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La media mobile adattiva di Kaufman KAMA, è stata sviluppata nel 1998 dal teorico finanziario che utilizzata metodi quantitativi per la ricerca Perry J. Kaufman. La ricerca per lo sviluppo di questo indicatore è iniziata nel 1972, tuttavia Kaufman ha deciso di presentarla ufficialmente nel successivo 1998.
La presentazione ufficiale di questo nuovo indicatore è stata fatta con la pubblicazione del libro di Kaufman “Trading Systems and Methods”, un libro veramente completo di cui raccomando la lettura a tutti i trader, o aspiranti tali, che hanno intenzione di fare sul serio sui mercati finanziari.
Puoi trovare la pubblicazione di Perry J. Kaufman con 1150 pagine di pura conoscenza finanziaria avanzata a questo link: Trading Systems and Methods.
Iniziamo!
Capire la KAMA
La KAMA, a differenza delle altre medie mobili conosciute per il trading online, nella sua formula matematica non tiene conto solo del valore dei prezzi ma anche della volatilità del mercato.
Rispetto alle medie mobili tradizionali come la SMA o la EMA, la KAMA presenta diversi vantaggi. Per esempio nei momenti in cui il mercato presenta una volatilità bassa, la media mobile adattiva KAMA riesce a filtrare il rumore di mercato.
Per esempio riesce molto bene nel suo incarico, quando i prezzi subiscono delle variazioni di volatilità temporanei ed insignificanti dal punto di vista strutturale del prezzo.
Uno dei principali punti deboli delle medie mobili tradizionali è quello di generare troppi “falsi segnali di trading”, questo accade sia perché le medie mobili per la loro stessa costruzione matematica tendono ad arrivare in ritardo ma anche per il modo in cui reagiscono a prezzi senza tenere molto in considerazione la volatilità del mercato.
Le KAMA, tenendo maggiormente in considerazione la volatilità del mercato riescono meglio nell’intento di generare meno falsi segnali.
Il fatto di generare molti falsi segnali in meno è già di per se un vantaggio assolutamente da non sottovalutare, perché il l’attività di investimento e trading sui mercati finanziari è fatta di profitti e perdite ei falsi segnali possono generare molte perdite consecutive soprattutto nei momenti di mercato non in trend.
Nell’immagine di seguito un esempio di falsi segnali sul grafico a barre Daily del Bitcoin, al grafico a candele giapponesi dei prezzi sono state applicate due medie mobili semplici SMA rispettivamente a 9 e 12 periodi.
Nel grafico sopra si può vedere come in nella fase laterale di mercato le medie mobili semplici SMA a 9 e 27 periodi, abbiamo generato ben 3 falsi segnali per poi vedere il prezzo proiettato nell’esatta direzione opposta.
Invece nell’immagine di seguito possiamo vedere lo stresso grafico per lo stesso arco temporale, per lo stesso strumento che è sempre il Bitcoin (se non sai cosa sono le criptovalute ed il Bitcoin, allora ti consiglio di leggere questo post: Bitcoin a cosa servono e come funzionano), le KAMA offrono un risultato opposto, con un solo falso segnale e due segnali buoni.
Segnali della KAMA
Come già detto sopra possiamo osservare un risultato diametralmente opposto e questa differenza di risultato tra i due tipi di medie mobili dipende da una caratteristica tecnica nella loro costruzione matematica, ovvero che le KAMA tengono in considerazione la volatilità del mercato appiattendosi e non dando segnali in fasi di non trend.
Quindi questo l’incrocio delle KAMA è il segreto vincente per guadagnare finalmente con il trading?
Ovviamente NO! Questi sono solo esempi per dimostrare le caratteristiche di entrambi gli strumenti per studiarne pregi e difetti, e devo dire che dopo aver studiato entrambi gli indicatori algoritmici (SMA e KAMA), preferisco di gran lunga le KAMA.
I trader e gli analisti tecnici, utilizzano di solito le medie mobili sia per identificare il trend del mercato che la sua fine con conseguente inversione. Ma come dico da sempre prima di iniziare ad utilizzare uno strumento, si devono conoscere bene le sue caratteristiche altrimenti si rischia di fare un buco nell’acqua.
E con il trading sui mercati finanziari è molto più semplice fare un buco nell’acqua che essere profittevoli altrimenti non ci sarebbero statistiche che dichiarano il 95% di trader perdenti.
Per conoscere al meglio un indicatore algoritmico, la prima cosa da fare è entrare nella sua formula matematica per studiarlo dall’interno in modo tale da sapere il perché delle informazioni che vengono portate indietro dopo il calcolo.
Non è necessario essere dei matematici o degli ingegneri aereospaziali per comprendere la formula di un indicatore, ed è anche vero che la maggior parte dei trader è più interessato ai segnali che fornisce che al come riesce a fornirli. Io ritengo che sia necessario quantomeno capire le differenze ed il perché le indicazioni possono essere tanto diverse.
Per questo motivo ora ti voglio parlare della formula matematica delle KAMA, se non sei molto interessato al perché le KAMA riescono a fornirci sui grafici informazioni di questo tipo cerca almeno di ricordare che le KAMA sono delle medie mobili adattive, e per adattive si intende che lo fanno nei confronti della volatilità dei prezzi di mercato.
Calcolo della KAMA
Come per ogni altro indicatore algoritmico anche la KAMA ha la sua formula matematica per il calcolo, si tratta comunque di una media mobile che prevede dei valori per impostazioni assegnati di default e nello specifico:
- 10 – numero di periodi per l’Indice di Efficienza
- 2 – numero di periodi per la media mobile esponenziale veloce
- 30 – Numero di periodi per la media mobile esponenziale più lenta
Quindi nella formula matematica della KAMA sono presenti principalmente 3 variabili, di cui la prima indicata nella lista è l’indice di efficienza e gli altri due valori sono legati ai valori di due medie mobili esponenziali EMA.
Per ottenere il valore finale che disegna la KAMA sul grafico, è necessario prima di tutto calcolare il cosiddetto livello di efficienza ed in seguito il valore della costante di livellamento.
Rapporto di efficienza (ER)
Il rapporto di efficienza ER viene calcolato sulla base delle variazioni di prezzo, il suo valore può oscillare per la sua stessa costruzione matematica tra 0 e 1. Il numero di periodi di default dell’ER è 10, per cui quando il prezzo rimane invariato per 10 periodi il valore dell’ER risulterà essere uguale a zero.
Invece se il valore del prezzo cresce, oppure diminuisce, per un totale di 10 periodi di tempo consecutivi allora il valore dell’ER risulterà essere uguale a 1. l’ER viene calcolato dividendo la differenza assoluta tra il prezzo corrente e il prezzo all’inizio del periodo per la somma della differenza assoluta tra ciascuna coppia di chiusure durante il periodo stesso. La formula per il calcolo dell’ER è la seguente:
ER = Variazione/volatilità
Variazione = Valore assoluto [Chiusura – Chiusura (ultimi 10 periodi)]
Somma volatilità = 10 periodi (Chiusura – Chiusura precedente)
Già da questo primo passaggio per il calcolo della KAMA, risulta essere evidente che cambiare i valori prestabiliti come default per questo indicatore non è semplice come farlo per le medie mobili SMA o EMA, dove cambiando esclusivamente il numero dei periodi si può impostare l’indicatore come meglio si crede cambiandone la velocità.
Per la KAMA la situazione è più complessa.
Costante di livellamento (SC)
La costante di livellamento viene calcolata per ogni periodo ed utilizza il valore ottenuto per il rapporto di efficienza e due costanti di livellamento come riportato nella formula matematica di seguito:
SC = [ER x (SC più veloce – SC più lento) + SC più lento]2
SC = [ER x (2/ (2+1) – 2/(30+1)) +2/ (30+1)]2
Prendendo in considerazione una media mobile esponenziale EMA a 30 periodi, la costante di livellamento raccomandata sarà (2/30+1). In più, bisogna sapere che la costante SC per lo smoothing per la media mobile più lenta e calcolata sulla EMA 30, mentre la costante SC per lo smoothing più veloce è calcolata sulla EMA a 2 periodi.
Questa è la prima volta che ti parlo dello smoothing su questo blog, quindi cerchiamo di capire di cosa si tratta. Lo smoothing viene utilizzato in statistica per smussare un set di dati che potrebbe essere soggetto a rumore, ei prezzi dei mercati finanziari sono spesso in preda delle emozioni degli operatori.
Con il procedimento dello smoothing possiamo creare una funzione approssimata sul set di dati che si hanno a disposizione per la funzione stessa, che tenta di catturare i modelli importanti nei dati, riducendo di molto il rumore o altre strutture che possono interferire sul trend dei dati e risulta essere molto utile soprattutto durante le escursioni di prezzo molto veloci ma poco significative.
Calcolo della KAMA
Dopo aver ottenuto i valori della funzione di efficienza e della costante di livellamento, è possibile calcolare i valori dell’indicatore della media mobile adattiva KAMA di Kaufman, con formula la seguente:
KAMAi= KAMA i-1+ SC x (Prezzo – KAMAi-1)
Dove:
- KAMAi è il valore del periodo corrente
- KAMA i-1 è il valore del periodo precedente il periodo calcolato.
- Prezzo è il prezzo di partenza per il periodo calcolato.
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Funzionamento della KAMA
Applicando la media mobile adattiva di Kaufma KAMA, un trader ha la possibilità di ottenere un quadro chiaro della situazione attuale del mercato evitando i fastidiosi segnali che possono comparire con altri indicatori tradizionali per via del rumore di mercato e della volatilità sconnessa.
In questo modo risulta essere molto più semplice prendere le proprie decisioni di trading. Come tutti glia altri indicatori algoritmici, anche la KAMA utilizza i dati delle serie storiche dei prezzi per ottenere i suoi valori di calcolo finali. Se ancora non sei a conoscenza del come funzionano gli indicatori per il trading, ti invito a leggere anche: Come fare trading con indicatori.
Si tratta principalmente di un’indicatore di trend following, ovvero che può essere utile ad intercettare e seguire la tendenza del mercato. Per cui un trader che decide di utilizzare la KAMA, lo con l’idea che i prezzi nel futuro possano seguire il trend attuale in corso.
L’applicazione su un grafico finanziario è semplice, molte piattaforme professionali per il trading come tradingview hanno nella loro libreria questo indicatore. Altre piattaforme non presentano questo indicatore nella loro libreria di default, ma basta fare una veloce ricerca su Google per poter scaricare gratis questo indicatore su qualsiasi piattaforma.
I peridi per il calcolo della KAMA possono essere personalizzati, modificando i parametri nella finestra di dialogo con le proprietà dell’indicatore stesso. Nell’immagine di seguito un esempio di quanto appena detto:
I principali parametri per il calcolo dell’indicatore includono, modificano la velocità dell’applicazione al grafico della KAMA. Per cui il trader può specificare il numero di periodi che preferisce per il calcolo della media mobile adattiva. Sulla piattaforma tradingview il numero di periodi di default è 14, ma i valori possono essere modificati tra 2 e + infinito in base alla serie storica di dati che la piattaforma mette a disposizione.
Quando l’indicatore della media mobile adattiva di Kaufman è plottato su un grafico, il trader può utilizzarlo per analizzare il comportamento del mercato e cercare di prevedere il movimento futuro dei prezzi.
L’indicatore KAMA può essere utilizzato per identificare le tendenze esistenti, le indicazioni di un possibile cambiamento del trend imminente ma anche i possibili punti di inversione del mercato. Tutte queste informazioni possono essere utilizzate ed implementate per costruire la propria strategia di trading.
Come utilizzare la KAMA
Il principale utilizzo proposto per la KAMA è quello della lettura del trend di mercato. Infatti quando una KAMA punta la sua direzione verso l’alto, il trend risulta essere long. Quando la KAMA si inclina verso il basso il trend risulta essere ribassista.
Uno dei punti di forza di questo indicatore si trova nelle situazioni di no trend, infatti rispetto agli altri tipi di media mobili la KAMA riesce benissimo nel suo incarico di filtrare il rumore di mercato. In questo modo permette di evitare la maggior parte dei falsi segnali. Nell’immagine di seguito ripropongo l’esempio già proposto nella prima parte di questo post.
Alla fine di ogni periodi di trading, ogni trader si trova a fare il suo bilancio personale riguardo le operazioni aperte e chiuse sul mercato. Ed evitare di perdere soldi per aver dato retta a delle indicazioni che arrivavano da numerosi falsi segnali, può fare nel bilancio finale tutta la differenza del mondo in termini di valore monetario assoluto sul proprio conto di trading.
La media mobile adattiva KAMA può anche essere utilizzata per individuare l’inizio di nuove tendenze e individuare i punti di inversione di un trend. Un modo per farlo è tracciare due linee KAMA su un grafico.
Di cui una con una media mobile a breve termine e un’altra con una media mobile a lungo termine. Quando una linea KAMA più veloce attraversa una linea KAMA più lenta, ciò indica un cambiamento da una tendenza al ribasso a una tendenza al rialzo.
Il trader può assumere una posizione lunga e chiudere il trade quando la linea KAMA più veloce attraversa di nuovo sotto la linea KAMA più lenta. I segnali di trading possono anche essere derivati dal movimento del prezzo di mercato in relazione alla media mobile adattiva di Kaufman. Se il prezzo passa da sotto a sopra la linea KAMA, questo è un segnale rialzista (acquisto). Al contrario, il prezzo che scende da sopra la linea KAMA a sotto di essa è un segnale ribassista (vendita).
Ovviamente, come dico da anni, prima di utilizzare una strategia di trading su un conto reale bisognerebbe quanto meno fare un back test sullo strumento finanziario che si desidera utilizzare per il proprio trading.
Questo perché non esiste una strategia di trading che può funzionare bene allo stesso modo su ogni strumento, per esempio su una commodity come il Crude Oil una strategia di tipo trend following ha presentato buoni rendimenti nel passato e facendo un back test su questo strumento si può verificare personalmente quanto detto.
Mentre su asset class come i cambi sul forex, che per loro stessa natura non sono strumenti singoli ma rapporti tra due strumenti diversi (esempio EUR/USD), nel passato hanno funzionato meglio strategie di tipo mean reverting, ovvero che mirano ad un rientro del prezzo verso una media centrale. Questo è dovuto alla costruzione matematica stessa dello strumento finanziario, che si basa appunto sul rapporto di due strumenti (nel caso del forex di due valute).
Come sempre ci tengo a precisare che i rendimenti passati di una strategia non possono offrire alcuna indicazione certa sui risultati futuri, motivo per cui prima di fare operazioni di trading con soldi reali bisogna prendere le giuste misure, perché ognuno è direttamente responsabile dei profitti e delle perdite realizzate sul proprio conto.
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Buon lavoro,
– Ivan
P.S. Ho impiegato diverse ore a scrivere questo articolo al fine di condividere informazioni realmente rilevanti per te. Se hai apprezzato il mio sforzo ti chiedo il favore di condividerlo con i tuoi amici e parenti. E non ti dimenticare di di iscriverti alla lettera del lunedì, in modo tale da avere gratis il mio corso di trading ed investimenti. Grazie!
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