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简易波动指标简称EMV，融入了成交量的计算，所以也可以归类为成交量技术指标，对于成交量的分析指标实际上非常的少，这个指标所体现的就是价格的变化和成交量的变化，都可以引发他的指标值的变化。
EMV的计算步骤
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我们可以给他设置一条均线EMVMA作为他的移动平均值画在同一个数轴上，这样可以形成一些交叉便于产生交易信号，交易规则是这样的，当EMV从下向上穿越零轴的时候买进，当EMV从上想下穿越零轴的时候卖出，很多软件使用MA作为EMV的平滑值，在这里再引入一条EXPMA做为他的指数平滑移动平均线，然后我们观察一下他的收益率、交易次数这些指标呢看哪种方式更好。
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这个指标策略思想是：以较少的成交量也能推动股价上涨，那么EMV的数值就会上升，相反股价下跌的时候往往也伴随着较少的成交量，则EMV的数值将会降低，价格的上涨和下跌都伴随着较大的成交量的时候，EMV的数值会趋向于零，就是没有什么交易的意义，所以这个指标在证券市场的博弈中是有一定的思路的。我们对他做了一些改进，除了刚才增加的EXPMA这条辅助线外呢，还直接用EM值来进行两条线双线的交叉，观察他和其他技术指标的性能对比。
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我们发现使用双线EM值的性能还算可以，不过由于参数设置的过大，存在着回撤也非常大，和过度拟合的可能性，交易的次数还是非常少的，所以我们有些担心这种使用方法是不是发生了参数上的过度拟合。
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然后测试增加一条EXPMA移动平均线这样交易的效果，会发现进行双线交叉的性能是不错的，而且这个指标改进的意义是行情普适性比较强，这种推广能力比较强的指标呢值得我们进一步研究。
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那么对他的一个参数的扫描结果显示，按照收益率递减对参数进行排名，在收益率500%以上有个绩优区间，这个绩优区间所对应的参数都比较小，避免过度优化对待这个假设，我们排除这个区间的所有参数值，然后我们得到参数1的大致播放范围应该是在80到100；参数2的大致波动范围是在15到30，继续观察发现收益率在400%左右他的收益率递减的速度是比较慢的，性能比较稳定。
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此时我们核对数据的时候发现有个异常的结果：参数1较大的结果所对应的交易次数是非常少的，这可能意味着我们刚才找到的参数1的波动区间80-100可能是错的，也就是说在80-100之间他对应的交易次数太少，我们想一想15年才发生了这样的交易次数，这样的指标我们在未来使用的时候是否会对他产生怀疑呢？是否就根本没有办法使用呢？其实看来第一交易次数这种长周期长线指标其实不是择时交易者，特别是小资金的量化择时的首选。
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交易次数比较合理的参数搭配才是未来有可能取胜的选择，所以我们应该调整思路，废除刚才找到的一个参数1波动区间，这时候我们发现了一些参数1比较小的时候所对应的交易次数比较正常的交易组合，比如17和4、17和6、17和8，我们取一个中间值17和6这个组合，将其加载到测试级的数据的上，这个测试级呢和上证指数有个比较大的结构性差异的股票指数，最后我们选择中正500，他是由一些中小盘股组成的，我们可以看到起特征指数虽然存在波动相关性，但是这个幅度差异是比较大的，如果这个结果可以在中证500测试通过，说明这个组合的选择是相对成功的。
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测试结果是这样的，17和6这个组合在中证500的表现还是合情合理的，能够有效的跑赢指数，所以刚才我们讲的内容就是对指标参数合理化优化和选择。
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对新手来说有点复杂，不过当你实际做的时候会发现指标参数的设置、选择和优化其实是一件非常值得挖掘的事情，对于这个指标改进的原理也就是加入EXPMA这条线，他是指数平滑的线，所以只要这个指数的值不会过小，不会造成指标值和平滑值的反差过大，所以我们采用了是17-4这个组合进行适应性测试，结果发现性能进一步提升到如上图所示。
所以本篇文章所讲的不仅是EMPMV指标的介绍，还是一次典型的通过训练级的参数分析，然后排除高的异常值、交易次数的异常值，进行合理的优化，并找到一个合理优化参数的案例。以下是建议的技术指标参数扫描与合理参数搜寻方法。
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