1、指标分类
大多数基于价格的动量指标大致分为两个阵营：
（一） 基于范围的振荡器
这些指标在有限的值范围内运行，通常为 0 – 100（例如。RSI、随机指标、威廉姆斯 %R 等）。它们的优势在于具有客观定义的动量读数，同时使这些读数在各种证券中保持一致，以便进行跨市场比较。
但是，这些工具只能获得有限范围的值，这在实际应用时在价格趋势期间会带来问题，因为它们的极端读数（也称为“超买/超买”）长时间保持在高（或低）水平，从而给出许多错误信号。
事实上，一些分析师基于这种现象创造了一些违反直觉的技术，其中“超买”是未来强势的标志，而“超卖”是未来疲软的标志。
振荡指标对趋势不友好，有人可能会说这些不是真正的动量测量标准，而是区间识别指标。例如，14 周期随机振荡器在14 周期唐奇安通道中以%表示您的位置，并且不衡量价格动量本身。因此，“超买，超卖”这两个术语有点用词不当。
（二） 趋势跟踪类指标
这些指标衡量一段时间内的价格变化，通常是范围无限的指标（但不完全是），因为它们的读数可以随着价格趋势而增加（或减少）（例如：RoC、MACD 等）。
他们的这种自由使得几乎不可能客观地定义“超买”、“超卖”水平，或者在不同资产类别之间进行有意义的动量比较（例如，单个股票与货币）。
当然，上述指标分类并不是一个完全详细的分类法，还有其它各种分类方法.....
这里我们分析MACD这个指标，并试图改进现有工具（MACD），通过消除其缺点，这样我们将创建一种独特类型的混合“无限振荡器”，这为使用经典MACD无法定义的几种模式识别机会打开了大门。
2、何谓MACD：一种关于动量的测量工具
定义动量的可用工具之一是移动平均收敛散度 （MACD） 指标。MACD是由Gerald Appel在1970年代后期创建的。
它是一个趋势跟踪动量指标，显示价格的两个移动平均线之间的关系。
MACD分4个步骤构建：
1）、计算 12 周期的指数移动平均线
2）、计算 26 周期的指数移动平均线
3）、 MACD线 = 12 周期的EMA– 26周期EMA
4）、 信号线 = MACD 线的 9 周期 EMA
继MACD之后，Thomas Apray在1986年创建了MACD直方图，其构造如下：
5）、 MACD直方图 = 信号线– MACD 线
以上公式在通达信之类编写起来就是
DIF:EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);DEA:EMA(DIF,9);MACD:(DIF-DEA)*2;
因此，本质上：
1）、 12周期和26周期EMA是价格的一阶导数
2）、MACD线是价格的二阶导数
3）、信号线是价格的三阶导数
4）、MACD直方图是价格的四阶导数
MACD是一种具有许多非常规用途的多功能工具，但它仍然有5个关键缺点。
其中三个与MACD值本身有关，两个与信号线交叉有关。
3、MACD的缺点或限制
限制 1 –随时间变化的MACD
通过设计，MACD是一个“绝对价格指标”，因为它接受绝对价格的输入（价格MA），并产生输出（原始价格MA的价差），没有任何标准化过程。这将产生以下情况：
尽管现在的 MACD 值比20年前的值更大，但这并不意味着市场具有更大的动力。这只是由于证券在当前计算时比之前（比如20年前）计算时具有更大的绝对值的函数。越往前追溯，问题就越严重。
这意味着MACD（和MACD直方图）读数在相同证券的随时间推移上没有可比性，特别是如果相关市场的价格大幅升值或贬值之后。
比如：万科A，从古至今的股价和MACD变化如下图所示。
可以看出，早期的MACD值与当前的MACD已经完全没有参考意义了。这就是因为MACD使用价格差异来衡量，缺少标准化的恶果。
限制 2 – 跨市场的 MACD
MACD和MACD直方图的第二个限制是它们在不同股票之间没有可比性。
指标读数的任何差异都归因于比较具有不同绝对值的证券，而不是描述不同水平的动量强度。
例如，我们拿万科A与平安银行再对比一下，二者的MACD有对比价值吗？
显然二者价格变化波动效果不一致，直接拿MACD来对比，当然无法得出有价值的结论。
为什么一个这么有名的指标，却无法对比不同的证券、股票、市场呢？
这显然还是直接用价格差，缺少标准化过程造成的。
限制 3 – MACD 动量生命周期
MACD是移动平均线交叉系统的改进版本。当市场是朝着特定方向的趋势时，短期 EMA 对价格的反应比长期 EMA 更快，远离（更接近）它，因此它们的差异/点差增加（减少）。
因此，MACD 指示动量的方向（如果高于信号线则看涨，如果低于信号线则看跌）。当这与当前趋势相比时，它会突出显示动量加速或减速，并且可以通过信号线交叉来识别该过程的开始和结束。此外，MACD离平衡线越远，动量越强。
然而，由于MACD值在时间上、以及不同证券之间没有可比性，因此不可能将（MACD定义的）动量的强度（强度）标准化为客观和定量定义的框架，因此也就没法定量的定义“高（快）与低（慢）”和/或“超买与超卖”水平。
限制 4 – 信号线精度
当方向强度较低时，MACD将接近平衡线和/或接近信号线。因此，信号线交叉将很频繁，给出许多（错误）信号。这种现象是一般低动量环境中趋势跟踪系统行为的“阿喀琉斯之踵”之一。
MACD也不例外。
限制 5 – 信号线的延迟
当动量很高时，MACD信号精度是其主要优势之一。然而，当市场以太大的力量推高（走低）时 - 以至于 MACD 线与信号线建立了相当大的距离 - 但随后突然将其趋势转变为下行（上行），滞后 MA 需要一些时间才能赶上新数据（原始价格），这转化为方向正确（准确）， 但迟到（从时间的角度来看）信号。
这种现象更常见于快速看跌趋势，然后形成V形底部（当反趋势反弹发生时）。鉴于 MACD 的趋势跟踪性质，可以保证它会发出转弯信号，但它会产生一条信号线交叉，可能与实际价格底部本身有一段距离。
同样，作为限制3（以及信号线的滞后性质）的直接后果，不可能通过首先识别高动量环境来改善信号时序。
MACD交叉信号在高动量趋势反转中会存在较大延迟。
以上就是MACD指标的深刻认识，主要还是该指标在使用中的一些限制与不足。
认识到MACD指标的上述缺点之后，我们就可以试图加以改善了。
改善的方法请见之后的续集。
深入理解MACD（三）——用ATR改造MACDtonyblackwhite公众号tonyblackwhite
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前面详细讨论了MACD指标存在的缺点或限制。
深入理解MACD（一）mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzUyNTI4MA==&mid=2247484466&idx=1&sn=3a8cd51896b8ddf1c259a34547a3682a&chksm=97f9397da08eb06b90157b7510d21ff9e71db3f61099d311541ee8a4fe669ab63e4a0613e991&scene=21#wechat_redirect并提到了一种Naïve的解决MACD部分缺点的办法：利用PPO指标来标准化MACD。
深入理解MACD（二）用PPO指标解决缺点mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzUyNTI4MA==&mid=2247484475&idx=1&sn=7a1c2b589d86f1f8de1d415928651ca8&chksm=97f93974a08eb062c17de8da6b9d345f0652cfc5995ab0621878646e511ef7f78795f4372472&scene=21#wechat_redirect以上方法能够部分解决MACD的缺点，但是还是不能全部解决。
我们都知道，技术分析领域有一个非常著名的衡量波动性的工具平均真实波幅（ATR）。
前面我们提到“价格标准化”会由于波动性的差异导致跨市场动量的估值差异，那么最好的方式就是通过波动性本身来进行标准化。
这里我们将使用Welles Wilder发明的的ATR指标进行“价格标准化”。
ATR指标的介绍见这里：
《通达信》、《大智慧》使用技术分析库Tulip的ATR指标mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNzUyNTI4MA==&mid=2247484119&idx=1&sn=fde73be3b7ae094732ee5229b3e391e0&chksm=97f93f98a08eb68e209fd514e091d0f3906e93ce8aab80e44fd98f70ceafba142c9b985ea494&scene=21#wechat_redirect因此，MACD 线公式现在变为（ATRV这里表示26天的平均MTR，需自己编写）：
DIF:(EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26))/ATRV*100;DEA:EMA(DIF,9);MACD:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;为了将新指标与经典 MACD 区分开来，这里我把新指标命名为MACDV：
那么MACDV指标效果如何呢？
我们对比一下上证指数的MACD和MACDV，对比图如下：
可以看出，由于归一化， MACDV明显分布得更加均匀了，不同历史时期的数据也有了可比性了。
那么，不同市场之间的变动呢？
我们再对比一下中证500指数和创业板指。
现在我们可以看到，三个不同市场的MACDV分布基本都在-150~150之间变动了（约占95%的时间以上，3倍sigma。上证指数早期幺蛾子多，有一段时期飙到了500以上，那时候的数据姑且当做巨大偏差，就算了吧）。
个别超过150的时间，可以认为是当时市场的超强动量引起的，毕竟我们知道MACD本身的指标值也是不设变动限制的，是一个无限指标。
那么我们对比一下PPO和MACDV呢？
对比MACDV和PPO可以看出，MACDV的波动范围比PPO的等效波动要均匀得多。它们基本上在平衡线附近振荡相同的量，因为波动性的差异已被消除。
MACDV轻微和零星的极端情况同样可以归因于强劲的动量（在特定方向上的长时间移动）。
由于MACDV读数在不同时间和市场上具有可比性，这意味着我们可以创建一个动量生命周期对比图，该对比图将对动量的方向（“看涨”或“看跌”）和强度（“低”与“高”动量，以及“超买”与“超卖”）进行排名。
然而，MACDV是一个无界指标，它将具有额外的优势，即它不受传统振荡器比如RSI的缩放边界（0-100）的限制。
比如，
我们可以定义大于150或小于-150为极端动量段；
50~150和-50~-150区间为强动量段
-50~50区间为弱动量段。
定义
区间DIF信号线在DEA之上DIF信号线在DEA之下
>150高风险Risk
50<x<150回升Rallying回撤Retracing
-50<x<50区间运动Ranging区间运动Ranging
-150<x<-50反弹Rebounding反转Reversing
<-150高风险Risk
那么新指标中对应于MACD红蓝柱子的值（这里定义为MACD-VH）呢？
当MACD-VH高于40（或低于-40）时，这似乎意味着市场温和地向上延伸（下行）。
下图定义了红蓝柱子值的三个区间。
比如，创业板指数，MACDV以及对应的红蓝柱子如下所示：
再随便挑一个股票的例子
以上，就编写了一个能够克服传统MACD指标缺点，同时又利用MACD所有优点的新的指标MACDV。
这个新指标的构建方法与MACD的思想一模一样，唯一不同的是利用波动性指标ATR来进行标准化，从而使得指标能够应用同一证券的不同时间，也能够对不同种类的证券之间进行比较。
这样，就大大拓展了MACD类型指标的应用范围。
另一方面，我们也看到，MACD这种双均线交叉趋势信号的简单构建就制造出了MACD这样一种强大多用途的指标。它的构建思想并不复杂，却使得我们能够深入分析股票的涨跌动因。
结合ATR，对MACD进行简单的标准化处理之后，MACDV指标继承了MACD的一切优点，同时又改善了MACD的诸多缺点，值得深入测试。
