阿尔诺·勒古移动平均线 (ALMA)
阿尔诺·勒古移动平均线（ALMA） 是由阿尔诺·勒古开发的一种指标，优化用于消除市场噪音并减少信号滞后。
要使用该指标，您需要使用 ArnaudLegouxMovingAverage 类。
描述
ALMA结合了两种数据平滑方法的优点：
- 消除市场噪音（像大多数移动平均线一样）
- 最小化滞后（许多平滑指标的典型特征）
ALMA 指标使用正态（高斯）分布作为权重函数，可以通过偏移量和西格玛参数进行微调。这使其成为技术分析中非常灵活且有效的工具。
ALMA 用于：
- 确定当前趋势
- 识别反转点
- 基于交叉点创建交易系统
参数
该指标具有以下参数：
- 长度 - 计算周期（要分析的K线数量）
- Sigma - σ，一个控制高斯曲线形状的参数（推荐值：6）
- 偏移 - 偏移，一个控制平滑度和响应速度的参数（推荐值：0.85）
计算
ALMA 计算分几个阶段进行：
根据正态（高斯）分布确定窗口中每个数据点的权重：
m = floor(Offset * (Length - 1)) s = Length / Sigma 对于从 0 到 Length-1 的每个 i： w(i) = exp(-((i - m)^2) / (2 * s^2))归一化权重：
Sum_of_weights = 所有 w(i) 的总和 对于从 0 到 Length-1 的每个 i： w_norm(i) = w(i) / Sum_of_weights将 ALMA 计算为加权和：
ALMA = sum(Price(t-i) * w_norm(i))（对从 0 到 Length-1 的所有 i）
其中：
- 长度 - ALMA周期
- 偏移 - 偏移参数（从0到1）
- Sigma - sigma 参数（通常从 2 到 8）
