均线是股票技术分析中最常用到的指标，因为它可以反映股价的趋势。但是，短期均线太敏感，容易产生“假信号”；而长期均线又有严重的滞后性。为了克服这些简单均线的弱点，就有了“自适应移动平均线”的概念。
什么是考夫曼自适应移动平均线（Kaufman Adaptive Moving Average，KAMA或AMA）?
考夫曼自适应移动平均线KAMA是一种“”均线，它最初由Perry J. Kaufman在其著作Smarter Trading 精明交易者中提出。
考夫曼自适应均线KAMA的计算公式：
方向= 价格-n日前价格
波动率=sum(abs(价格-上一个交易日价格），n)
效率= 方向/波动率
快速=2/(n1+1)
慢速=2/(n2+1)
平滑=效率*（快速-慢速）+ 慢速
系数=平滑*平滑
KAMA=上一个交易日的KAMA+系数*（价格-上一个交易日的KAMA）
其中，价格可以是收盘价；n是周期数，10日；n1是短期周期，2日；n2是长期周期数，30日。
考夫曼自适应移动平均线KAMA的使用方法：
KAMA的使用方法与简单均线类似，它可以用来判断趋势方向和强度，还可以用来决定买卖时机，例如：均线与ROC交易法。当根据均线的转折来产生交易信号时，为了减少“假信号”，还可以加入一定的阈值来过滤，例如，可以根据近期的波动率来设定阈值。
讨论：
KAMA的优点是具有自适应性，当趋势明显时，KAMA紧随价格而变动，类似于短周期均线；当价格横向摆动时，KAMA走平，类似于长周期均线。
在KAMA的计算方法中，系数采用了平滑的2次方，目的是为了使慢周期参数在计算中起主要作用。这是一个保守的做法。
KAMA只是一种自适应均线的计算方法，其它的方法还包括：分形自适应移动平均线Fractal Adaptive Moving Average FRAMA等。
以下是在通达信股票软件主图中显示的KAMA指标。
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