市场震荡指数：识别趋势与盘整的量化雷达

一、什么是市场震荡指数（Choppiness Index）？

市场震荡指数（Choppiness Index），是由澳大利亚商品交易员 E.W. Dreiss 提出的技术分析工具，主要用于回答一个关键问题：

当前市场是在趋势中运行，还是处于震荡/横盘状态？

Choppiness Index 的核心理念是：

• 趋势越明显，指标值越低（接近 0）；
• 市场越混乱、缺乏方向，指标值越高（接近 100）。

这使得震荡指数成为构建趋势策略与震荡策略的关键判别工具。

二、Choppiness Index 的计算原理

Choppiness Index 计算过程基于 价格区间的对比与归一化处理，关键步骤如下：

1. 计算 N 日内的价格区间极差：

   TR_Range = max(high) - min(low)

2. 累计 N 日的真实波动范围（ATR）：

   sum_ATR = ∑ ATR(atr_length)

3. 取对数进行缩放（常用 log10 或 ln）：

   CI = 100 * log10(sum_ATR / TR_Range) / log10(length)

4. 结果范围在 0 \~ 100 之间：

   • 趋势性行情：CI < 38（建议阈值）；
   • 高度震荡：CI > 62；
   • 中性盘整：CI 介于 38\~62 之间。

三、pandas_ta 实战：如何快速计算震荡指数？

借助 pandas_ta 提供的 chop() 函数，我们可以轻松将震荡指数应用到量化模型中。

✅ 示例代码：

import pandas_ta as ta

df['CHOP_14'] = ta.chop(
    high=df['high'],
    low=df['low'],
    close=df['close'],
    length=14,
    atr_length=1,
    ln=False,         # 默认使用 log10
    scalar=100,
    drift=1
)

参数说明：

四、如何解读 CHOP 指标？

📊 指标解读区间：

📌 趋势识别信号：

df['趋势信号'] = df['CHOP_14'] < 38
df['震荡信号'] = df['CHOP_14'] > 62

五、震荡指数的交易策略应用

市场震荡指数并不是一个买入或卖出的信号，而是一个“过滤器”，可以用于以下三类策略优化：

✅ 1. 策略切换控制器

if chop < 38:
    策略 = "趋势策略"
elif chop > 62:
    策略 = "震荡策略"
else:
    策略 = "观望或低频交易"

通过 CI 作为判断依据，在量化策略中动态切换 EMA、ADX 等趋势类指标与布林带、RSI 等震荡类指标。

✅ 2. 趋势启动前预警

当 CHOP 高位下行突破 62 或 50，可能是趋势行情即将启动的信号：

df['趋势启动'] = (df['CHOP_14'] < 62) & (df['CHOP_14'].shift(1) >= 62)

✅ 3. 波段交易中的“行情确认”机制

将 CHOP 与 Supertrend、MACD 结合，可过滤掉假突破，确认趋势有效性。

六、震荡指数与其他指标联用建议

七、总结：为什么你需要市场震荡指数？

在当今高波动性市场中，策略并不是越复杂越好，正确判断市场当前“环境”才是策略成功的前提。市场震荡指数提供的正是这样一种判断能力：

✅ 识别趋势与震荡的边界 ✅ 优化趋势策略的触发时机 ✅ 策略切换的核心判别器

📌 中文名称：市场震荡指数（Choppiness Index）

这个名字直观反映了该指标衡量“震荡程度”的本质含义。无论你是正在优化趋势跟踪策略的量化交易者，还是正在寻找更稳定的入场逻辑，市场震荡指数都是值得信赖的分析利器。