Was ist Kaufmans adaptiver gleitender Durchschnitt (KAMA)?

Kaufmans Adaptive Moving Average (KAMA) wurde 1998 vom amerikanischen quantitativen Finanztheoretiker Perry J. Kaufman entwickelt. Die Technik begann 1972, aber Kaufman stellte sie der Öffentlichkeit viel später offiziell durch sein Buch vor:„Handelssysteme und -methoden.“ Im Gegensatz zu anderen gleitenden Durchschnitten Der Adaptive Moving Average von Kaufman berücksichtigt nicht nur die Preisbewegung, sondern auch die Marktvolatilität. Sie gibt an, wie hoch das Risiko ist, das mit den Preisänderungen eines Wertpapiers verbunden ist. Anleger und Händler berechnen die Volatilität eines Wertpapiers, um vergangene Preisschwankungen zu beurteilen.

Der Kaufman-Vorteil

Wenn die Marktvolatilität niedrig ist, Der Adaptive Moving Average von Kaufman bleibt in der Nähe des aktuellen Marktpreises, aber wenn die Volatilität zunimmt, es wird hinterherhinken. Der KAMA-Indikator soll „Marktrauschen“ herausfiltern – unbedeutend, vorübergehende Preissteigerungen. Eine der Hauptschwächen traditioneller gleitender Durchschnitte besteht darin, dass sie bei der Verwendung für Handelssignale sie neigen dazu, viele falsche Signale zu erzeugen. Der KAMA-Indikator versucht diese Tendenz zu mindern – weniger Fehlsignale zu erzeugen – indem er nicht auf kurzfristige, unbedeutende Preisbewegungen.

Händler verwenden im Allgemeinen den Indikator für den gleitenden Durchschnitt, um Markttrends und -umkehrungen zu erkennen. So lesen Sie AktienchartsWenn Sie als Börseninvestor aktiv mit Aktien handeln, Dann müssen Sie wissen, wie man Aktiencharts liest. Selbst Händler, die hauptsächlich die Fundamentalanalyse verwenden, um Aktien auszuwählen, in die sie investieren möchten, verwenden immer noch häufig die technische Analyse der Aktienkursbewegung, um bestimmte Käufe und Verkäufe zu bestimmen. Aktiencharts.

Berechnung des adaptiven gleitenden Durchschnitts nach Kaufman

Bei der Berechnung des adaptiven gleitenden Durchschnitts von Kaufman Folgende Standardeinstellungen werden verwendet:

• 10 – Anzahl der Perioden für die Effizienzkennzahl
• 2 – Anzahl der Perioden für den schnellsten exponentiellen gleitenden Durchschnitt
• 30 – Anzahl der Perioden für den langsamsten exponentiellen gleitenden Durchschnitt

Um den Wert des KAMA zu erhalten, Sie müssen zuerst den Wert des Wirkungsgrads und der Glättungskonstante berechnen.

Schritt 1:Wirkungsgradverhältnis (ER)

Die Effizienzkennzahl zeigt die Effizienz von Preisänderungen. Er schwankt zwischen 1 und 0. Wenn der Preis über 10 Perioden unverändert bleibt, das ER ist null. Jedoch, wenn sich der Preis 10 aufeinanderfolgende Perioden nach oben oder unten bewegt, das ER bewegt sich auf 1. Es wird berechnet, indem die absolute Differenz zwischen dem aktuellen Preis und dem Preis zu Beginn der Periode durch die Summe der absoluten Differenz zwischen jedem Paar von Schlusskursen während der Periode geteilt wird. Die Formel zur Berechnung von ER lautet wie folgt:

ER =Veränderung/Volatilität

Änderung =Absoluter Wert [Schließen – Schließen (letzte 10 Perioden)]

Volatilitätssumme =10 Perioden (Schluss – Vorheriger Schluss)

Schritt 2:Glättungskonstante (SC)

Die Glättungskonstante wird für jede Periode berechnet. Es verwendet den erhaltenen Wert für den Wirkungsgrad und zwei Glättungskonstanten wie folgt:

SC=[ER x (Schnellster SC – Langsamster SC) + Langsamster SC] ²

SC=[ER x (2/ (2+1) – 2/(30+1)) +2/ (30+1)] ²

In der obigen Gleichung gilt (2/30+1) ist die Glättungskonstante für den empfohlenen 30-Perioden-EMA. Ebenfalls, die langsamste Glättungskonstante ist der SC für den langsamsten 30-Perioden-EMA, während die schnellste Glättungskonstante der SC für einen kürzeren 2-Perioden-EMA ist.

Schritt 3:KAMA

Nachdem Sie die Werte der Effizienzfunktion und der Glättungskonstante erhalten haben, Sie können jetzt die Indikatorwerte des adaptiven gleitenden Durchschnitts von Kaufman berechnen. Die Formel lautet wie folgt:

KAMA _ich =KAMA _i-1 + SC x (Preis – KAMA _i-1 )

Woher:

• KAMA _ich ist der Wert der aktuellen Periode
• KAMA _{ich -1} ist der Wert der Periode, die der berechneten Periode vorausgeht.
• Preis ist der Quellpreis für den berechneten Zeitraum.

So funktioniert der adaptive gleitende Durchschnitt

Wenn Händler den Adaptive Moving Average-Indikator von Kaufman verwenden, sie bekommen ein klares Bild vom Marktverhalten, die sie verwenden können, um Handelsentscheidungen zu treffen. Der Indikator verwendet historische Daten, um die endgültigen Werte zu erhalten. Händler treffen eine Entscheidung auf der Grundlage der Theorie, dass sich zukünftige Trends in die gleiche Richtung wie die vergangenen Trends entwickeln werden.

Der KAMA-Indikator kann leicht auf ein Diagramm angewendet werden. Der Händler hat die Möglichkeit, den Indikator anzupassen, indem er seine Parameter im Eigenschaftendialogfeld angibt. Zu den wichtigsten anzupassenden Parametern gehören die Berechnungszeiträume und das Aussehen des Indikators. Händler können im Berechnungsparameter die Anzahl der Perioden angeben, auf die der Adaptive Moving Average von Kaufman angewendet werden soll. Die Standardanzahl von Perioden ist 14, Händler können jedoch einen beliebigen Wert zwischen 2 und 1000 auswählen.

Wenn der Indikator Adaptive Moving Average von Kaufman in einem Chart dargestellt wird, Händler können damit das Verhalten eines Marktes analysieren und zukünftige Preisbewegungen vorhersagen. Der KAMA-Indikator kann verwendet werden, um bestehende Trends zu erkennen, Hinweise auf eine mögliche bevorstehende Trendwende, und Marktumkehrpunkte, die für Handelsein- oder -ausgänge verwendet werden können.

Verwendung des KAMA

Eine der Verwendungen von Kaufmans Adaptive Moving Average besteht darin, den allgemeinen Trend der aktuellen Marktpreisbewegung zu identifizieren. Grundsätzlich, wenn sich die KAMA-Anzeigelinie nach unten bewegt, es weist auf die Existenz eines Abwärtstrends hin. Auf der anderen Seite, wenn sich die KAMA-Linie höher bewegt, es zeigt einen Aufwärtstrend. Im Vergleich zum einfachen gleitenden Durchschnitt Es ist weniger wahrscheinlich, dass der KAMA-Indikator falsche Signale erzeugt, die dazu führen können, dass ein Händler Verluste erleidet.

Der Adaptive Moving Average von Kaufman kann auch verwendet werden, um den Beginn neuer Trends zu erkennen und Trendumkehrpunkte zu bestimmen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, zwei KAMA-Linien auf einem Chart zu zeichnen – eine mit einem kurzfristigeren gleitenden Durchschnitt und eine andere mit einem längerfristigen gleitenden Durchschnitt. Wenn eine schnellere KAMA-Linie eine langsamere KAMA-Linie kreuzt, dies deutet auf einen Wechsel von einem Abwärtstrend zu einem Aufwärtstrend hin. Der Trader kann eine Long-Position eingehen und den Trade schließen, wenn die schnellere MA-Linie wieder unter die langsamere MA-Linie kreuzt. Handelssignale können auch durch die Bewegung des Marktpreises in Bezug auf den Adaptive Moving Average von Kaufman abgeleitet werden. Wenn der Preis von unten nach oben die KAMA-Linie kreuzt, das ist ein bullisches (Kauf-)Signal. Umgekehrt, Der Preis, der von oberhalb der KAMA-Linie auf darunter fällt, ist ein rückläufiges (Verkaufs-)Signal.

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