📈 移动平均线 MA · 趋势跟踪

🧠 核心思想

移动平均线 (Moving Average) 通过计算过去 N 个周期 的平均价格，消除随机波动，突出趋势方向。

• 滞后性：周期越大，曲线越平滑，对价格反应越慢。
• 趋势过滤器：价格在均线上方 → 上升趋势；下方 → 下降趋势。
• 支撑/阻力：在趋势中常扮演动态支撑或阻力角色。

📌 趋势跟踪的核心假设：趋势一旦形成，将持续一段时间。

⚙️ 计算方法

简单移动平均线 (SMA)

SMA = (P₁ + P₂ + … + Pₙ) / N

指数移动平均线 (EMA) — 赋予近期更高权重

EMA_今日 = (P_今日 × α) + (EMA_昨日 × (1−α))
α = 2 / (N+1)

常用周期：20, 50, 100, 200 (日线/小时线)

📋 典型规则

• 单均线系统：收盘价上穿MA → 做多；下穿 → 做空。
• 双均线交叉：快线上穿慢线 (金叉) 开多；死叉开空。
• 三均线组合：MA20, MA50, MA200 过滤趋势强度。
• 均线斜率：均线向上倾斜确认上升趋势。
• 价格与均线距离：乖离率过滤超买/超卖。

💡 CTA实战中常用 EMA12/EMA26 或 SMA20/SMA60 组合。

🧾 Python 示例 (SMA)

# 计算简单移动平均线 (SMA)
def sma(close, period=20):
    import numpy as np
    close = np.array(close)
    sma_vals = np.convolve(close, 
                np.ones(period)/period, mode='valid')
    # 前 period-1 个为 NaN
    return np.concatenate([np.full(period-1, np.nan), sma_vals])

# 双均线交叉信号
def crossover(short_ma, long_ma):
    signals = []
    for i in range(1, len(short_ma)):
        if short_ma[i-1] < long_ma[i-1] and short_ma[i] > long_ma[i]:
            signals.append('BUY')
        elif short_ma[i-1] > long_ma[i-1] and short_ma[i] < long_ma[i]:
            signals.append('SELL')
        else:
            signals.append('HOLD')
    return signals