平均趋向adx

趋势动量探测仪：平均趋向指数（ADX指标）全解析

一、ADX 是什么？为什么它能衡量趋势“强度”？

在金融技术分析中，仅仅知道价格上涨或下跌是不够的，我们更想知道的是：趋势是否“强势”、是否“有持续性”？

平均趋向指数（Average Directional Index，简称 ADX） 正是为此而生。它并不判断趋势方向，而是衡量趋势的“强度”。

趋势强，顺势交易；趋势弱，震荡思维。

二、pandas_ta 中 ADX 的函数结构

使用 pandas_ta.adx() 可方便地获得如下四个指标：

调用方式如下：

import pandas_ta as ta

df = ta.adx(
    high=df['high'],
    low=df['low'],
    close=df['close'],
    length=14,
    adxr_length=2
)

三、ADX原理剖析：由哪些部分组成？

ADX 是由两条“方向运动指标”衍生而来：

1. +DI（DMP）：衡量上涨动能
2. -DI（DMN）：衡量下跌动能
3. ADX：是 +DI 与 -DI 差值的绝对值的加权平均

具体公式简化如下：

$$ \text{ADX} = \text{MA} \left( \frac{|\text{+DI} - \text{-DI}|}{\text{+DI} + \text{-DI}} \times 100 \right) $$

并辅以 ADXR（平滑版ADX），作为信号滤波器。

四、常见用法与信号解读

✅ 判断趋势强度

• ADX < 20：趋势较弱，震荡区间
• ADX > 25：趋势强劲，可考虑跟随
• ADX > 40：趋势非常强，但也可能“过热”

✅ 判断趋势方向

• 若 +DI > -DI：上升趋势
• 若 -DI > +DI：下降趋势

结合如下交易逻辑：

if df["ADX_14"].iloc[-1] > 25:
    if df["DMP_14"].iloc[-1] > df["DMN_14"].iloc[-1]:
        print("趋势向上且强势，可考虑做多")
    else:
        print("趋势向下且强势，可考虑做空")

五、图表实战：趋势增强信号识别

我们可以将 ADX 与 +DI、-DI 绘制到一个图表中，辅助识别信号：

import matplotlib.pyplot as plt

df[["ADX_14", "DMP_14", "DMN_14"]].plot(figsize=(12, 6), title="ADX 趋势强度与方向")
plt.axhline(y=25, color='gray', linestyle='--', label='趋势强弱分界线')
plt.legend()
plt.show()

视觉上，一旦 ADX 突破 25，说明市场有明显的方向性，不再是震荡。

六、与其他指标的组合策略

为了避免ADX单独指标“趋势滞后”的特性，常与以下指标组合使用：

• 布林带或ATR：过滤震荡时期
• MACD / 均线突破：提供入场方向
• RSI：避免趋势过度扩张陷阱

七、pandas_ta 输出结构说明

pandas_ta 返回的是一个含有以下4列的 DataFrame：

可以轻松与价格线、布林带等在K线图中合并可视化。

八、总结：为什么“平均趋向动量指标”值得纳入你的系统？

无论你是日内交易者还是波段投资者，判断当前市场是“震荡”还是“趋势”是最基础也是最重要的判断。而ADX 提供了客观、标准化的趋势强度评分，帮助你：

• 避免震荡期做趋势单的亏损
• 捕捉趋势启动时的“上车机会”
• 在趋势衰退前及时减仓止盈

凭借 pandas_ta 的简单调用能力，你可以轻松将 ADX 纳入交易系统中，打造属于自己的趋势动量滤波器。

👉 中文名称建议：平均趋向动量指标 该名称兼顾了 ADX 衡量趋势方向强度的特征，同时突出了它对正负方向运动的融合处理，既贴近原意，又便于中文用户理解与检索。