 |
股票KAMA指标-Alpha Vantage
专用API
【更新时间: 2024.05.11】
KAMA是考夫曼自适应移动平均线，全称为Kaufman Adaptive Moving Average。是由Perry J. Kaufman开发的一种技术分析工具，用于平滑股价走势并提供趋势信号。
咨询
去服务商官网采购>
|
服务星级：2星
浏览次数
16
采购人数
1
试用次数
0
SLA: N/A
响应: N/A
适用于个人&企业
收藏
×
完成
取消
×
书签名称
确定
|
- API详情
- 使用指南
- 常见 FAQ
- 关于我们
- 相关推荐
什么是Alpha Vantage的股票KAMA指标?
KAMA指标，全名是“适应性移动平均线”，相较于普通的EMA，它更能快速跟踪价格的变化！它的设计初衷就是为了让你能够及时应对市场的波动。它通过调整平滑因子（smoothing factor）的大小来实现这一点。。它根据市场的波动变化来调整，能更好地反映市场的走势。如果KAMA指标向上移动，说明市场处于上涨趋势，反之，则说明市场处于下跌趋势。
KAMA指标的计算公式如下
KAMA = KAMA(1)(ABS(Price-Price(1))(2/(Time Period+1))+KAMA(1)*(1-2/(Time Period+1)))，其中，KAMA(1)表示上一周期的KAMA值，Price表示当前价格，Price(1)表示上一周期的价格，Time Period表示KAMA指标的时间周期。
什么是Alpha Vantage的股票KAMA指标？
Alpha Vantage的股票KAMA指标有哪些核心功能？
1. 自适应能力：根据价格曲线噪声的大小自动确定计算价格均线时的衰减系数，从而更好地适应市场的变化。
2. 平滑股价走势：通过自适应的平滑方法，能有效地过滤掉短期的噪音，更准确地显示股价的趋势。
3. 提供趋势信号：其走势变化可以用来产生买入和卖出信号，帮助投资者及时捕捉趋势。
4. 减少虚假信号：可以根据市场趋势变化速度自主调节，避免在震荡行情中产生虚假信号。
5. 降低滞后性：在市场波动较大时，KAMA 倾向于快速移动平均线，从而降低了简单移动平均线的滞后性。
Alpha Vantage的股票KAMA指标的核心优势是什么？
1. 自适应能力：KAMA 指标能够自动适应市场的变化，对于不同的市场环境有着良好的适应性。
2. 平滑股价走势：通过自适应的平滑方法，KAMA 可以有效地过滤掉短期的噪音，更准确地显示股价的趋势。
3. 提供趋势信号：KAMA 的走势变化可以用来产生买入和卖出信号，帮助投资者及时捕捉趋势。
4. 减少虚假信号：能根据市场趋势变化速度自主调节，避免在震荡行情中产生虚假信号。
5. 降低滞后性：在市场波动较大时，KAMA 倾向于快速移动平均线，从而降低了简单移动平均线的滞后性。
在哪些场景会用到Alpha Vantage的股票KAMA指标？
1. 金融数据分析
Alpha Vantage提供的KAMA指标API服务能够为金融分析师和投资者提供关键的数据分析工具。通过这个接口，用户可以获取股票的KAMA指标数据，这些数据有助于深入理解股票的趋势和波动性。KAMA指标通过自适应市场波动性，提供了比传统移动平均线更灵活的趋势跟踪能力。分析师可以利用这些数据来识别市场趋势的转折点，评估市场情绪，并据此制定投资策略。这种分析对于基金经理、交易员以及任何需要对市场动态有深入了解的金融专业人士来说都是极其宝贵的。
2. 股票交易策略
基于KAMA指标的数据，投资者可以制定出更为精细化的交易策略。KAMA指标的自适应特性使其在不同的市场条件下都能提供有效的信号，无论是在波动性大的市场中快速捕捉趋势变化，还是在波动性小的市场中平滑价格波动，减少噪音干扰。投资者可以利用KAMA指标的穿越信号作为买入或卖出的依据，例如，当股价从KAMA指标下方穿越到上方时，可能是一个买入信号；相反，从上方穿越到下方时，则可能是一个卖出信号。这种策略有助于投资者在保持灵活性的同时，捕捉市场中的交易机会。
3. 量化投资
量化投资者可以利用Alpha Vantage提供的KAMA指标API服务来构建和优化量化投资模型。KAMA指标的动态调整特性使其成为量化交易策略中理想的组成部分，尤其是在趋势跟踪和市场时机选择方面。量化模型可以结合KAMA指标与其他技术指标，通过历史数据回测，来验证策略的有效性，并进行实时交易决策。这种自动化的交易方式能够减少人为情绪的影响，提高交易效率和盈利能力。
4. 股票行情监测
实时监测股票的KAMA指标对于投资者来说至关重要。通过Alpha Vantage的API服务，投资者可以及时获取股票的KAMA指标数据，从而快速响应市场变化。在市场波动加剧时，KAMA指标能够快速调整，为投资者提供即时的趋势信号，帮助他们做出买入、卖出或持有的决策。这种实时监控能力对于短线交易者和日内交易者尤为重要，因为它可以帮助他们捕捉短期的市场波动，从而实现利润最大化。
5. 金融研究和教学
Alpha Vantage的KAMA指标API服务为金融研究人员和学生提供了一个宝贵的资源。研究人员可以利用这些实时数据来测试和验证各种金融理论，如市场效率、价格行为和技术分析的有效性。在教学环境中，教师可以利用这些数据来设计案例研究和实践项目，帮助学生理解金融市场的复杂性，并掌握实际的金融分析技能。这种实践性的教学方法能够提高学生的市场分析能力，为他们未来的职业生涯打下坚实的基础。
Alpha Vantage-股票KAMA指标入门指南
API 参数
❚ 必填：function
您选择的技术指标。在本例中，function=KAMA
❚ 必填：symbol
您选择的股票代码的名称。例如：symbol=IBM
❚ 必填：interval
时间序列中两个连续数据点之间的时间间隔。支持以下值：1min，5min，15min，30min，60min，，dailyweeklymonthly
❚ 可选：month
注意：此参数仅适用于股票市场的日内间隔（1 分钟、5 分钟、15 分钟、30 分钟和 60 分钟）。每日/每周/每月间隔与此参数无关。
默认情况下不设置此参数，将根据最近 30 天的盘中数据计算技术指标值。您可以使用该month参数（YYYY-MM 格式）计算特定历史月份的盘中技术指标。例如，month=2009-01。支持等于或晚于 2000-01（2000 年 1 月）的任何月份。
❚ 必填：time_period
用于计算每个移动平均值的数据点数。接受正整数（例如，time_period=60，time_period=200）
❚ 必填：series_type
时间序列中所需的价格类型。支持四种类型：close、、、openhighlow
❚ 可选：datatype
默认情况下，接受datatype=json. 字符串json和，其规范如下：以 JSON 格式返回每日时间序列；以 CSV（逗号分隔值）文件形式返回时间序列。csvjsoncsv
❚ 必填：apikey
您的 API 密钥。在此获取您的免费 API 密钥。
示例（单击查看 JSON 输出）
特定语言的指南
Python
import requests
# replace the "demo" apikey below with your own key from https://www.alphavantage.co/support/#api-key
url = 'https://www.alphavantage.co/query?function=KAMA&symbol=IBM&interval=weekly&time_period=10&series_type=open&apikey=demo'
r = requests.get(url)
data = r.json()
print(data)
股票市场数据 API
Alpha Vantage 通过一组功能强大且开发人员友好的数据 API 和电子表格提供实时和历史金融市场数据。从传统资产类别（例如股票、ETF、共同基金）到经济指标，从外汇汇率到商品，从基本面数据到技术指标，Alpha Vantage 是您通过基于云的 API、Excel 和 Google 表格提供企业级全球市场数据的一站式商店。
无论您是投资者、量化研究人员、软件开发人员、学生还是教育工作者，Alpha Academy 都是您的开放知识库，其中包含量化投资、机器学习、软件开发、区块链技术等方面的重要内容，均由行业专家为您提供。
Alpha Vantage Inc. 得到了著名 Y Combinator 的支持，由一个由 AI 研究人员、软件开发人员和金融市场专家组成的紧密社区组成，与世界各地的主要交易所和金融机构合作，成为全球股票 API 以及外汇汇率 (forex) 和加密货币数据源的领先提供商。我们的云原生 API 以严谨的研究、尖端的 AI/ML 技术为中心，并始终致力于实现优质金融数据的民主化访问。
首先，浏览API 文档，了解我们多样化的数据和 API 端点，并索取免费的 API 密钥，开始探索我们的完整数据组合！
如果您有任何问题、功能请求、职业或合作咨询，请参阅支持页面或直接给我们发送电子邮件！
Alpha Vantage-股票KAMA指标入门指南
API 参数
❚ 必填：function
您选择的技术指标。在本例中，function=KAMA
❚ 必填：symbol
您选择的股票代码的名称。例如：symbol=IBM
❚ 必填：interval
时间序列中两个连续数据点之间的时间间隔。支持以下值：1min，5min，15min，30min，60min，，dailyweeklymonthly
❚ 可选：month
注意：此参数仅适用于股票市场的日内间隔（1 分钟、5 分钟、15 分钟、30 分钟和 60 分钟）。每日/每周/每月间隔与此参数无关。
默认情况下不设置此参数，将根据最近 30 天的盘中数据计算技术指标值。您可以使用该month参数（YYYY-MM 格式）计算特定历史月份的盘中技术指标。例如，month=2009-01。支持等于或晚于 2000-01（2000 年 1 月）的任何月份。
❚ 必填：time_period
用于计算每个移动平均值的数据点数。接受正整数（例如，time_period=60，time_period=200）
❚ 必填：series_type
时间序列中所需的价格类型。支持四种类型：close、、、openhighlow
❚ 可选：datatype
默认情况下，接受datatype=json. 字符串json和，其规范如下：以 JSON 格式返回每日时间序列；以 CSV（逗号分隔值）文件形式返回时间序列。csvjsoncsv
❚ 必填：apikey
您的 API 密钥。在此获取您的免费 API 密钥。
示例（单击查看 JSON 输出）
特定语言的指南
Python
import requests
# replace the "demo" apikey below with your own key from https://www.alphavantage.co/support/#api-key
url = 'https://www.alphavantage.co/query?function=KAMA&symbol=IBM&interval=weekly&time_period=10&series_type=open&apikey=demo'
r = requests.get(url)
data = r.json()
print(data)
股票市场数据 API
Alpha Vantage 通过一组功能强大且开发人员友好的数据 API 和电子表格提供实时和历史金融市场数据。从传统资产类别（例如股票、ETF、共同基金）到经济指标，从外汇汇率到商品，从基本面数据到技术指标，Alpha Vantage 是您通过基于云的 API、Excel 和 Google 表格提供企业级全球市场数据的一站式商店。
无论您是投资者、量化研究人员、软件开发人员、学生还是教育工作者，Alpha Academy 都是您的开放知识库，其中包含量化投资、机器学习、软件开发、区块链技术等方面的重要内容，均由行业专家为您提供。
Alpha Vantage Inc. 得到了著名 Y Combinator 的支持，由一个由 AI 研究人员、软件开发人员和金融市场专家组成的紧密社区组成，与世界各地的主要交易所和金融机构合作，成为全球股票 API 以及外汇汇率 (forex) 和加密货币数据源的领先提供商。我们的云原生 API 以严谨的研究、尖端的 AI/ML 技术为中心，并始终致力于实现优质金融数据的民主化访问。
首先，浏览API 文档，了解我们多样化的数据和 API 端点，并索取免费的 API 密钥，开始探索我们的完整数据组合！
如果您有任何问题、功能请求、职业或合作咨询，请参阅支持页面或直接给我们发送电子邮件！
