构建自定义平滑移动平均线 (SMA) 的 Pine Script 实战指南

在本教程中，我们将逐步构建一个自定义的平滑移动平均线（SMA），并与 Pine Script 内置的 sma 函数进行对比。我们将从问题分析入手，逐步完成代码实现，并探讨常见陷阱与优化方法。

移动平均线的核心概念

移动平均线（MA） 是技术分析中最常用的工具之一，它通过计算指定周期内价格的平均值来平滑价格数据，帮助交易者识别趋势方向。

简单移动平均线（SMA） 是最基础的形态，其计算方法是取一定周期内收盘价（或其他价格）的算术平均值。每个价格在计算中的权重相等。

构建自定义 SMA 的步骤分解

第一步：明确问题与逻辑

要实现一个简单移动平均线，我们需要：

• 确定计算的周期长度（例如 14 期）。
• 累加过去 n 个周期（例如 14 根 K 线）的收盘价。
• 将总和除以周期数 n，得到平均值。
• 确保指标会随着新 K 线的出现而更新。

第二步：用伪代码规划逻辑

在编写具体代码前，先用伪代码梳理逻辑流程：

1. 定义一个函数，接收周期长度 length 作为参数。
2. 初始化一个变量 sum，用于累加价格，将其设为 0。
3. 通过循环，遍历过去的 length 根 K 线。
4. 在循环中，将每根 K 线的收盘价加到 sum 上。
5. 循环结束后，将 sum 除以 length，得到平均值。
6. 返回这个平均值。

第三步：在 Pine Script 中实现代码

3.1 设置用户输入参数

首先，我们需要允许用户自定义移动平均线的计算周期。

//@version=5
indicator("自定义SMA示例", overlay=true)
// 输入：移动平均线的回溯周期
length = input.int(14, title="平滑周期")

此代码创建了一个输入控件，用户可以在指标设置中轻松调整周期参数。

3.2 编写带循环的自定义函数

接下来，我们根据伪代码逻辑实现核心函数。

smoothMovingAverage(length) =>
    float sum = 0.0 // 初始化总和
    for i = 0 to length - 1
        sum := sum + close[i] // 累加过去 'length' 根K线的收盘价
    sum / length // 计算并返回平均值

3.3 在图表上绘制自定义SMA

计算出结果后，我们需要将其可视化。

smaCustom = smoothMovingAverage(length)
plot(smaCustom, color=color.blue, linewidth=2, title="自定义平滑MA")

这将在主图表上以蓝色线绘制出我们自定义的移动平均线。

第四步：与内置SMA函数进行对比验证

为了检验自定义指标的计算是否正确，我们引入 Pine Script 内置的 ta.sma 函数进行对比。

// 使用收盘价计算内置SMA
smaBuiltIn = ta.sma(close, length)
plot(smaBuiltIn, color=color.green, linewidth=2, title="内置SMA")

现在，图表上将同时显示蓝色的自定义SMA和绿色的内置SMA。如果实现正确，两条线应完全重合。

常见陷阱：变量持久化关键字 var 的误用

一个常见的错误是在初始化 sum 变量时错误地使用了 var 关键字。

错误示例：

smoothMovingAverage(length) =>
    var float sum = 0.0 // 错误地使用了 var
    for i = 0 to length - 1
        sum := sum + close[i]
    sum / length

后果是什么？
var 关键字使变量在整条K线上保持其值（持久化）。这意味着 sum 不会在每根新K线上重置为0，而是会不断累积历史数据，导致计算结果远大于正常值，自定义SMA将与内置SMA产生巨大偏差。

正确的做法是 移除 var 关键字，确保 sum 在每次函数调用时都被重新初始化为0。

进阶定制：选择不同的价格源

除了收盘价，移动平均线也可以基于开盘价、最高价、最低价或其平均值（如 hl2）进行计算。让我们增加一个输入选项来实现这个功能。

// 用户输入选择价格源 (收盘价, 开盘价, 最高价, 最低价, hl2等)
priceSourceOption = input.string("close", title="价格源", options=["close", "open", "high", "low", "hl2"])

// 将用户的选择映射到实际的价格数据
priceSource = switch priceSourceOption
    "close" => close
    "open"  => open
    "high"  => high
    "low"   => low
    "hl2"   => hl2

// 改进后的自定义函数，接收价格源参数
smoothMovingAverage(length, priceSource) =>
    float sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        sum := sum + priceSource[i]
    sum / length

// 调用自定义函数并绘制结果
smaCustom = smoothMovingAverage(length, priceSource)
plot(smaCustom, color=color.blue, linewidth=2, title="自定义平滑MA (定制价格源)")

现在，用户可以通过指标设置自由选择用于计算移动平均线的价格数据。

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完整代码示例

以下是整合所有功能的完整代码，方便您直接复制测试：

//@version=5
indicator("自定义 vs 内置SMA对比", overlay=true)

// 输入：移动平均线的回溯周期
length = input.int(14, title="平滑周期")

// 用户输入选择价格源
priceSourceOption = input.string("close", title="价格源", options=["close", "open", "high", "low", "hl2"])
priceSource = switch priceSourceOption
    "close" => close
    "open"  => open
    "high"  => high
    "low"   => low
    "hl2"   => hl2

// 自定义SMA函数
smoothMovingAverage(length, priceSource) =>
    float sum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        sum := sum + priceSource[i]
    sum / length

// 计算并绘制自定义SMA
smaCustom = smoothMovingAverage(length, priceSource)
plot(smaCustom, color=color.blue, linewidth=2, title="自定义SMA")

// 计算并绘制内置SMA作为对比
smaBuiltIn = ta.sma(priceSource, length)
plot(smaBuiltIn, color=color.green, linewidth=2, title="内置SMA")

// （可选）当两个SMA值相等时，在K线上方绘制标记
plotshape(series=smaCustom == smaBuiltIn and not na(smaCustom) and not na(smaBuiltIn), location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangleup, size=size.small, title="SMA匹配标记")

总结与学习价值

手动构建自定义移动平均线绝不仅仅是一个编程练习，它具有深远的学习价值：

1. 深入理解核心机制：揭开内置函数的神秘面纱，让你真正理解指标是如何从原始价格数据计算而来的。
2. 掌握灵活定制能力：明白不同的价格输入（如开盘价、最高价、最低价或中间价）会如何影响移动平均线的形态，从而根据不同市场状况选择最合适的计算方式。
3. 奠定复杂指标开发基础：SMA是许多更复杂指标（如指数移动平均线EMA、加权移动平均线WMA乃至MACD等）的构建基石。掌握其实现原理是迈向高级指标和策略编写的关键一步。

这个过程同时锻炼了你的编程和数据分析思维，使你能够更好地创建贴合个人交易逻辑的自定义工具。

常见问题

为什么要自己写SMA，而不是直接用内置的 ta.sma 函数？
自学实现的过程是理解指标计算原理的最佳途径。虽然在实际策略中直接使用内置函数更高效，但掌握了原理后，你就能定制内置函数不具备的功能（如使用特殊的价格源组合或添加过滤条件），并对可能出现的计算偏差进行调试。

在Pine Script中，var 关键字应该用在什么地方？
var 的正确用途是声明那些需要在不同K线之间保持状态的变量。例如，在计算累计成交量时，你需要将每根K线的成交量加到之前的总和上，这时就应该使用 var 来声明这个累计变量。但在我们计算SMA的例子中，每个K线的总和都需要独立计算，因此不应使用 var。

除了SMA，还有哪些常见的移动平均线类型？
主要还有指数移动平均线（EMA，给予近期价格更高权重）和加权移动平均线（WMA，按时间远近线性加权）。它们各自的计算公式不同，平滑效果和对价格反应的敏感度也有所差异。理解了SMA的实现，这些变体的原理也更易掌握。

如果循环的周期长度 length 大于当前已存在的K线数量会怎样？
Pine Script 在处理 close[i] 时，如果 i 超出了可用的历史数据范围，会返回 na（无效值）。因此，在函数中，当循环累加到 na 时，最终结果也会是 na。通常的解决方案是使用 na() 函数进行检查，或者确保输入的 length 值在合理范围内。

如何将自定义移动平均线应用到交易策略中？
移动平均线最常见的用法是判断趋势方向（价格位于MA之上为上升趋势，之下为下降趋势）以及生成交易信号（例如，短期MA上穿长期MA形成“金叉”作为买入信号）。你可以将自定义的SMA变量代入到 strategy.entry 的条件判断中。