TA-Lib 库中的 KAMA 函数怎么定义

KAMA (Kaufman's Adaptive Moving Average) 是一种自适应移动平均线，它可以自动调整其窗口大小以适应市场的不同情况。TA-Lib 库中的 KAMA 函数的定义如下：

TA_KAMA(close, timeperiod=30)

其中，`close` 是一个一维数组或列表，表示收盘价序列；`timeperiod` 表示移动平均线的时间周期，默认值为 30。

函数返回一个一维数组，表示计算出来的 KAMA 序列。如果输入的参数有错误或不足以计算出 KAMA 序列，则返回一个包含 NaN 值的数组。

相关问题

talib中kama的定义和描述

### 回答1：
KAMA(Kaufman Adaptive Moving Average)是由Perry Kaufman于1990年提出的一种自适应移动平均线。它是一种智能移动平均线，能够适应市场的变化和波动，并且能够过滤掉市场的噪音。KAMA的计算过程使用了一个叫做ER (Efficiency Ratio)的指标，来判断市场的变化程度，并根据市场的变化程度来动态调整平均线的参数。

### 回答2：
Talib中的KAMA（Kaufman's Adaptive Moving Average）是一种技术指标，用于平滑股票价格和其他金融数据的趋势。KAMA是由佛罗里达州的金融分析师佛德·卡夫曼（Perry J. Kaufman）于1998年提出的。它的主要目的是跟踪价格趋势，消除市场噪音，提供更精确的趋势信息。

KAMA通过根据价格变化的幅度来调整其平滑周期，从而适应市场的不同阶段和特点。它的计算过程包括以下步骤：

首先，计算smoothing constant（平滑常数），它基于过去的趋势周期并根据市场的波动性进行调整。波动性较高的市场将导致较小的平滑常数，以强调较短期的价格趋势；而波动性较低的市场将导致较大的平滑常数，以强调较长期的价格趋势。

然后，KAMA使用平滑常数来计算有效价格，该价格指标将使用在计算中得出的最新平滑常数。

接下来，根据当前价格与KAMA值之间的差异以及先前的趋势周期计算方向和速度。如果价格变动大，那么KAMA的平滑周期将被追加，以确保捕捉到更长期的趋势。

最后，使用调整后的平滑周期重新计算KAMA值。

总的来说，KAMA是一种自适应的移动平均线，它可以根据市场情况自动调整其平滑周期，以提供更准确的趋势信息。与传统的移动平均线相比，KAMA对于快速变动的市场更加敏感，并且可以减少在横盘市中误判的可能性。它被广泛应用于技术分析中，帮助交易者判断价格的趋势和变动。

### 回答3：
Talib中的KAMA，即Kaufman Adaptative Moving Average（考夫曼自适应移动平均线），是一种基于变动因子的移动平均线指标。它是由Perry Kaufman所提出的，旨在更有效地捕捉价格趋势的变化。

KAMA通过动态地调整平滑因子来适应市场的波动性，以此在不同市场周期下提供更准确和可靠的信号。与其他移动平均线不同，KAMA的平滑因子是根据市场条件自动调整的，使其能够更好地适应市场的变化。

KAMA的计算方法相对复杂，包括以下步骤：
1. 将价格数据与前一周期的KAMA进行比较，计算价格变动的绝对值。
2. 根据价格变动的绝对值和前一周期的真实波动性计算变异因子。
3. 根据变异因子和前一周期的KAMA计算新的平滑因子。
4. 根据新的平滑因子和前一周期的KAMA计算新的KAMA值。

KAMA的特点是能够在趋势出现之前提供信号，同时对价格的变动速度和幅度都敏感。当价格趋势明显时，KAMA的变化较小；而在价格震荡或趋势不明显时，KAMA的变化较大。这使得KAMA能够更好地避免在市场噪音中产生误判。

另外，KAMA还可以用于判断价格的超买和超卖情况。当KAMA与价格之间的差距较大时，可能表明价格已经超过其正常范围，即超买或超卖状态。

总而言之，KAMA是一种基于变动因子的移动平均线指标，通过动态调整平滑因子来适应市场的波动性，并能够在趋势出现之前提供信号。它在判断价格趋势变化和超买超卖情况方面具有一定的优势。

自适应均线系统 python_Python熊猫考夫曼自适应移动平均值（KAMA）---熊猫或Cython中的递归计算...

KAMA是一种自适应移动平均值，它的计算方法是将价格数据的波动性考虑在内，以尽可能减小噪声对移动平均线的影响。下面是一个Python实现KAMA的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def kama(data, n=10, pow1=2, pow2=30):
    '''Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)
       data - pandas DataFrame
       n - number of periods for efficiency ratio
       pow1 - number of periods for fast EMA
       pow2 - number of periods for slow EMA'''
    
    abs_diff = abs(data - data.shift(1))
    er = abs_diff / pd.stats.moments.rolling_sum(abs_diff, n)
    sc = ((er*(2.0/(pow1+1)-2.0/(pow2+1.0))+2/(pow2+1.0))**2.0).values
    
    kama = np.zeros(sc.size)
    N = len(kama)
    first_value = True
    
    for i in range(N):
        if np.isnan(sc[i]):
            kama[i] = np.nan
        else:
            if first_value:
                kama[i] = data[i]
                first_value = False
            else:
                kama[i] = kama[i-1] + sc[i] * (data[i] - kama[i-1])
                
    return kama

上述代码使用了Pandas和Numpy库，其中的er表示效率比率，sc为平滑常数，kama为自适应移动平均值。该函数使用递归计算，以加快计算速度。

你也可以使用Cython来加速计算。下面是一个Cython版本的kama计算代码：

cimport numpy as np
import numpy as np

def kama(np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] data, int n=10, int pow1=2, int pow2=30):
    cdef np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] abs_diff, er, sc, kama
    cdef int N, i
    cdef bint first_value
    
    abs_diff = np.abs(data - np.roll(data, 1))
    er = abs_diff / pd.stats.moments.rolling_sum(abs_diff, n)
    sc = ((er*(2.0/(pow1+1)-2.0/(pow2+1.0))+2/(pow2+1.0))**2.0).values
    
    kama = np.zeros(sc.size)
    N = len(kama)
    first_value = True
    
    for i in range(N):
        if np.isnan(sc[i]):
            kama[i] = np.nan
        else:
            if first_value:
                kama[i] = data[i]
                first_value = False
            else:
                kama[i] = kama[i-1] + sc[i] * (data[i] - kama[i-1])
                
    return kama

使用Cython可以使得计算速度更快，但需要使用Cython的命令来编译这段代码，以便生成优化的机器码。