大家好！今天我们来聊聊一个非常实用的指标——XRAVI（区间动作验证指数），它由T. Chande开发，专为MetaTrader 5平台设计。
XRAVI的计算原理与ADX指标有所不同。Chande建议以13周的简单移动平均线（SMA）作为XRAVI的基础，这代表了市场参与者对价格的季度情绪（季度为3个月或65个交易日）。XRAVI的短期平均值占长期平均值的10%，大致为7。
XRAVI指标的计算公式如下：
XRAVI = 100*(SMA(7) - SMA(65)) / SMA(65)
其中，SMA（周期）是指简单移动平均线，周期为指定的时间段。
Chande建议为XRAVI指标设置以下参考线：正负0.3%或正负0.1%，具体选择取决于市场特性。当XRAVI指标线向上穿越参考线时，预示着新的上升趋势的开始；而当指标线向下穿越参考线时，则是下行趋势的信号。一般而言，当XRAVI指标线上升时，趋势很可能会继续上涨，而当其下降时，趋势可能会持续下跌。
XRAVI指标反转至零线表示趋势结束，可能出现通道（外汇通道策略）。但如果指标反复反转而未进入参考线范围内，这意味着趋势可能会重新开始。
XRAVI指标相对简单，类似于MACD和价格振荡器指标。XRAVI的独特之处在于它利用运动收敛-发散作为趋势指标，考虑到平均值的发散（而非交叉）。
值得注意的是，ADX有两个平滑处理，而XRAVI只有一个。因此，XRAVI在之前提到的值下更加敏感，能够比18天的ADX更早发出趋势开始或结束的信号。
该指标允许从十种可能的平滑类型中进行选择：
- SMA - 简单移动平均线；
- EMA - 指数移动平均线；
- SMMA - 平滑移动平均线；
- LWMA - 线性加权移动平均线；
- JJMA - JMA自适应平均线；
- JurX - 超线性平滑；
- ParMA - 抛物线平滑；
- T3 - Tillson的多重指数平滑；
- VIDYA - 使用Tushar Chande算法的平滑；
- AMA - 使用Perry Kaufman算法的平滑。
需要注意的是，不同平滑算法的相位类型参数意义完全不同。对于JMA，它是一个外部相位变量，范围从-100到+100；而对于T3，则是平滑比例乘以100以便于可视化，对于VIDYA则是CMO振荡器周期，AMA则是慢速EMA周期。在其他算法中，这些参数对平滑没有影响。对于AMA，快速EMA周期是一个固定值，默认为2；幂次比率同样为2。
该指标使用SmoothAlgorithms.mqh库类（必须复制到terminal_data_folder\MQL5\Include）。关于类的使用，已在文章“对价格序列进行平均以进行中间计算而不使用额外缓冲区”中进行了详细描述。
该指标最早在MQL4中实现，并于CodeBase于2008年02月15日发布。
