股指期貨中的周期指標(biāo)除了SMA、EMA、BOOL、MACD、KDJ等還有很多其他分析的指標(biāo)，如SAR、CCI、BIAS、ATR有時候也會被交易者用來判斷股指期貨的走向。正好最近項目中有需要加上這幾種指標(biāo)供用戶使用，在此記錄一下：

1 SAR

1.1 首先奉上sar的效果圖

sar.png

1.2 sar的計算公式如下：

在計算SAR之前，先要選定一段周期，比如n日或n周等，n天或周的參數(shù)一般為4日或4周。

計算Tn周期的SAR值為例，計算公式如下：

SAR(Tn)=SAR(Tn-1)+AF(Tn)*[EP(Tn-1)-SAR(Tn-1)]

① SAR(Tn)為第Tn周期的SAR值

② SAR(Tn-1)為第(Tn-1)周期的值

③ AF為加速因子(或叫加速系數(shù))

④ EP為極點價(最高價或最低價)

在計算SAR值時，要注意以下幾項原則：

1 .初始值SAR(T0)的確定

若T1周期中SAR(T1)上漲趨勢，則SAR(T0)為T0周期的最低價

若T1周期下跌趨勢，則SAR(T0)為T0周期 的最高價；

2.極點價EP的確定

若Tn周期為上漲趨勢，EP(Tn-1)為Tn-1周期的最高價

若Tn周期為下跌趨勢，EP(Tn-1)為Tn-1周期的最 低價；

3.加速因子AF的確定

(a)加速因子初始值為0.02，即AF(T0)=0.02；

(b)若Tn-1，Tn周期都為上漲趨勢時，

當(dāng)Tn周期的最高價>Tn-1周期的最高價，則AF(Tn)=AF(Tn-1)+0.02

當(dāng)Tn周期的最高價<=Tn-1周期的最高價，則AF(Tn)=AF(Tn-1)，但加速因子AF最高不超過0.2；

(c)若Tn-1，Tn周期都為下跌趨勢時，

當(dāng)Tn周期的最低價

當(dāng)Tn周期的最低價>=Tn-1周期的最低價，則AF(Tn)=AF(Tn-1)；

(d)任何一次行情的轉(zhuǎn)變，加速因子AF都必須重新由0.02起算；

比如，Tn-1周期為上漲趨勢，Tn周期為下跌趨勢(或Tn-1下跌，Tn上漲)，AF(Tn)需重新由0.02為基礎(chǔ)進(jìn) 行計算，即AF(Tn)=AF(T0)=0.02；

(e)加速因子AF最高不超過0.2，當(dāng)AF>0.2時，AF需重新由0.02起算；

4.SAR值的確定

(a)通過公式SAR(Tn)=SAR(Tn-1)+AF(Tn)*[EP(Tn-1)-SAR(Tn-1)]，計算出Tn周期的值；

(b)若Tn周期為上漲趨勢，

當(dāng)SAR(Tn)>Tn周期的最低價(或SAR(Tn)>Tn-1周期的最低價)，則Tn周期最終 SAR值應(yīng)為Tn-1、Tn周期的最低價中的最小值

當(dāng)SAR(Tn)<=Tn周期的最低價且SAR(Tn)<=Tn-1周期的最低價，則Tn周期最終SAR值為SAR(Tn)，即SAR=SAR(Tn)；

(c)若Tn周期為下跌趨勢，

當(dāng)SAR(Tn)

當(dāng)SAR(Tn)>=Tn周期的最高價且SAR(Tn)>=Tn-1周期的最高價，則Tn周期最終SAR值為SAR(Tn)，即 SAR=SAR(Tn)；

2 ATR

2.1 首先奉上atr的效果圖

atr.png

2.2 ATR的計算公式如下：

atr1.png

t——當(dāng)日；

n——時間長度；

Ci——第i日的[收盤價]

Hi——第i日的最高價；

Li——第i日的[最低價]

TRi = max(Hi,Ci-1)-min(Li,Ci-1)

注：一般取n=14，m=6。

其實就是一個求和取平均的過程。

2.3 順道奉上atr計算的代碼，省的一眼看下來都是百度能找到的公式解讀。

/**

* 獲取ATR指標(biāo)

* ATR(cycle)(t) = 1/cycle{TR(1)+.........TR(cycle)}

* TR(i) = max(Hi,Ci-1)-min(Li,Ci-1)

* i = t-i+1

* t——當(dāng)日；

* n——時間長度；

* Ci——第i日的收盤價；

* Hi——第i日的最高價；

* Li——第i日的最低價。

* 一般取cycle=14

*

* @param list

* @param cycle

* @return

*/

public static List> getATRLineDatas(List list, int cycle) {

if (list == null || list.size() == 0)

return null;

List> lineDatas = new ArrayList>();

List dataATRs = new ArrayList<>();

// 加入前面周期的缺省 確保list的值跟周期線一致 缺省范圍=(cycle-1)

for (int i = 1; i < cycle; i++) {

dataATRs.add(0, new KCandleObj());

}

// 從(cycle-1)開始，因為list的索引從0開始

for (int t = cycle - 1; t < list.size(); t++) {

// 每一個周期的TRI之和

double tRISigma = 0;

// 計算每一個周期的所有TR

for (int i = t - (cycle - 1); i <= t; i++) {

KCandleObj kCandleObj = list.get(i);

// 昨收

double lastClose = 0;

if (i == 0) {

// 第一根昨收為0

lastClose = 0;

} else {

// 使用前一根的收盤價

lastClose = list.get(i - 1).getClose();

}

double TRI = Math.max(kCandleObj.getHigh(), lastClose) - Math.min(kCandleObj.getLow(), lastClose);

tRISigma += TRI;

}

dataATRs.add(new KCandleObj(tRISigma / 14));

}

KLineObj kLineObj = new KLineObj();

kLineObj.setLineData(dataATRs);

kLineObj.setTitle("ATR(14)");

kLineObj.setValue(dataATRs.get(dataATRs.size() - 1).getNormValue());

kLineObj.setLineColor(Color.parseColor("#feb705"));

kLineObj.setScale(KNumberUtil.getPointPow(list.get(0).getClose()));

lineDatas.add(kLineObj);

return lineDatas;

}

3 BIAS

3.1 照例奉上效果圖

bias.png

3.2 照例奉上公式

計算公式如下：

乖離率=[(當(dāng)日收盤價-N日平均價)/N日平均價]*100%

其中N取：6,12,24

BIAS算是比較簡單的一個指標(biāo)。

3.3 破例奉上BIAS的代碼

* 計算bias

* 計算公式如下：

* 乖離率=[(當(dāng)日收盤價-N日平均價)/N日平均價]*100%

*

* @param list

* @param cycle 6,12,24

* @return

*/

private static List getBIASLineCycleData(List list, int cycle) {

List dataBIASOneCycle = new ArrayList<>();

// 加入前面周期的缺省 確保list的值跟周期線一致 缺省范圍=(cycle-1)

for (int i = 1; i < cycle; i++) {

dataBIASOneCycle.add(0, new KCandleObj());

}

// 從(cycle-1)開始，因為list的索引從0開始

// 對周期內(nèi)的收盤價求和

double sigmaClose = 0;

for (int t = cycle - 1; t < list.size(); t++) {

KCandleObj kCandleObj = list.get(t);

double close = kCandleObj.getClose();

// 為0說明沒有計算過

if (sigmaClose == 0) {

for (int i = t - (cycle - 1); i <= t; i++) {

sigmaClose += list.get(i).getClose();

}

} else {

// 對之后的求和 減去第1個+當(dāng)前的1根 不用再做周期循環(huán)

sigmaClose = sigmaClose - list.get(t - cycle).getClose() + close;

}

// 收盤價均值

double closeAverage = sigmaClose / cycle;

double bIAS = (close - closeAverage) / closeAverage * 100;

dataBIASOneCycle.add(new KCandleObj(bIAS));

}

return dataBIASOneCycle;

}

4 CCI

4.1 熱乎乎的cci效果圖

cci.png

4.2 百度可見的cci公式

以日CCI計算為例，其計算方法有兩種。

第一種計算過程如下：

CCI(N日)=(TP－MA)÷MD÷0.015

其中，TP=(最高價+最低價+收盤價)÷3

MA=近N日收盤價的累計之和÷N

MD=近N日(MA－收盤價)的累計之和÷N

0.015為計算系數(shù)，N為計算周期

網(wǎng)上還有一種計算方式是用平均絕對偏差弄的，直接第一種實現(xiàn)了也就沒有搞第二種了。這概念只能認(rèn)得幾個字，令人望而卻步。

稍微提示一下，計算MD的時候請用絕對值，不然算出的來的指標(biāo)線會不對。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的atr指标 java算法_关于股指期货的SAR、CCI、BIAS、ATR指标的算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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