DOSSIER · No.485
考夫曼自适应均线 KAMA
趋势清晰时均线跟得紧、震荡时放慢，价格在其上才持有。
失效
趋势与动量
数据 A 级
每日收盘检查信号（只在信号变化时交易）调仓
是否仍有效（策略本身）
失效
论文发表后夏普比率接近或低于零
是否跑赢基准（买入持有 SPY）
未跑赢基准
论文发表后，夏普比率 -0.08 对比 0.61；年化收益低于基准。
「仍有效」只说明策略没有失效，不代表比基准更好，也不构成任何建议。2026-10-18 更新。
来源论文：Perry J. Kaufman (1995). Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets. 专著（书籍，McGraw-Hill）.
原理
普通均线有个两难：周期短，反应快但在震荡市里被反复"打脸"；周期长，假信号少但趋势来了反应太慢。Perry Kaufman 在 1995 年的《Smarter Trading》里提出了自适应均线（KAMA），想让均线自己判断现在是趋势还是噪音。
核心是"效率系数"ER：拿过去 10 天的净涨跌幅，除以这 10 天每天涨跌幅绝对值的总和。如果价格一路单边走，两者接近，ER 接近 1，说明走势"有效率"；如果价格来回折腾、最后原地踏步，ER 接近 0。KAMA 用 ER 来调节平滑速度：趋势清晰时，它接近 2 日均线那样紧贴价格；震荡时，它慢到像 30 日均线，几乎走平，不去追每一次波动。
最常见的用法是把它当作趋势线：收盘价在 KAMA 之上就持有，跌破就离场。理论上这样能在趋势里跟得紧、在震荡里少犯错。这里检验的是这个最直接的用法在 SPY 上的长期效果——尤其是在一个短线上明显"均值回归"的市场里，一条在趋势中贴得很紧的均线会不会反而被频繁洗出。
封
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- 含成本的完整回测与净值曲线
- 论文发表前后、最近三年分段对比
- 逐条交易规则与结果解读
- 可直接运行的 Python 代码下载
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