17.5　自适应模式的运行过程

自适应的方法可以是一个过程，也可以是一个公式。同时，相关过程的重点不是使用指数或比率来改变平滑系数，进而反过来改变趋势的速率以适应当前的市场，而是重新测试相应系统，且定期使用更近期的数据。周期测试可以永远用一个固定的天数，也可以根据情况进行选择，而我们开始测试的情境应该是行情模式已经改变，价格处于不稳定状态，或者市场遭遇价格震荡，或者出现新的高点或低点。这里的问题是：足够的数据能够使测试结果更加可信，而你的反应越快，应用于交易决策的数据就越少，这种方法连同其他的测试方法在第21章中会被详细地探讨。

一个模式开发的范例情境

价格变化的规模可以被用来改变移动平均线的周期。当价格变得更加不稳定时，我们可以通过衡量价格变化的标准差的方式应用较短的计算周期以使相应行情紧密地跟随市场。当价格变化较小时，或者于波动率较稳定时，我们可能优先增加计算周期来减缓趋势的速率。 ^[1] 以下的步骤可以应用前述的特点来构建个性化的变速移动平均线。

（1）选择可能的行情波幅所相关的移动平均周期，例如一个中速或快速程序的计算周期可能是5～30天不等。

（2）在一个单独的、固定的时间段内计算平均价格和标准差，系统的建议是选择最长的趋势周期（在这种情况下应该30天），且不少于10天，以便有足够的时间形成一个合理的样本，而使用较小周期的方式则可减少从一个移动平均速率切换至另一个速率所需的响应时间，但其可能会导致相应的测试结果变得更加不稳定。

（3）选择标准差的临界值，即以一种相对活跃或不活跃的方式将价格的变动分离开来，例如，我们将低波动率定义为临界值内平均±0.25倍的标准差，而在最长的计算周期内，这将是一个不太活跃的区域；临界值外平均±1.75倍的标准差则呈现的是一个高度活跃的市场，且需要一个快速的趋势。

（4）在波动率（价格的变化值）由临界值内向临界值外增长的过程中，相关的移动平均周期也会发生变化，而我们则可因之而构建相关的比率，其中的线性相关性为：

上式之中，价格差值的标准差发生了变化（见步骤（2）），当其不在1.75和0.25之间时，周期n_t 的最大值和最小值分别是30和5。而一般的方程形式为：

[1] George R.Arringtion，“Building a Variable-Length Moving Average，”Technical Analysis of Stocks & Commodities(June 1991).