考夫曼的自适应移动平均线 (KAMA)趋势交易系统

考夫曼的自适应移动平均线 (KAMA) 由美国量化金融理论家 Perry J. Kaufman 于 1998 年开发。该技术始于 1972 年，但考夫曼在很久以后通过他的著作《交易系统和方法》正式向公众介绍了它。 与其他移动平均线不同，考夫曼的自适应移动平均线不仅考虑了价格行为，还考虑了市场波动。 KAMA 是考虑到市场噪音或波动性的移动平均线。 当价格波动相对较小且噪音较低时，KAMA 将密切跟踪价格。 KAMA 将适应不断增加的价格波动并从更远的距离跟踪价格。 该趋势跟踪指标可用于识别整体趋势、时间转折点和过滤价格走势。

这是一个改进的 KAMA 交易系统，带有我的自定义算法。您可以像使用任何其他趋势跟踪指标一样使用 KAMA，例如移动平均线。您可以寻找价格交叉、方向变化和过滤信号。首先，高于或低于 KAMA 的交叉表示价格的方向性变化。与任何移动平均线一样，一个简单的交叉系统将产生大量信号和大量洗盘。其次，您可以使用 KAMA 的方向来定义证券的整体趋势。这可能需要调整参数以进一步平滑指标。您可以更改快线和慢线参数以平滑 KAMA 并寻找方向变化。只要 KAMA 下降并形成较低的低点，趋势就会下降。只要 KAMA 上升并形成更高的高点，趋势就会上升。最后，您可以结合信号和技术。您可以使用长期 KAMA 来定义更大的趋势，并使用短期 KAMA 来定义交易信号。

我在指标中包含了一个名为“EnableSmooth”的输入，它允许您确定是否应该平滑 KAMA 线。作为输入值的“真”可平滑计算。 “假”只是绘制原始 KAMA 线。当市场波动性较低时，考夫曼的自适应移动平均线保持在当前市场价格附近，但当波动性增加时，它会滞后。 KAMA 指标的目的是过滤掉“市场噪音”——价格行为的微不足道的、暂时的飙升。传统移动平均线的主要弱点之一是，当用于交易信号时，它们往往会产生许多错误信号。 KAMA 指标试图通过不响应短期、微不足道的价格变动来减少这种趋势——产生更少的错误信号。交易者通常使用移动平均线指标来识别市场趋势和反转。

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