Fractal自适应移动平均线（FrAMA）是一种由约翰·艾勒斯开发的技术指标。
该指标基于指数移动平均线的算法构建，其平滑因子是根据当前价格序列的分形维度计算的。FrAMA的优势在于能够有效跟随强趋势运动，并在价格整理时适度减缓反应。
FrAMA指标可以使用所有适用于移动平均线的分析方法。
Fractal自适应移动平均线指标
计算公式:
FRAMA(i) = A(i) * Price(i) + (1 - A(i)) * FRAMA(i-1)
其中：
- FRAMA(i) - 当前的FRAMA值；
- Price(i) - 当前价格；
- FRAMA(i-1) - 前一个FRAMA值；
- A(i) - 当前的指数平滑因子。
指数平滑因子的计算公式如下：
A(i) = EXP(-4.6 * (D(i) - 1))
其中：
- D(i) - 当前的分形维度；
- EXP() - 指数函数。
一条直线的分形维度为1。从公式中可以看出，如果D=1，则A=EXP(-4.6*(1-1))=EXP(0)=1。因此，当价格呈直线变化时，不使用指数平滑，因为此时公式变为：
FRAMA(i) = 1 * Price(i) + (1 - 1) * FRAMA(i-1) = Price(i)
也就是说，该指标完全跟随价格变化。
而平面的分形维度为2。从公式得到，如果D=2，则平滑因子A=EXP(-4.6*(2-1))=EXP(-4.6)=0.01。这个极小的指数平滑因子是在价格剧烈波动时得出的。这种强烈的减缓对应着大约200周期的简单移动平均线。
分形维度的公式为：
D = (LOG(N1 + N2) - LOG(N3))/LOG(2)
其计算基于以下附加公式：
N(Length,i) = (HighestPrice(i) - LowestPrice(i))/Length
其中：
- HighestPrice(i) - 当前Length周期内的最高价；
- LowestPrice(i) - 当前Length周期内的最低价。
值N1、N2和N3分别为：
N1(i) = N(Length,i)
N2(i) = N(Length,i + Length)
N3(i) = N(2 * Length,i)