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Indicator Lab · KAMA · Trend und Preis

Kaufman Adaptive Moving Average

Verwendet die Efficiency Ratio zur Anpassung des rekursiven Glättungsgewichts.

BTCUSDC · 1h · letzte 30 abgeschlossene Tage · gemeinsamer Datenstand · ohne Konto

KAMA · Trend und PreisBTCUSDC · 1h · 30 Tage

Wie passt sich die Glättung an die Geradlinigkeit der jüngsten Preisbewegung an?

Verwendet die Efficiency Ratio zur Anpassung des rekursiven Glättungsgewichts.

Ein Datensatz, dieselben Parameter und dieselbe Kerze für Anwendung und Erklärung.

BTCUSDC · bestätigte Stundenkerzen

Snapshot abgerufen: 11. Okt. 2026, 15:52 UTC · gespeicherter Stand · Hintergrundaktualisierung vorgesehen · Alter beim Öffnen: 3.195,3 min

11. Sept. 2026, 15:00 — 11. Okt. 2026, 15:00 UTC · 720 Auswertungskerzen · 3000 frühere Kerzen nur für den Vorlauf. Dein geöffneter Datenstand bleibt fest. Ein Besuch kann einen veralteten Cache im Hintergrund für spätere Besucher erneuern; frisch abrufen ist kein Tick-Stream.

Parameter und präzise Anwendung

Anzahl bestätigter Stundenkerzen. Der Vorlauf bleibt erhalten; nur dieser Parameter ändert sich.

Richtungsregel · Long oder Cash

BUY wenn der reale Schlusskurs die Hauptlinie von unten kreuzt; SELL bei Gegenkreuzung. Synthetische Linien sind keine Ausführungskurse. Nur bestätigte Schlusskurse; Cash-Start, keine Shorts/Nachkäufe. Ausführung frühestens am nächsten Open mit Gebühren und Slippage. Schwellen sind Untersuchungskonventionen, keine optimierten Empfehlungen.

Gemeinsames Kapital- und Kostenmodell

Einschließlich Kaufgebühr; Rest bleibt in Cash.

Ein adverser Auf-/Abschlag. Spread nicht ein zweites Mal addieren.

1 = nächstes Open. Kein rückwirkender Trade zum Signal-Close.

Das Berechnungsmodul wird vorbereitet. Der gemeinsame Markt-Snapshot ist bereits vorhanden.

Rechenweg und fachliche Bedeutung derselben Kerze

Geradlinigere Bewegungen erhöhen typischerweise die Reaktion; stärker gegenläufige Pfade führen zu langsamerer Anpassung.

ER=|Cₜ−Cₜ₋ₙ|/Σ|ΔC|; SC=[ER·(2/3−2/31)+2/31]²; KAMAₜ=KAMAₜ₋₁+SC·(Cₜ−KAMAₜ₋₁)

Adaptiver TA-Lib-Durchschnitt mit festen schnellen/langsamen Glättungskonstanten 2 und 30 sowie eigener Startwertkonvention.

Die Anpassung erfolgt aus bereits beobachteten Preisen und erkennt Regimewechsel nicht im Voraus.

Geprüfte Quellen und Reproduzierbarkeit

  • TA-Lib · KAMA · v0.6.4

    Originalimplementierung der C-Referenz. Eigene Skalierungen und Zusatzlinien sind separat beschrieben. · geprüft 2026-10-11

  • pandas-ta 0.4.71b0 · pandas_ta/overlap/kama.py

    Geprüfte Originaldatei der versionierten Bibliothek; die hier verwendete Variante und bewusste Abweichungen stehen bei der Formel. · geprüft 2026-10-11

  • The Probability of Backtest Overfitting

    Warum die Auswahl aus vielen historischen Versuchen irreführende Ergebnisse erzeugen kann. Dieses Werkzeug schätzt keine PBO und behauptet keine Profitabilität außerhalb der Beispiele. · geprüft 2026-10-11

Datenquelle, Versionen und Hash
Marktdatenquelle
https://data-api.binance.vision/api/v3/klines?symbol=BTCUSDC&interval=1h&startTime=1778338800000&endTime=1791730799999
Spezifikation
indicator-library-1.0.0
Ausführungsmodell
signal-simulation-1.0.0
Daten-Hash
42ac75e03e017bcac023d319dabb0928e0562fda0e51f4bfa5549ac50e3e8be4
Freigegebene Kerzen einschließlich Vorlauf
3720

Die Quellen belegen Definitionen und methodische Grenzen. Sie belegen keinen Profit dieser konkreten Regel auf BTCUSDC. Diese Untersuchung ist deskriptiv; Parameterversuche auf demselben Verlauf sind kein unabhängiger Out-of-sample-Nachweis. Parität mit einer produktiv betriebenen unCoded-Engine wird nicht behauptet.

    Kaufman Adaptive Moving Average · Interaktives Trading-Werkzeug | unCoded