------------+ input 平滑方法 XMA_Method=MODE_EMA; // 平滑方法 input int XLength=50; // 平滑深度 input int XPhase=15; // 平滑参数 input 应用价格 IPC=PRICE_TYPICAL; // 价格常量 input int Shift=0; // 指标在柱子上的水平偏移 input int PriceShift=0; // 指标在点上的垂直偏移
该指标允许您从十种可能的选项中选择平均算法:
- 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平滑;
- JurX - 超线性平滑;
- ParMA - 抛物线平滑;
- T3 - Tillson的多重指数平滑;
- VIDYA - 基于Tushar Chande开发的算法进行平滑;
- AMA - 使用Perry Kaufman算法进行平滑。
需要注意的是,不同平滑算法的Phase参数具有完全不同的含义。对于JMA,它是一个外部Phase变量,范围从-100到+100;对于T3,它是一个平滑系数,乘以100以便更好地可视化;对于VIDYA,它是CMO震荡器的周期;而对于AMA,它是慢EMA的周期。这些参数对其他算法的平滑不会产生影响。对于AMA,快速EMA的周期是一个固定值,默认为2,AMA的功率系数也是固定为2。
该指标使用了SmoothAlgorithms.mqh库类(需复制到terminal_data_directory\MQL5\Include)。类的使用在文章“在不使用额外缓冲区的情况下对价格序列进行平均计算”中进行了详细描述。

图1 第三代XMA指标
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