กองทุน SPDR GOLD SHARES
ถือทองก่อนหน้า
ถือทองล่าสุด
0.00
*หน่วยตัน / ราคาอ้างอิงล่าสุดจากสมาคมค้าทองคำ
สถิติกองทุน SPDR
ราคาทองคำแท่ง 96.5%
ราคาอ้างอิงล่าสุดจากสมาคมค้าทองคำ
ครั้งที่
ราคาก่อนหน้า
ราคาล่าสุด
0
(หน่วย บาท*) / อัปเดตล่าสุดเมื่อวันที่ 13 ก.ค. 2566 เวลา 13:04 น.
สถิติราคาทองคำ ไทย

การใช้งาน Indicator Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)

  • 0 replies
  • 2,750 views
การใช้งาน Indicator Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)
« เมื่อ: 24, ธันวาคม 2016, 07:20:40 PM »
Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)
ลิขสิทธิ์ Traderider.com
ผู้แปล Mamay


Introduction

    พัฒนาโดย Perry Kaufman, Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)  เป็น  moving average ทีออกแบบมาเพื่อตลาดที่ผันผวน  KAMA จะเคลื่อนไหวตามราคาเมื่อราคาสวิงแคบค่าผันผวนก็จะต่ำ  KAMA จะปรับเมื่อราคาสวิงกว้างขึ้นและเคลื่อนไหวตามราคาจากราคาที่แกว่งกว้าง ซึ่งเครื่องมือที่ใช้เทรดตามเทรนด์นี้สามารถใช้ในการวิเคราะห์เทรนด์ทั้งหมด

การคำนวณ

    มีขั้นตอนหลายอย่างในการคำนวณค่า  Kaufman's Adaptive Moving Average  เราลองตั้งค่า Perry Kaufman ซึ่งก็คือ  KAMA (10,2,30).
   10 เป็นจำนวนเวลาสำหรับคำนวณค่า Efficiency Ratio (ER).
   2 เป็นตัวเลขสำหรับช่วงเวลา Fastest EMA
   30 เป็นตัวเลขสำหรับค่า slowest EMA
ก่อนที่จะคำนวณ  KAMA  เราต้องคำนวณค่า  Efficiency Ratio (ER)  และค่า  Smoothing Constant (SC)  มาเจาะลึกสูตรเล็กน้อยเพื่อให้เข้าใจวิธีการคำนวณของ Indicatorได้ดีขึ้น
หมายเหตุ ABS  หมายถึงค่า  Absolute Value.

Efficiency Ratio (ER)

ค่า  ER  เป็นการเปลี่ยนแปลงของราคาปรับตามความผันผวน สูตรคือ

ER = Change/Volatility

Change = ABS(Close - Close (10 periods ago))

Volatility = Sum10(ABS(Close - Prior Close))

Volatility คือ ค่าผลรวมของค่า absolute value ของราคาในช่วง 10 ช่วงเวลาสุดท้าย (Close - Prior Close)


    ในแง่ของสถิติ  ค่า Efficiency Ratio บอกเราเกี่ยวกับประสิทธิภาพของการเปลี่ยนแปลงของราคา  ER จะเปลี่ยนแปลอยู่ในช่วง 1 ถึง 0 ซึ่งเป็นค่าสูงสุดที่เกิดขึ้นแต่ไม่ใช่เหตุการณ์ปกติ EA จะเป็น 1 ถ้าราคาเคลื่อนไหวขึ้น 10 แท่งติดต่อกันหรือ ลง 10 แท่งติดต่อกัน ขณะที่ ER จะเป็น 0 เมื่อไม่เปลี่ยนแปลงเป็นเวลา 10 แท่งติดต่อกัน.

Smoothing Constant (SC)

ค่า  smoothing constant ใช้  ER และค่า two smoothing constants คำนวณจาก  exponential moving average.

SC = [ER x (fastest SC - slowest SC) + slowest SC]2

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


อย่างที่คุณเห็นในสูตร ค่า Smoothing Constant จะใช้ค่า  smoothing constants จากสูตร  exponential moving average  (2/30+1) คือค่า  smoothing constant สำหรับ  30-แท่ง EMA  นั่นคือ Fastest SC  คือ smoothing constant สำหรับ shorter EMA (2-periods)  ส่วนค่า slowest SC  คือ  smoothing constant สำหรับ  slowest EMA (30-periods)  หมายเหตุว่า ค่า  "2" คือการยกกำลังสองของสมการ

KAMA

    Efficiency Ratio (ER) และ Smoothing Constant (SC)  ที่ได้มาตอนนี้พร้อมแล้วที่จะใช้คำนวณ Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA) เนื่องจากเราต้องได้ค่าเบื้องต้นมาใช้ในการคำนวณเสียก่อน ค่า KAMA อันแรกคือค่า Simple moving average สูตรเป็นไปตามสูตรข้างล่างนี้


Current KAMA = Prior KAMA + SC x (Price - Prior KAMA)

การคำนวณ และตัวอย่างกราฟ

รูปภาพข้างล่างแสดงภาพแคปเจอร์จาก Excel เพื่อใช้ในการคำนวณ  KAMA และ  QQQ chart.





การใช้และการให้สัญญาณเทรด

    นักเทรดสามารถใช้ KAMA เหมือนกับเครื่องเทรดตามเทรนด์ตัวอื่น ๆ เช่น MA นักเทรดสามารถมองหาจุดตัดกัน และการเปลี่ยนทิศทางและการกรองสัญญาณได้
อันดับแรก การตัดขึ้นหรือลงของ  KAMA บ่งบอกถึงการเปลี่ยนทิศทางราคา เนื่องจาก Moving Average หลายหลาย ๆ ตัว จะสร้างสัญญาณจำนวนมากและสัญญาณหลอกจำนวนมากเช่น กัน นักเทรดสามารถลดสัญญาณหลอกโดยการใช้เวลาและราคาในการกรองการตัดกันของสัญญาณ  อันดับแรกอาจจะใช้ราคาในการตั้งค่าให้ KAMA มีประสิทธิภาพสูงขึ้น




    สอง เทรดเดอร์สามารถใช้ ทิศทางของ KAMA ในการเลือกเทรนด์ของหลักทรัพย์ ซึ่งอาจจะใช้การปรับพารามิเตอร์ ในการตั้งค่า Indicator ให้มีความเรียบ  นักเทรดสามารถเปลี่ยนแปลงค่า พารามิเตอร์กลางได้ ซึ่งก็คือ  fastest EMA constant, เพื่อให้ค่า  KAMA นั้นเรียบและใช้บอกทิศทางได้ดีขึ้น การเปลี่ยนเทรนด์ขาลงนั้นเกิดจากที่จากกมารที่ KAMA นั้นลดต่ำลงและทำให้เกิด Lower Low เทรนด์จะขึ้นเมื่อ KAMA เพิ่มขึ้นและเกิด นิว high  ตัวอย่างของ Kroger ข้างล่างแสดงให้เห็น  KAMA(10,5,30) พร้อมกับเทรนด์ขาขึ้นชัดเจนจากเดือน ธันวาคม ถึงเดือน มีนาคม และช่วงเทรนด์ขาขึ้นเล็กน้อยจากเดือน พฤษภาคมถึงเดือนสิงหาคม



    และ ท้ายที่สุด นักเทรดควรรวมสัญญาณและเทคนิค นักเทรดสามารถใช้ KAMA  ระยะยาวในการกำหนดเทรนด์ เช่น  KAMA (10,5,30) สามารถใช้ในการกรองเทรนด์และสามารถขี่เทรนด์ด้วย เมื่อเกิดภาวะตลาดกระทิง นักเทรนด์ควรมองหาการตัดขึ้นของสัญญาณตลาดภาวะกระทิง เมื่อราคาเคลื่อนไหวสูงกว่าเส้น KAMA (10,2,30) ตัวอย่างข้างล่างแสดงให้เห็น  MMM พร้อมกับ  KAMA ค่าระยะยาว และการตัดขึ้นในเดือน ธันวาคมถึงเดือน กุมภาพันธ์  ค่า KAMA กลับตัวลงในเดือน เมษายนและมีสัญญาณเตลาดหมีเกิดขึ้นในเดือน พฤษภาคม ถึงเดือน กรกฎาคม




ลิขสิทธิ์ Traderider.com
ผู้แปล Numay