OPEN-SOURCE SCRIPT

Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)

Another simple easy to use indicator that incorporates mean reversion and trend following.

Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA) is an indicator developed by Perry Kaufman that adjusts its sensitivity based on market volatility. It is designed to react more quickly during trending markets and slow down in sideways or volatile markets. The primary idea is that in a trending market, the moving average should be more sensitive to price changes, while in a non-trending market, it should be less responsive to noise.

KAMA Formula
The formula for the Kaufman Adaptive Moving Average is:

Efficiency Ratio (ER): Measures the efficiency of price movement over a given period.

ER
=
Smoothing Factor
Volatility
=
Sum of absolute price change
Sum of absolute price movement
ER=
Volatility
Smoothing Factor

=
Sum of absolute price movement
Sum of absolute price change


The Efficiency Ratio is calculated by taking the price change over a defined period and dividing it by the total price movement (which is the sum of absolute price changes).

Smoothing Constant (SC): This is a factor used to adjust the moving average's responsiveness:

SC
=
ER
×
(
2
/
(
𝑛
+
1
)
)
+
(
1

ER
)
×
(
2
/
(
𝑛
+
1
)
)
SC=ER×(2/(n+1))+(1−ER)×(2/(n+1))
where n is the length of the moving average period.

Steps to Calculate KAMA:
Efficiency Ratio (ER):
Calculate the sum of absolute price changes over the chosen period.
Calculate the sum of absolute price movements over the same period.
Smoothing Constant (SC):
Use the Efficiency Ratio to adjust the smoothing factor.
KAMA Calculation:
The initial KAMA is the simple moving average (SMA) of the first n periods.
For subsequent periods, KAMA is calculated using a formula based on the smoothing constant and previous KAMA values.

experiment with the variables as you like!!
statisticsTrend Analysis

Mã nguồn mở

Theo tinh thần TradingView thực sự, tác giả của tập lệnh này đã xuất bản dưới dạng nguồn mở để các nhà giao dịch có thể hiểu và xác minh. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng miễn phí. Tuy nhiên, bạn cần sử dụng lại mã này theo Quy tắc nội bộ. Bạn có thể yêu thích nó để sử dụng nó trên biểu đồ.

Bạn muốn sử dụng tập lệnh này trên biểu đồ?

Thông báo miễn trừ trách nhiệm