Adaptive Moving Average (AMA) - MetaTrader 5용 지표

Adaptive Moving Average (AMA)는 가격 변화의 노이즈에 대한 민감도가 낮은 이동 평균을 생성하는데 사용되며 추세 감지를 빠르게 하는 특징이 있습니다.

이 보조 지표는 Perry Kaufman이 개발하였고 그의 저서 "영리한 거래"에서 소개한바 있습니다.

가격에 대한 다양한 평활 알고리즘(smoothing algorithms)의 단점 중 하나는 가격이 우발적으로 크게 변하게 될 경우 잘못된 추세 신호를 생성할 수 있다는 것입니다. 반면에 평활화(smoothing)는 추세 예측을 하는 데에 불가피한 지연을 초래하게 됩니다. 이 보조지표는 이 두 가지 단점을 극복하기 위해 개발되었습니다.

Adaptive Moving Average 보조 지표

계산:

현재의 시장 상태를 정의하기 위해 Kaufman은 아래 공식으로 계산되는 Efficiency Ratio(ER) 개념을 도입했습니다.

설명:

• ER(i) - Efficiency Ratio의 현재 가치;
• Signal(i) = ABS(Price(i) - Price(i - N)) - 현재 신호 값, 현재 가격과 N 기간 전 가격 차이의 절대값;
• Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) - Price(i-1)),N) - 현재 노이즈 값, N 기간 동안의 현재 기간 가격과 이전 기간 가격 차이의 절대값의 합계.
  

강한 추세에서 Efficiency Ratio(ER)은 1이 되는 경향이 있습니다; 방향성 있는 움직임이 없으면 0보다 약간 더 클 것입니다.

얻어진 ER 값은 다음의 지수 평활화(exponential smoothing) 공식에서 사용됩니다:

설명:

• SC = 2/(n+1) - EMA 평활 상수, n - 지수 이동 기간;
• EMA(i-1) - 이전 EMA 값.

fast market의 평활 비율은 기간이 2인 EMA의 경우와 같아야 하고(fast SC = 2/(2+1) = 0.6667), 추세가 없는 기간의 경우 EMA 기간은 30과 같아야 합니다(slow SC = 2/ (30+1) = 0.06452). 따라서 변화하는 평활 상수가 새로 도입됩니다(스케일된 평활 상수) SSC:

혹은

주기를 평균화 하는 것에 대해 보다 효율적인 평활 상수를 얻기 위해 Kaufman은 이를 제곱할 것을 권장합니다.

최종 계산 공식:

혹은 (재배열 이후):

설명:

• AMA(i) - AMA의 현재값;
• AMA(i-1) - AMA의 이전 값;
• SSC(i) - 스케일된 평활 상수의 현재 값.