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。