Adaptive Moving Average (AMA) เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการวิเคราะห์ราคา โดยมีความไวต่อเสียงรบกวนในชุดข้อมูลราคาต่ำ และมีการชะลอตัวน้อยที่สุดสำหรับการตรวจจับแนวโน้ม
เครื่องมือนี้ได้รับการพัฒนาโดย Perry Kaufman ในหนังสือของเขาที่ชื่อว่า "Smarter Trading".
ข้อเสียของการใช้วิธีการเรียบเรียงราคาต่าง ๆ คือการเกิดสัญญาณแนวโน้มที่ผิดพลาดจากการกระโดดของราคา ในขณะเดียวกัน การเรียบเรียงก็ทำให้เกิดความล่าช้าในการคาดการณ์แนวโน้ม เครื่องมือนี้ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อลดข้อเสียทั้งสองอย่างนี้

Adaptive Moving Average Indicator
การคำนวณ:
Kaufman ได้แนะนำแนวคิดของ Efficiency Ratio (ER) เพื่อกำหนดสถานะตลาดปัจจุบัน โดยมีสูตรการคำนวณดังนี้:
ER(i) = Sinal(i)/Noise(i)
ซึ่ง:
- ER(i) - ค่าปัจจุบันของ Efficiency Ratio;
- Signal(i) = ABS(Price(i) - Price(i - N)) - ค่าสัญญาณปัจจุบัน, ค่าสัมบูรณ์ของความแตกต่างระหว่างราคาปัจจุบันและราคาที่ผ่านมา N ช่วงเวลา;
- Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) - Price(i-1)),N) - ค่าความรบกวนปัจจุบัน, ผลรวมของค่าสัมบูรณ์ของความแตกต่างระหว่างราคาของช่วงเวลาปัจจุบันและราคาของช่วงเวลาก่อนหน้าใน N ช่วงเวลา.
ในช่วงแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Efficiency Ratio (ER) จะใกล้เคียง 1; หากไม่มีการเคลื่อนไหวที่ชัดเจน จะมีค่ามากกว่า 0 เล็กน้อย
ค่าที่ได้จาก ER จะถูกนำไปใช้ในสูตร การเรียบเรียงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล:
EMA(i) = Price(i) * SC + EMA(i-1) * (1 - SC)
ซึ่ง:
- SC = 2/(n+1) - ค่าคงที่ในการเรียบเรียง EMA, n - ระยะเวลาของการเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล;
- EMA(i-1) - ค่าก่อนหน้าของ EMA.
อัตราส่วนการเรียบเรียงสำหรับตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วจะต้องใช้ค่า SC ของ EMA สำหรับระยะเวลา 2 (fast SC = 2/(2+1) = 0.6667) และสำหรับช่วงเวลาที่ไม่มีแนวโน้ม EMA จะต้องมีค่าเท่ากับ 30 (slow SC = 2/(30+1) = 0.06452). ด้วยเหตุนี้จึงมีการแนะนำค่าคงที่ในการเรียบเรียงใหม่ (scaled smoothing constant) SSC:
SSC(i) = (ER(i) * ( fast SC - slow SC) + slow SC
หรือ
SSC(i) = ER(i) * 0.60215 + 0.06425
เพื่อให้มีอิทธิพลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นต่อค่าคงที่ในการเรียบเรียงที่ได้รับ Kaufman แนะนำให้ยกกำลังมัน
สูตรการคำนวณสุดท้าย:
AMA(i) = Price(i) * (SSC(i)^2) + AMA(i-1)*(1-SSC(i)^2)
หรือ (หลังจากการจัดเรียงใหม่):
AMA(i) = AMA(i-1) + (SSC(i)^2) * (Price(i) - AMA(i-1))
ซึ่ง:
- AMA(i) - ค่าปัจจุบันของ AMA;
- AMA(i-1) - ค่าก่อนหน้าของ AMA;
- SSC(i) - ค่าปัจจุบันของค่าคงที่ในการเรียบเรียงแบบสเกล
ความคิดเห็น 0