大家好！今天我想与大家分享一个基于Perry Kaufman的AMA指标的优化版本，特别是通过两个论坛的讨论而得出的成果。
在这个版本中，新增了一个名为AMA_Trend_Type的外部参数，旨在定义趋势检测方法的选择。
当AMA_Trend_Type不为零时：会测量当前AMA值（AMA[0]）与前一根K线的AMA值（AMA[1]）之间的差异。
计算公式为：deltaAMA=AMA[0]-AMA[1]。趋势检测的灵敏度以点数形式设置为dK*Point。
如果deltaAMA>dK*Point，则表示上升趋势，AMA线上会标记一个蓝点（如下图所示）。
如果deltaAMA<dK*Point，则表示下降趋势，AMA线上会标记一个红点。
当AMA_Trend_Type等于零时：会取最新的PeroidAMA指标上的AMA值数组，并计算标准差StdAMA。
趋势检测的灵敏度以标准差形式设置为dK*StdAMA。
如果deltaAMA>dK*StdAMA，则表示上升趋势，AMA线上会标记一个蓝点。
如果deltaAMA<dK*StdAMA，则表示下降趋势，AMA线上会标记一个红点。
AMA_Trend_Type的默认值为1，表示AMA的修改是以点数来衡量的。