Адаптивная скользящая средняя Кауфмана (KAMA)

Адаптивная скользящая средняя Кауфмана - это скользящая средняя, которая адаптирует свою скорость в зависимости от рыночного шума. Она быстро реагирует во время трендов и замедляется во время боковых рынков для уменьшения ложных сигналов.

Основные компоненты

• Коэффициент эффективности (ER): измеряет силу тренда относительно волатильности.
• Коэффициент сглаживания (SC): адаптируется на основе ER.

Общая формула

ER = Изменение за n периодов / Сумма абсолютных дневных изменений за n периодов SC = (ER * (FastSC - SlowSC) + SlowSC) ^ 2 KAMA = Предыдущее KAMA + SC * (Цена - Предыдущее KAMA)

FastSC обычно равен 2 / (быстрый период + 1), а SlowSC равен 2 / (медленный период + 1).

Интерпретация

Когда ER высокий, KAMA движется ближе к цене и захватывает тренды. Когда ER низкий, KAMA сглаживает больше и избегает шума.

Пример

Трейдер использует ER с периодом 10 с быстрым значением 2 и медленным 30. Во время тренда KAMA следует за ценой и дает своевременные сигналы. Во время флэта она выравнивается и уменьшает количество ложных сигналов.

Практические заметки

KAMA хорошо работает как фильтр тренда в сочетании с пробоями или сигналами импульса.

Практический чек-лист

• Определите временной горизонт для адаптивной скользящей средней Кауфмана (KAMA) и рыночный контекст.
• Определите входные данные, которым вы доверяете, такие как цена, объем или даты расписания.
• Напишите четкое правило входа и выхода перед выделением капитала.
• Определите размер позиции так, чтобы одна ошибка не повредила счет.
• Документируйте результат для улучшения воспроизводимости.

Распространенные ошибки

• Использование адаптивной скользящей средней Кауфмана (KAMA) как самостоятельного сигнала вместо контекста.
• Игнорирование ликвидности, спредов и трения при исполнении.
• Использование правила на другом таймфрейме, чем тот, для которого оно было разработано.
• Переоптимизация на малой выборке прошлых примеров.
• Предположение одинакового поведения при аномальной волатильности.

Данные и измерения

Качественный анализ начинается с согласованных данных. Для адаптивной скользящей средней Кауфмана (KAMA) подтвердите источник данных, часовой пояс и частоту выборки. Если концепция зависит от расчетных дат или дат расписания, согласуйте календарь с правилами биржи. Если она зависит от ценового движения, рассмотрите использование скорректированных данных для учета корпоративных действий.

Заметки об управлении рисками

Контроль риска необходим при применении адаптивной скользящей средней Кауфмана (KAMA). Определите максимальный убыток на сделку, общую экспозицию по связанным позициям и условия, которые делают идею недействительной. План быстрого выхода полезен, когда рынки резко движутся.

Вариации и связанные термины

Многие трейдеры используют адаптивную скользящую среднюю Кауфмана (KAMA) наряду с более широкими концепциями, такими как анализ трендов, режимы волатильности и условия ликвидности. Аналогичные инструменты могут существовать под другими названиями или с немного другими определениями, поэтому четкая документация предотвращает путаницу.