Адаптивная скользящая средняя Кауфмана (KAMA)

Адаптивная скользящая средняя Кауфмана представляет собой скользящую среднюю, которая адаптирует свою скорость на основе рыночного шума. Она быстро реагирует во время трендов и замедляется во время боковых движений рынка, чтобы уменьшить ложные сигналы.

Основные компоненты

• Коэффициент эффективности (ER): измеряет силу тренда относительно волатильности.
• Константа 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 = Предыдущая KAMA + SC * (Цена - Предыдущая KAMA)

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

Интерпретация

Когда ER высокий, KAMA приближается к цене и фиксирует тренды. Когда ER низкий, KAMA больше сглаживает и избегает шума.

Пример

Трейдер использует 10-периодный ER с быстрым 2 и медленным 30. Во время тренда KAMA следует за ценой и предоставляет своевременные сигналы. Во время диапазона она выравнивается и уменьшает ложные сигналы.

Практические замечания

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

Практический контрольный список

• 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 размещением капитала.
• Размер позиции должен быть таким, чтобы одна ошибка не повредила счету.
• Документируйте результат для улучшения повторяемости.

Распространенные ошибки

• Рассмотрение адаптивной скользящей средней Кауфмана (KAMA) как самостоятельного сигнала вместо контекста.
• Игнорирование ликвидности, спредов и фрикций исполнения.
• Использование правила на другом таймфрейме, чем тот, для которого оно было разработано.
• Переподгонка небольшой выборки прошлых примеров.
• Предположение о том же поведении при аномальной волатильности.

Данные и измерение

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

Замечания по управлению рисками

Контроль рисков имеет важное значение 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 движутся резко.

Варианты 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. Могут существовать похожие инструменты с разными названиями или слегка отличающимися определениями, поэтому четкая документация предотвращает путаницу.