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ADX 指標:計算方式、20 與 25 的差別,以及如何測試趨勢濾網

ADX 衡量近期走勢有多單向,不衡量方向。20 與 25 這兩個水準只是慣例,請在你自己的市場與 K 棒週期上檢驗;把 ADX 當成濾網而非進場訊號,並以樣本外資料上扣除成本後的平均每筆損益、交易筆數與回撤來評斷濾網。

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目錄
  1. ADX 指標如何計算?
  2. ADX 水準多少代表強趨勢:20 還是 25?
  3. ADX 當濾網比較好,還是當訊號?
  4. ADX 會落後嗎?什麼時候會給出錯誤讀數?
  5. 如何檢驗 ADX 濾網是否改善趨勢策略?
  6. 在 NQ 日 K 棒上,ADX 濾網得勝過什麼基準?
  7. 常見問題
  8. 參考文獻

ADX 指標如何計算?

ADX 指標衡量近期價格走勢有多單向,範圍 0 到 100,但不說明價格往哪個方向走。它由 +DI 與 -DI 兩條方向線的差距建立,並以 14 根 K 棒平滑兩次。讀數高於 25 是常見的趨勢跡象;請先在你自己的市場上檢驗這個水準。

ADX 平均趨向指標是 +DI 與 -DI 之間距離的平滑平均,以兩者總和的占比來衡量。可以想成拔河。+DI 是買方的拉力,-DI 是賣方的拉力,ADX 告訴你這場比賽有多一面倒,卻不說哪一隊在贏。下跌市場中的高 ADX 代表強勢下跌趨勢,不是買進的理由。

從一根 K 棒到最終數字,共有五個步驟:

  1. 方向變動。+DM 是今日最高價減昨日最高價,只有當它大於昨日最低價減今日最低價、且大於零時才保留。-DM 是昨日最低價減今日最低價,條件為鏡像對稱。真實區間取以下三者中最大的:今日最高價減今日最低價、今日最高價減昨日收盤價、昨日收盤價減今日最低價。
  2. 平滑。+DM、-DM 與真實區間各自以 14 根 K 棒平滑。
  3. 方向線。+DI 是平滑後的 +DM 除以平滑後的真實區間,再乘以 100。-DI 是同樣算法,改用 -DM。每條線說明該根 K 棒區間中有多少落在它那個方向。
  4. DX。唯一值得記住的公式:

DX = |+DI − -DI| ÷ (+DI + -DI) × 100

其中 |+DI − -DI| 是兩條線的差距,去掉正負號;(+DI + -DI) 是兩者之和。一條線是 30、另一條是 10 時,DX 為 50。兩條都是 20 時,DX 為 0,不論 K 棒多活躍。

  1. ADX。DX 再以 14 根 K 棒平滑一次。這第二次平滑,就是 ADX 移動緩慢的原因,落後一節會說明。
ADX 分五個步驟建立:方向變動與真實區間、14 根 K 棒平滑、+DI 與 -DI 兩條線、DX 為兩線差距除以兩線總和,ADX 則是 DX 再以 14 根 K 棒平滑一次。ADX 沒有正負號;方向來自 DI 線 ADX 沒有方向 五個步驟,平滑兩次 變動量 平滑 ±DI DX ADX 14 根 14 根 DX = 差距 ÷ 總和 × 100 方向來自 +DI 與 −DI。 所以:ADX 要搭配趨勢規則。
從一根 K 棒的最高價、最低價與收盤價到 ADX,共五個步驟。ADX 由兩條 DI 線的差距建立,沒有正負號。

由於每一步都是精確的算術規則,ADX 可以寫進策略並在不需主觀判斷的情況下測試,這正是它與手繪工具的差別;可檢驗的技術分析工具與指標指南就是依這條界線分類指標。

ADX 水準多少代表強趨勢:20 還是 25?

20 與 25 這兩個水準,是從原始日 K 棒研究沿用下來的慣例,不是任何市場的實測事實,所以區分盤整與趨勢的水準,必須靠分組你自己的交易來找。提出方向變動的 1978 年那本書(Wilder, 1978)用的是商品日 K 棒與 14 根 K 棒的長度。後來交易人在 20、25 與 40 畫的整數線,只是這個刻度上的標籤。

常見解讀如下:

  • 低於 20:無趨勢;走勢大致平衡。
  • 20 到 25:趨勢可能正在形成。
  • 高於 25:趨勢中。
  • 高於 40:強趨勢,常出現在行情後段。
常見的 ADX 區間是日 K 棒研究沿用下來的慣例:低於 20 無趨勢,20 到 25 趨勢形成中,25 到 40 趨勢中,高於 40 為強趨勢且常已偏晚;請依自己的交易分組找出你的水準 ADX 區間是慣例 常見標示,14 根日 K 棒 高於 40 25-40 20-25 低於 20 強,常偏晚 趨勢中 趨勢形成中 無趨勢 20 與 25 是習慣,不是事實。 所以:分組你的交易,找出你的水準。
常見的 ADX 區間,以及它們想標示的價格階段。20 與 25 這兩條線,把同一個刻度分在兩個不同的位置。

有兩件事會讓有用的水準偏離 25。第一是 K 棒大小。5 分鐘 K 棒上 14 根 K 棒的 ADX 約回看一小時的交易,一天內會多次穿越 25;同樣的設定放在日 K 棒上,則回看三週。日內交易最佳指標背後的測試顯示,在日 K 棒上選出的門檻,用在短 K 棒上會有多大的誤導。第二是市場本身。大部分日子都在漂移的指數期貨,與大部分日子都出現長段行情的商品期貨,平均 ADX 值會不同,所以同一條線在兩者上的意義不同。

找出你的水準,踏實的做法是計數。先不加任何濾網執行你的趨勢規則,記錄每根進場 K 棒上的 ADX 值,把交易分到各個區間,計算每個區間扣除成本後的平均每筆損益。平均每筆損益變化最大的區間界線,就是你的候選門檻。

假設性範例

一條日 K 棒的突破規則在十年內產生 400 筆交易。依進場時的 ADX 分組:低於 20 的 120 筆,扣除成本後平均 −$40;20 到 25 的 80 筆平均 $30;25 到 40 的 150 筆平均 $110;高於 40 的 50 筆平均 $20。躍升出現在 25,所以 25 是第一個要拿來當濾網測試的門檻。若躍升出現在 20,那個位置就是你的水準,不管慣例怎麼說。

ADX 只是衡量近期 K 棒有多規律的方式之一;衡量價格隨機性的熵指標用不同的公式問同一個問題,也會遇到同樣的門檻問題,所以上述分組方法完全適用於它。

ADX 當濾網比較好,還是當訊號?

ADX 當成允許或阻擋另一條規則進場的濾網,比當進場訊號更好用,因為 ADX 上升只告訴你行情已經在進行,不告訴你從哪裡開始。濾網是另一條規則開倉之前必須成立的條件;它自己不會開倉。訊號則是開倉的條件。

當成訊號時,ADX 有兩種常見形式,兩者都有時點問題。+DI 向上穿越 -DI 在盤整市場中經常觸發,因為兩條線靠得相當近,小幅波動就互換位置。ADX 向上穿越 25 則要等平滑後的差距連續擴大數根 K 棒才觸發,那時突破的那根 K 棒早已過去。當成濾網時,進場由趨勢規則在它自己的時點發出,ADX 只決定這次進場是否放行。交易仍可能偏早;ADX 是確認,而不是觸發。

問題ADX 當濾網ADX 當訊號
什麼觸發進場趨勢規則(突破、均線交叉、通道)+DI 穿越 -DI,或 ADX 向上穿越 25
ADX 的作用ADX 低於該水準時阻擋進場產生進場
對交易筆數的影響比單獨使用規則更少的交易自己的交易筆數
時點進場可能偏早;ADX 只做確認進場出現在行情開始之後
該衡量什麼濾網前後扣除成本後的平均每筆損益單獨使用時扣除成本後的平均每筆損益
ADX 當濾網與當訊號的比較:當濾網時,由趨勢規則開倉,ADX 閘門只決定放行或阻擋;當訊號時,由 ADX 穿越 25 開倉,進場來得偏晚 ADX 當濾網用 由誰開倉? 濾網 訊號 趨勢規則 ADX 閘 進場 ADX 過 25 進場偏晚 濾網只負責放行或阻擋。 所以:與單獨規則比較。
濾網或訊號:同一個指標扮演兩種不同角色,每種角色用不同的比較來評斷。

濾網的角色會改變一個你必須盯著的數字:交易筆數。濾網移除的每一筆交易,也同時移除一筆手續費與一筆滑價,所以就算濾網等量地移除賺錢與賠錢的交易,也可能提高扣除成本後的平均每筆損益。這是成本面上的實質改善,但與「ADX 找到更好的交易」是不同的主張。它也會縮小樣本。把 400 筆交易砍到 60 筆的濾網,不論平均看起來多好,剩下的筆數都太少,分不出是實力還是運氣。

ADX 會落後嗎?什麼時候會給出錯誤讀數?

ADX 平滑了兩次,所以在圖上已看得出趨勢的數根 K 棒之後才穿越 25,而且在趨勢中的暫停期間會下降,即使趨勢仍然存在。落後是價格上的事件與指標反映該事件之間的延遲。ADX 使用的 14 根 K 棒平滑,給舊 K 棒的權重,約與 27 根 K 棒的指數移動平均相當,而這個權重先套用在方向變動上,再套用在 DX 上。所以一根強勢 K 棒的走勢,在到達 ADX 線之前被稀釋了兩次。

示意形狀:價格突破、上漲、暫停後再上漲;ADX 在突破後約七根 K 棒才穿越 25,並在暫停期間跌破 25,而趨勢仍然完好 ADX 確認偏晚 示意圖 以 14 根 K 棒平滑兩次 價格 ADX 25 晚 7 根 暫停時下降 ADX 落後,暫停時下滑。 所以:雙門檻,25 進、20 出。
雙重平滑的兩項代價:ADX 確認突破的時間偏晚,且在趨勢仍完好的暫停期間會跌破門檻(示意形狀)。

有三種情況會產生誤導嚴格門檻的讀數:

  1. 趨勢中的暫停。價格橫向移動數根 K 棒,+DM 與 -DM 同時縮小,DX 下降,ADX 隨之跌破 25。若濾網在 ADX 下降時也平倉,就會在趨勢通常恢復的那一刻,把好部位出場。
  2. 急遽反轉。價格轉向時 ADX 仍可能維持高檔,因為它只知道走勢是單向的,不知道方向已經換邊。DI 線交叉,DX 短暫下探,而 ADX 把這個下探平滑掉了。
  3. 極度平靜的市場出現一根寬幅 K 棒。在平淡階段出現一根大 K 棒,會同時抬高真實區間與兩個 DM 值,所以 DI 差距幾乎不動,ADX 維持低檔,即使圖上看起來像突破。

每個問題都有經過測試的對策。改用兩個水準而不是一個:高於 25 才允許進場,但只在低於 20 時才再度阻擋,讓小幅回落不會翻轉濾網。用斜率而不用水準,讓「ADX 上升」即使在 18 也算數。或縮短週期,以雜訊換取較短的落後。每一個平滑指標都面臨同樣的取捨;隨波動率改變平滑速度的 VIDYA 指標就是嘗試在趨勢段縮短落後、在平靜段拉長落後,代價是它自己的假啟動。不論你選哪一種變形,下一節的測試都相同。

如何檢驗 ADX 濾網是否改善趨勢策略?

先單獨執行趨勢規則,再以數個門檻加上 ADX 濾網,成本與下一根 K 棒成交相同,並以樣本外資料上扣除成本後的平均每筆損益、交易筆數與回撤來評斷濾網,而不是以較平滑的樣本內曲線。樣本外資料是你沒有用來選門檻的那一段歷史。推進分析是一種檢驗:在一個資料窗口上選定設定,在其後的窗口上原封不動執行,向前移動,再重複。

  1. 先單獨執行趨勢規則,計入手續費、滑價與下一根 K 棒成交。記下交易筆數、扣除成本後的平均每筆損益與最大回撤。這就是基準。
  2. 加上 20、25 與 30 的 ADX 濾網,其他都不變。
  3. 把每個版本的交易筆數與扣除成本後的平均每筆損益與基準比較。
  4. 檢查相鄰門檻的表現是否相近。若 25 有幫助而 20 與 30 都有害,這個結果描述的是雜訊,不是趨勢指標。
  5. 執行推進分析,針對表現最好的濾網版本,讓門檻在過去窗口上選定、在其後的窗口上評斷;方法詳見推進分析。
  6. 只在以下情況接受濾網:樣本外的平均每筆損益與回撤都優於未加濾網的規則,且剩下的交易筆數夠多,足以算是證據。
檢驗 ADX 濾網的六個步驟:計入成本與下一根 K 棒成交單獨執行規則、加上 20、25 與 30 的 ADX、比較平均每筆損益與交易筆數、檢查相鄰門檻一致、執行推進分析,只在樣本外結果改善時接受 分六步檢驗濾網 成本相同,資料相同 1 2 3 4 5 6 單獨規則 成本,下一根成交 加 ADX 20、25、30 比較 平均損益、筆數 相鄰門檻 三者一致 推進分析 先選,再測 接受 樣本外改善
這套檢驗順序,讓你能說濾網有幫助,而不是只說它讓一條樣本內曲線更平滑。

步驟 4 之所以重要,是因為測試三個門檻就已經是一次小型搜尋,而搜尋中的最佳者會被挑選效應美化:Bailey、Borwein、López de Prado 與 Zhu(2014)指出,在同一份資料上比較的變體越多,優勝者的樣本內結果就越高估後續表現。Park 與 Irwin(2007)回顧數十年的技術規則研究,發現未做這類修正、也沒有樣本外檢查的結果,最容易消失。當未加濾網的規則與它在 20、25、30 的 ADX 版本在 AlphaPrime(Valynox)裡是各自獨立的候選策略時,你在搜尋前於策略檢驗裡設定的通過門檻,會決定哪一個進入推進分析這一步,所以濾網後的曲線不會因為事後看起來較平滑而被接受。

數字濾網有幫助濾網只是移除交易
交易筆數下降下降
扣除成本後的平均每筆損益明顯上升持平或下降
最大回撤下降大致相同
樣本外結果與樣本內方向相同樣本內改善,樣本外沒有
相鄰門檻20、25、30 都相近只有一個門檻有效
兩種濾網都會減少交易;有幫助的濾網會明顯提高平均每筆損益、降低回撤、樣本外仍成立,且相鄰門檻一致,只是減少交易的濾網則平均每筆損益持平、回撤相同、樣本外退色,且只在一個門檻有效 交易變少不是證明 兩者都減少交易。再檢查: 有幫助 只減筆數 平均損益 回撤 樣本外 相鄰門檻 明顯上升 下降 成立 一致 持平或下降 相同 退色 僅一個有效 只有樣本外的改善才算數。 所以:樣本外成立才保留。
兩欄都減少交易。只有左欄名副其實:平均每筆損益與回撤都改善,改善在樣本外仍然成立,且相鄰門檻一致。

假設性範例

基準:400 筆交易,扣除成本後平均每筆損益 $60,最大回撤 $18,000。ADX 濾網設為 20:320 筆交易,$70,$17,000。設為 25:240 筆,$95,$12,000。設為 30:170 筆,$90,$12,500。三個門檻方向一致,所以濾網通過步驟 4。每個窗口重新選門檻的推進分析,樣本外平均每筆損益為 $80,基準的樣本外則為 $55,回撤也較小。濾網予以保留。若推進分析結果是 $50 對 $55,那麼樣本內的改善就只是挑選的結果,濾網會被捨棄。

在 NQ 日 K 棒上,ADX 濾網得勝過什麼基準?

本文背後的執行是未加濾網的基準,不是 ADX 的結果。它在 NQ 日 K 棒上,2019-01-02 至 2025-06-30,多空皆做,一口,每筆交易手續費 $20、滑價 $10,測試一條替代規則:以 CCI 順勢指標規則作為唯一的進場與出場,沒有停損、停利,也沒有任何濾網。ADX 濾網並未參與。它的數字顯示,疊在這類規則之上的 ADX 濾網,依上述六個步驟,必須改善到什麼程度。

來源:AlphaPrime 產品引擎(CPU),2026-10-31 執行。NQ 日線,2019-01-02 至 2025-06-30,多空都做,1 口,每筆手續費 $20、滑價 $10。

數字結果
淨利(已平倉)$192,105
最大回撤$71,325
交易筆數168
勝率58.93%
獲利因子1.423
平均每筆$1,143.48
在場時間56.02%

這次執行有兩點決定了該怎麼讀。第一,它是搜尋在嘗試的 1,024 個中保留下來的那一個候選策略,依報酬對回撤的比較挑選。事後挑出保留的那個,會讓它看起來比實際好:其餘候選在這項衡量上表現較差,這個候選與其餘之間的差距,有一部分是剛好與這幾年對上的運氣。不應有人預期這條規則、CCI 或 NQ 會產生這些數字。第二,所測的規則是用標準指標建立的替代規則,不是 ADX 規則,所以這裡的任何內容都不能說明 ADX 的表現。

假設性範例:基準有 200 筆交易、平均每筆損益 300 美元;通過的濾網有 130 筆交易、450 美元,回撤比基準低 30%;未通過的濾網有 60 筆交易、280 美元,回撤只比基準低 5%。 通過須三項皆備 假設性;回撤與基準相比 基準 通過 未通過 筆數 平均損益 回撤 200 130 60 $300 $450 $280 100% 70% 95% 光是交易變少,什麼也證明不了。 所以:也要檢查平均損益與回撤。
未加濾網替代規則的權益曲線與回撤,並標出樣本外區段。請看最大回撤的深度與長度,以及樣本外標記之後的斜率是否與之前相近:這是 ADX 濾網必須改善、又不能移除 168 筆交易中大部分的兩件事。 NQ · 日 K · 2019-01-02 至 2025-06-30 · CPU 引擎回測

把它當成基準來讀,上表為濾網設下三個目標。第一是回撤 $71,325:在盤整階段阻擋進場的濾網應該把它降下來,若沒有,就代表濾網沒有移除造成虧損的交易。第二是交易筆數 168:在六年半內,把 168 筆砍到 40 筆的濾網,連證據一起移除了。第三是平均每筆損益 $1,143.48,相對每筆 $30 的成本:濾網要靠在樣本外提高這個數字來證明自己的價值,而不是把樣本內獲利因子提到 1.423 以上。AlphaPrime 以手續費、滑價與下一根 K 棒成交評估每個候選策略,所以加濾網與不加濾網的版本,是在相同的成本基礎上比較;比較仍須在樣本外區段進行,而不是整條曲線。

你的下一步,不論用什麼軟體都一樣。取一條你已有的趨勢規則,不加濾網執行,記下它的交易筆數、扣除成本後的平均每筆損益與最大回撤。接著依進場 K 棒上的 ADX 值把它的交易分組,找出平均每筆損益躍升的區間界線,再以上述六個步驟,把該水準與它的兩個相鄰水準當成濾網測試。若樣本外的平均每筆損益與回撤都改善,你就有了一個濾網。若只有樣本內曲線變平滑,你得到的只是更少的交易,別無其他。

常見問題

趨勢的 ADX 值多少算合適?

常見標示是:低於 20 為無趨勢,高於 25 為趨勢,高於 40 為強趨勢。這些是日 K 棒研究沿用下來的慣例,不是你所在市場的實測事實。要找出自己的水準,請記錄你的規則每筆交易進場時的 ADX,把交易分到各區間,並比較各區間扣除成本後的平均每筆損益。

ADX 能告訴你趨勢方向嗎?

不能。ADX 只衡量走勢有多單向,刻度沒有正負號。方向來自建構它的兩條線:+DI 高於 -DI,代表近期走勢偏向上;-DI 高於 +DI,代表偏向下。-DI 在上的高 ADX,就是強勢下跌趨勢。

ADX 會落後價格嗎?

會,這是設計使然。ADX 以 14 根 K 棒平滑兩次,所以通常在突破已能在圖上看見的數根 K 棒之後才穿越 25,並在趨勢中的暫停期間下降。使用兩個水準,一個允許進場、較低的一個再度阻擋進場,或使用 ADX 的斜率而不是水準,可以減輕影響;縮短週期可減少落後,但會增加錯誤讀數。

ADX 週期該用多少?

原始設定是 14 根 K 棒,多數測試從這裡開始。較短的週期反應較快,也更常穿越門檻;較長的較平穩,也較晚。測試週期的方法和測試門檻相同:以單獨的趨勢規則為基準,比較相鄰數值,並以樣本外的交易做決定。

可以在 5 分鐘 K 棒上用 ADX 嗎?

可以,但 25 這個水準就失去它在日 K 棒上的意義。5 分鐘 K 棒上 14 根 K 棒的 ADX 約回看一小時,一天內會多次穿越 25,並對單一根寬幅 K 棒起反應。把這個水準視為未知,依進場時的 ADX 分組你的日內交易,讓各區間扣除成本後的平均每筆損益,顯示在這個 K 棒週期上有用的界線落在哪裡。

參考文獻

  • Wilder, J. W. (1978). New Concepts in Technical Trading Systems. Trend Research.
  • Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.
  • Park, C.-H., & Irwin, S. H. (2007). What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis? Journal of Economic Surveys, 21(4), 786–826.