Kaufman's Adaptive Moving Average

개요

Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)는 Perry J. Kaufman이 1995년에 개발한 적응형 이동평균입니다¹.

KAMA는 효율성 비율(Efficiency Ratio)을 사용하여 시장 상황에 따라 자동으로 반응 속도를 조절합니다.

핵심 아이디어: 추세가 명확할 때는 빠르게, 횡보할 때는 느리게 반응하여 휩쏘를 줄입니다.

계산 공식

1. 효율성 비율 (ER)

$$ER = \frac{|Price_t - Price_{t-n}|}{\sum_{i=1}^{n}|Price_i - Price_{i-1}|}$$

• 분자: 기간 동안의 순 가격 변화
• 분모: 기간 동안의 누적 변동성
• 범위: 0 (횡보) ~ 1 (순수 추세)

2. 평활화 상수 (SC)

$$SC = [ER \times (fast - slow) + slow]^2$$

여기서:

• $fast = \frac{2}{3}$ (2기간 EMA)
• $slow = \frac{2}{31}$ (30기간 EMA)

3. KAMA

$$KAMA_t = KAMA_{t-1} + SC \times (Price_t - KAMA_{t-1})$$

파라미터

파라미터	기본값	설명
ER 기간	10	효율성 비율 계산 기간
Fast	2	빠른 EMA 기간
Slow	30	느린 EMA 기간

효율성 비율 해석

ER 값	시장 상태	KAMA 반응
0.8~1.0	강한 추세	매우 빠름
0.5~0.8	중간 추세	빠름
0.2~0.5	약한 추세	느림
0.0~0.2	횡보	매우 느림

해석 방법

1. 추세 방향

• 가격 > KAMA: 상승 추세
• 가격 < KAMA: 하락 추세

2. 추세 강도

KAMA의 기울기가 가파를수록 강한 추세입니다.

3. 횡보 감지

KAMA가 거의 수평이면 횡보장입니다.

매매 신호

매수 조건:

• 가격이 KAMA 상향 돌파
• KAMA 기울기 양(+)으로 전환

매도 조건:

• 가격이 KAMA 하향 돌파
• KAMA 기울기 음(-)으로 전환

다른 지표와 조합

조합 지표	역할
ADX	추세 강도 확인
RSI	진입 타이밍
ATR	손절 거리

주의사항

• 계산 복잡성: 실시간 계산 리소스 필요
• 파라미터 민감: Fast/Slow 설정에 따라 성능 변화
• 초기화: 초기 몇 개 값은 신뢰도 낮음

KAMA vs 다른 적응형 MA

지표	적응 기준	특징
KAMA	효율성 비율	방향성 기반
VIDYA	변동성	변동성 기반
FRAMA	프랙탈 차원	복잡도 기반

요약

항목	내용
개발자	Perry J. Kaufman (1995)
유형	적응형 이동평균
오버레이	예
핵심 개념	효율성 비율 (ER)
파라미터	ER(10), Fast(2), Slow(30)
장점	추세/횡보 자동 적응

Footnotes

1. Kaufman, P.J. (1995). Smarter Trading. McGraw-Hill. ↩