アダプティブ移動平均（AMA）は、価格のノイズに対して低い感度を持つ移動平均を構築するために使用され、トレンドの検出において最小限の遅れを特徴とする指標です。
この指標は、ペリー・カウフマンによって彼の著書『スマーター・トレーディング』で開発され、説明されています。
異なる平滑化アルゴリズムには、偶発的な価格の急上昇が誤ったトレンドシグナルを引き起こす可能性があるという欠点があります。一方、平滑化はトレンド予測における避けられない遅れをもたらします。この指標は、これらの二つの欠点を克服するために開発されました。
アダプティブ移動平均指標
計算方法:
市場の現在の状態を定義するために、カウフマンは効率比（ER）という概念を導入しました。これは以下の式で計算されます:
ER(i) = Sinal(i)/Noise(i)
ここで:
- ER(i) - 現在の効率比の値;
- Signal(i) = ABS(Price(i) - Price(i - N)) - 現在のシグナル値、現在の価格とN期間前の価格の絶対値の差;
- Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) - Price(i-1)),N) - 現在のノイズ値、現在の期間の価格と前の期間の価格の絶対値の差の合計。
強いトレンドの場合、効率比（ER）は1に近づき、方向性のない動きの場合は0.1より少し大きくなります。
得られたERの値は、指数平滑化の式に使用されます:
EMA(i) = Price(i) * SC + EMA(i-1) * (1 - SC)
ここで:
- SC = 2/(n+1) - EMAの平滑化定数、n - 指数移動平均の期間;
- EMA(i-1) - EMAの前の値。
市場が活況を呈している場合、平滑化比率はEMAの期間2で設定され（fast SC = 2/(2+1) = 0.6667）、トレンドがない期間の場合、EMAの期間は30に設定されます（slow SC = 2/(30+1) = 0.06452）。したがって、新しい変更平滑化定数（スケーリングされた平滑化定数）SSCが導入されます:
SSC(i) = (ER(i) * ( fast SC - slow SC) + slow SC
または
SSC(i) = ER(i) * 0.60215 + 0.06425
得られた平滑化定数が平均化期間に与える影響をより効果的にするために、カウフマンはそれを二乗することを推奨しています。
最終計算式:
AMA(i) = Price(i) * (SSC(i)^2) + AMA(i-1)*(1-SSC(i)^2)
または（整理後）:
AMA(i) = AMA(i-1) + (SSC(i)^2) * (Price(i) - AMA(i-1))
ここで:
- AMA(i) - 現在のAMAの値;
- AMA(i-1) - 前のAMAの値;
- SSC(i) - 現在のスケーリングされた平滑化定数。