Kaufman Adaptive Moving Average — Indikator oleh jacobnie2008

From Stockcharts.com:
"Developed by Perry Kaufman, Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA) is a moving average designed to account for market noise or volatility. KAMA will closely follow prices when the price swings are relatively small and the noise is low. KAMA will adjust when the price swings widen and follow prices from a greater distance. This trend-following indicator can be used to identify the overall trend, time turning points and filter price movements."

This is different from other users' KAMA's because it allows the user to adjust more parameters that can adjust the indicator in more precise ways without needing to change the source code.

Skrip open-source

Dalam semangat TradingView, penulis dari skrip ini telah mempublikasikannya ke sumber-terbuka, maka trader dapat mengerti dan memverifikasinya. Semangat untuk penulis! Anda dapat menggunakannya secara gratis, namun penggunaan kembali kode ini dalam publikasi diatur oleh Tata Tertib. Anda dapat memfavoritkannya untuk digunakan pada chart

Pernyataan Penyangkalan

Informasi dan publikasi tidak dimaksudkan untuk menjadi, dan bukan merupakan saran keuangan, investasi, perdagangan, atau rekomendasi lainnya yang diberikan atau didukung oleh TradingView. Baca selengkapnya di Persyaratan Penggunaan.

Inggin menggunakan skrip ini pada chart?

study(title="Kaufman Adaptive Moving Average", shorttitle="Kaufman Adaptive Moving Average", overlay = true)
Length = input(10, minval=1)
xPrice = close
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
Fastend = input(4)
Slowend = input(30)
nfastend = 2/(Fastend + 1)
nslowend = 2/(Slowend + 1)
nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = sum(xvnoise, Length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
plot(nAMA, color=blue, title="KAMA")