Học phân tích thị trường từ Stockcharts (Bài 322): Đường trung bình động thích ứng Kaufman (phần ii)

Mạc An · Hôm qua, lúc 12:01

Tóm tắt bài trước:

Được phát triển bởi Perry Kaufman, Chỉ báo đường trung bình động thích ứng Kaufman (KAMA) là một đường trung bình động được thiết kế để tính đến sự nhiễu loạn hoặc biến động của thị trường. KAMA sẽ bám sát giá khi biên độ dao động giá tương đối nhỏ và nhiễu loạn thấp. KAMA sẽ điều chỉnh khi biên độ dao động giá mở rộng và nằm cách xa giá hơn. Chỉ báo theo xu hướng này có thể xác định xu hướng tổng thể, điểm đảo chiều và lọc các chuyển động giá.
Có một số bước cần thiết để tính toán Đường trung bình động thích ứng Kaufman. Trước tiên, hãy bắt đầu với các thiết lập được Perry Kaufman khuyến nghị: KAMA(10,2,30).
10 là số kỳ cho Tỷ lệ hiệu quả (ER).
2 là số kỳ cho EMA nhanh.
30 là số kỳ cho EMA chậm.
Trước khi tính toán KAMA, chúng ta cần tính Tỷ lệ Hiệu quả (ER) và Hằng số Làm mịn (SC). Việc chia nhỏ công thức thành các phần dễ hiểu sẽ giúp bạn dễ dàng nắm bắt phương pháp luận đằng sau chỉ báo này.
Bước 1: Tỷ lệ Hiệu quả (ER)
ER về cơ bản là sự thay đổi giá được điều chỉnh theo biến động hàng ngày.
ER = Thay đổi / Biến động
Thay đổi = ABS (Giá đóng cửa - Giá đóng cửa (10 kỳ trước))
Biến động = Sum10 (ABS (Giá đóng cửa - Giá đóng cửa trước đó))
Biến động là tổng giá trị tuyệt đối của mười lần thay đổi giá gần nhất (Giá đóng cửa - Giá đóng cửa trước đó).
Lưu ý: ABS là viết tắt của Giá trị Tuyệt đối; Sum10 thường là cách viết tắt hoặc ví dụ đơn giản cho hàm SUM(A1:A10) trong Excel
Về mặt thống kê, Tỷ lệ Hiệu quả cho chúng ta biết hiệu quả phân dạng của sự thay đổi giá. ER dao động giữa 1 và 0, nhưng những giá trị cực đoan này là ngoại lệ, không phải là quy luật. ER sẽ bằng 1 nếu giá tăng trong 10 kỳ liên tiếp hoặc giảm trong 10 kỳ liên tiếp. ER sẽ bằng 0 nếu giá không thay đổi trong 10 kỳ.
Bước 2: Hằng số làm mịn (SC)
Hằng số làm mịn sử dụng Tỷ lệ hiệu quả (ER) và hai hằng số làm mịn dựa trên trung bình động hàm mũ.
SC = [ER x (SC nhanh - SC chậm) + SC chậm]2
Ví dụ với KAMA(10,2,30): SC = [ER x (2/(2+1) - 2/(30+1)) + 2/(30+1)]2
Như bạn có thể thấy, Hằng số làm mịn đang sử dụng các hằng số làm mịn cho trung bình động hàm mũ trong công thức của nó. (2/30+1) là hằng số làm mịn cho EMA 30 kỳ. SC nhanh là hằng số làm mịn cho EMA ngắn hơn (2 kỳ). SC chậm là hằng số làm mịn cho EMA chậm (30 kỳ). Lưu ý rằng số “2” ở cuối là để bình phương phương trình.
Bước 3: KAMA
Với Tỷ lệ hiệu quả (ER) và Hằng số làm mịn (SC), chúng ta đã sẵn sàng tính toán Trung bình động thích ứng của Kaufman (KAMA). Vì chúng ta cần một giá trị ban đầu để bắt đầu tính toán, KAMA đầu tiên chỉ đơn giản là một đường trung bình động. Các phép tính tiếp theo dựa trên công thức bên dưới.
KAMA hiện tại = KAMA trước đó + SC x (Giá - KAMA trước đó)

traderviet.tv

Học phân tích thị trường từ Stockcharts (Bài 321): Đường trung bình động thích ứng Kaufman (phần i)

Giải thích KAMA

Các nhà phân tích biểu đồ có thể sử dụng KAMA giống như bất kỳ chỉ báo theo xu hướng khác, chẳng hạn như đường trung bình động. Họ có thể tìm kiếm các điểm giao cắt giá, sự thay đổi hướng và các tín hiệu được lọc.

Đầu tiên, một điểm giao cắt trên hoặc dưới KAMA cho thấy sự thay đổi hướng của giá. Cũng như bất kỳ đường trung bình động nào, một hệ thống giao cắt đơn giản sẽ tạo ra rất nhiều tín hiệu nhiễu và rất nhiều biến động mạnh. Các nhà phân tích biểu đồ có thể giảm thiểu biến động mạnh bằng cách áp dụng bộ lọc giá hoặc thời gian cho các điểm giao cắt. Có thể yêu cầu giá giữ nguyên điểm giao cắt trong một số ngày nhất định hoặc yêu cầu điểm giao cắt vượt quá KAMA một tỷ lệ phần trăm nhất định.

Biểu đồ với chỉ báo KAMA

Thứ hai, các nhà phân tích biểu đồ có thể sử dụng hướng của KAMA để xác định xu hướng tổng thể. Điều này có thể yêu cầu điều chỉnh tham số để làm mượt chỉ báo hơn nữa. Các nhà phân tích biểu đồ có thể thay đổi tham số ở giữa, là hằng số EMA nhanh nhất, để làm mượt KAMA và tìm kiếm sự thay đổi hướng. Xu hướng giảm khi KAMA đang giảm và tạo ra các đáy thấp hơn. Xu hướng tăng khi KAMA đang tăng và tạo ra các đỉnh cao hơn. Ví dụ về Kroger bên dưới cho thấy KAMA(10,5,30) với xu hướng tăng mạnh từ tháng 12 đến tháng 3 và xu hướng tăng ít mạnh hơn từ tháng 5 đến tháng 8.

Biểu đồ với chỉ báo KAMA

traderviet.tv

Học phân tích thị trường từ Stockcharts (Bài 319): Ichimoku (phần iv)

Cuối cùng, các nhà phân tích biểu đồ có thể kết hợp nhiều KAMA để xác định tín hiệu. Họ có thể sử dụng KAMA dài hạn để xác định xu hướng lớn hơn và KAMA ngắn hạn để xác định tín hiệu giao dịch. Ví dụ, KAMA (10,5,30) có thể được sử dụng như một bộ lọc xu hướng và được coi là tăng giá khi giá tăng. Khi giá tăng, các nhà phân tích biểu đồ có thể tìm kiếm các tín hiệu giao cắt tăng giá khi giá di chuyển trên KAMA (10,2,30). Ví dụ bên dưới cho thấy MMM với KAMA dài hạn tăng và các tín hiệu giao cắt tăng giá vào tháng 12, tháng 1 và tháng 2. KAMA dài hạn giảm vào tháng 4 và có các tín hiệu giao cắt giảm giá vào tháng 5, tháng 6 và tháng 7.

Biểu đồ với chỉ báo KAMA

Nguồn: Stockcharts

traderviet.tv

Thống kê diễn đàn

Thành viên trực tuyến

Đánh Bại Thị Trường Forex - Tư Duy Khác Biệt Và Kỹ Thuật Giao Dịch Của Chuyên Gia Quản Lý Quỹ Triệu Đô

Học phân tích thị trường từ Stockcharts (Bài 322): Đường trung bình động thích ứng Kaufman (phần ii)