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카프만 지수이동평균을 지표로 만들어주셔요
2008-06-04 10:53:41
1280
글번호 15645
이동평균선의 Time Leg를 줄이는 방법에서 지수이평의 구조를 변형한 카프만의 필터링 공식은 아래와 같답니다.
KAMA = S*Price + (1 – S)*KAMA[1]
(S = Smoothing factor)
여기서 핵심은 S(지수이평의 알파값에 해당)를 합리적이고 타당성있게 구하느냐인데 카프만은 이것을 다음과 같은 방식으로 구한답니다.
S = (E*(fastest – slowest) + slowest)2
여기서 Fastest는 단기단순이평과 동일하게 만들어주는 단기 지수이평의 알파값이고 Slowest는 장기단순이평과 동일하게 만들어주는 지수이평의 alpha랍니다. 또한 E는 민감도 지표로 다음과 같답니다.
E = (price-price(n))/∑(price(i)-price(i+1))
위식의 전체적인 의미는 모멘템지표를 가지고 표준화시킨 계수(E)를 구하고 이를 통해 장기보다 단기에 보다 빠른 반응을 보이도록 알파값을 구현한 것으로서, 방향성과 변동성(또는 가속도) 둘다를 고려 한 것이랍니다. 이를 통해 가격움직임에 따라 전체적인 데이터의 무게중심을 변화시켜 시차 문제해결의 접근이랍니다.
답변 1
예스스탁 예스스탁 답변
2014-07-30 13:46:30
안녕하세요
예스스탁입니다.
사용자함수로 올려드립니다.
카프만의 적합이동평균입니다.
식 내용은 아래와 같습니다.
INPUTS: Price(Numeric),PERIOD(NUMERIC);
VARS: NOISE(0), SIGNAL(0), DIFF(0), EFRATIO(0), SMOOTH(1), FASTEST(.6667), SLOWEST(.0645), ADAPTMA(0);
DIFF = ABSVALUE(Price - Price[1]);
IF CURRENTBAR <= PERIOD THEN
ADAPTMA = Price;
IF CURRENTBAR > PERIOD THEN {
SIGNAL = ABSVALUE(Price - Price[PERIOD]);
NOISE = accumn(DIFF, PERIOD);
EFRATIO = SIGNAL / NOISE;
SMOOTH = POWER(EFRATIO * (FASTEST - SLOWEST) + SLOWEST, 2);
ADAPTMA = ADAPTMA[1] + SMOOTH * (Price - ADAPTMA[1]);
}
AMA = ADAPTMA;
즐거운 하루되세요
> 검은펜 님이 쓴 글입니다.
> 제목 : 카프만 지수이동평균을 지표로 만들어주셔요
> 이동평균선의 Time Leg를 줄이는 방법에서 지수이평의 구조를 변형한 카프만의 필터링 공식은 아래와 같답니다.
KAMA = S*Price + (1 – S)*KAMA[1]
(S = Smoothing factor)
여기서 핵심은 S(지수이평의 알파값에 해당)를 합리적이고 타당성있게 구하느냐인데 카프만은 이것을 다음과 같은 방식으로 구한답니다.
S = (E*(fastest – slowest) + slowest)2
여기서 Fastest는 단기단순이평과 동일하게 만들어주는 단기 지수이평의 알파값이고 Slowest는 장기단순이평과 동일하게 만들어주는 지수이평의 alpha랍니다. 또한 E는 민감도 지표로 다음과 같답니다.
E = (price-price(n))/∑(price(i)-price(i+1))
위식의 전체적인 의미는 모멘템지표를 가지고 표준화시킨 계수(E)를 구하고 이를 통해 장기보다 단기에 보다 빠른 반응을 보이도록 알파값을 구현한 것으로서, 방향성과 변동성(또는 가속도) 둘다를 고려 한 것이랍니다. 이를 통해 가격움직임에 따라 전체적인 데이터의 무게중심을 변화시켜 시차 문제해결의 접근이랍니다.
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