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KAMA — Kaufman Adaptive Moving Average

Ein gleitender Durchschnitt, der seine eigene Trägheit an die Effizienz der Preisbewegung anpasst: schnell, wenn der Markt geradlinig läuft, langsam, wenn er hin- und herzappelt.

Formel

Kaufman berechnet zunächst eine Efficiency Ratio (ER) über ein Fenster von n Perioden:

ER = | Close(t) − Close(t−n) | / Σ | Close(i) − Close(i−1) |

ER ist 1, wenn der Markt geradlinig in eine Richtung läuft, und nahe 0, wenn er um seinen eigenen Mittelwert oszilliert.

Daraus wird ein Smoothing Constant (SC) abgeleitet:

SC = [ ER × (Fast SC − Slow SC) + Slow SC ]²

Mit typischen Werten Fast = 2/(2+1), Slow = 2/(30+1) (entspricht 2- vs. 30-Perioden-EMA).

KAMA(t) = KAMA(t−1) + SC × ( Close(t) − KAMA(t−1) )

Eigenschaften

  • In klaren Trends nähert sich KAMA der schnellen EMA an und folgt dem Preis nah.
  • In Seitwärtsphasen nähert sich KAMA der langsamen EMA und verharrt, anstatt jeden Lärm zu glätten.
  • Damit fungiert KAMA gleichzeitig als Trend-Anzeiger und als adaptiver Trailing-Stop.

Anwendung

  • Trend-Filter — Long nur, wenn der Preis über KAMA und KAMA aufwärts gerichtet ist.
  • Trailing-Stop — KAMA als dynamische Stop-Linie, die in ruhigen Phasen Schutz bietet und in trendenden Phasen mitläuft (risk_control_stops).
  • Vergleich zu GMMA — Guppys gmma_guppy_multiple_moving_average erzielt die adaptive Wirkung über Bündel klassischer EMAs; KAMA erreicht sie über eine einzige adaptive Linie.

Operative Relevanz

KAMA passt in jedes Trend-Following-System, das sich an Volatilitätsregimes anpassen will, ohne fix zwischen Indikatoren umzuschalten. Kaufman nutzt KAMA besonders in mittel- bis langfristigen Systemen über mehrere Asset-Klassen. Wie immer gilt: Parameter (Fenster für ER, Fast/Slow-Konstanten) sind Subjekt für system_testing_overfitting — flache Plateaus statt scharfer Optima.

Verbindung zu anderen Konzepten