本文介绍轴心均值振荡器（PMO），它是累积移动平均线（CMA）的一种实现，作为一款MetaTrader 平台的交易指标。

特别是，我们首先引入数据轴心 ...MetaTrader5示例指标专家测试者交易交易系统积分指标EA交易统计分析采访MetaTrader4示例指标专家测试者交易交易系统积分指标EA交易统计分析您喜欢这篇文章？分享或-发布链接！使用MetaTrader5新的可能性相似文章自适应算法(第三部分):放弃优化神经网络在交易中的实际应用(第二部分).计算机视觉利用CatBoost算法寻找外汇市场的季节性模式直推和主动机器学习中的梯度提升开发自适应算法(第二部分):提高效率EnglishРусскийEspañolDeutsch日本語Português到包裹MetaTrader5—交易开发轴心均值振荡器：一款新颖的累积移动平均线指标26十一月2019,08:07MarcoCalabrese14539内容简介：为什么还要其他振荡器？CMA的层面PM&PMO定义基本设计&代码针对EURUSD的实验结论和进一步的工作附件简介：为什么还要其他振荡器？振荡器代表指标的一个子类，该指标围绕中心线在预设的水平内上/下波动。

它们在技术分析中广泛用作交易事件的生成器，例如，当与中心线交叉，或超过某个阈值时。

MACD、RSI、CCI是常见的振荡器指标，每个振荡器指标都有其独有的特征，例如尝试通过搜索价格的变化率（也称为动量）或寻找主要趋势来预期逆转。

通常，按公式计算两个瞬时之间价格差值的振荡器表现出价格超前行为（例如RSI、CCI），而基于均值的振荡器则表现出滞后行为。

举一个相关的例子，MACD是根据两个均值之间的差值计算得出的，因此可以认为MACD同时表现出超前和滞后特性。

依据差值绘图则呈现为直方图的形式，令中心线交叉和发散易于发现。

尽管如此，使用各种振荡器都是利弊互现，因为行情条件变化会增加假信号（尤其是对于超前振荡器），或快速发散，这些都可能会令大多数风险/回报率产生扭曲（滞后振荡器通常会发生这种情况）。

凭经验，交易者每次观察多个振荡器可能是比较明智的选择，如此会得到更多独立的交易信号确认。

在本文中，将介绍“轴心均值振荡器”，它直接派生自累积移动平均值（CMA），尝试为振荡器全景图引入一些新功能。

CMA的层面在统计数据中，移动平均值（MA）也称为简单均线，是取时间序列最后n个数据进行平均计算。

当输入新值时，最旧的数值根据先进先出（FIFO）策略遭丢弃。

均线价位在金融设定中很有用，因为它们在下跌行情中可以解释为支撑，而在上涨行情中可以解释为阻力。

均线从概念上讲是在固定内存的缓冲区上工作的，它会舍弃比最后界定期限更古老的数据（以及一些信息片）。

如果理想情况下，我们将此类缓冲区扩展到无限大，如此即可计算直至当前界定期限为止的所有数据，于是我们得到了CMA。

幸运的是，在实际应用中，我们不需要分配无限的内存来存储每个单一界定期限！实际上，可以用很少的变量来计算CMA（取决于是否使用递归公式，有关详细信息，请参见下图）。

 表1:CMA的两个公式。

CMA公式的第二个有趣方面是计数器的存在，该计数器每次递增一个单位。

这意味着下一个CMA值是合成的，一部分是完全可预测的元素，且与其他信息互补，可用于预测目的。

例如，在横盘行情下，价格将趋向于CMA数值。

  CMA是下文介绍的PMO的基本成分。

PM&PMO定义PMO建立在常规化指数（我们称为轴心均值（PM））的基础上，该常规化指数是计算最后界定期限和CMA之间的分值。

PM提供了价格与CMA的距离的快速量化解读。

这意味着可以将PM视为扩散的量度。

例如，PM值为1.0035仅表示当前值比CMA高0.35％，而PM等于1则表示当前值与CMA完全一致。

鉴于可以为每个数据点重复计算PM，这意味着每个时间序均可列转换为PM信号。

最终，我们将PMO定义为两条PM信号均线之间的差值。

简而言之，PMO提供了两条扩散之间差值的度量，因此在交易环境中查看其应用很价值。

既可在相同的PM信号上，亦或在两个不同的PM信号上计算两个PMO的均值。

在本文中，我们考虑分别应用收盘价和开盘价数据获得的PM信号的简单均线。

表2:PM&PMO公式。

尽管存在