关于Pine Script中KAMA指标ER计算的代码验证问询

正在编写考夫曼自适应移动平均线（KAMA）时，对效率比率（ER）的代码实现存在疑问。ER的计算公式为 ER = Change/Volatility，具体定义：

• Change = 当前收盘价与10周期前收盘价差值的绝对值
• Volatility = 最近10期内每期收盘价与前一期收盘价差值绝对值的总和

编写的Pine Script代码如下：

indicator('KAMA', shorttitle='KAMA', overlay=true)
length = input(title='周期长度', defval=10)
fastLength = input(title='快速EMA常数', defval=2) // 平滑常数
slowLength = input(title='慢速EMA长度', defval=30) // 平滑常数
source = input(title='数据源', defval=close)

change = math.abs(ta.change(source, length)) 
volatility = math.sum(math.abs(ta.change(source)), length)
ER = change/volatility

问题与解答 #

问题1 #

代码行 change = math.abs(ta.change(source, length)) 是否会返回当前收盘价与10周期前收盘价差值的绝对值？

解答：是的。ta.change(source, length) 会计算当前周期source值与length周期前的source值的差值，math.abs() 对该差值取绝对值，完全符合Change的定义。

问题2 #

代码行 volatility = math.sum(math.abs(ta.change(source)), length) 的返回值是以下哪一种：

• 2.1 最近10期内每期当前收盘价与前一期收盘价差值绝对值的总和？
• 2.2 当前收盘价与10周期前收盘价差值的绝对值？

解答：返回值对应2.1。ta.change(source) 默认计算当前周期与上一周期source值的差值，经math.abs()取绝对值后，math.sum(..., length)会对最近10期的该绝对值结果求和，与Volatility的定义一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者T K