チョッピネスインデックスは、フラクタル次元を計算する新しい方法です。
チョッピネスとは？
チョッピネスは、カオス理論とフラクタル幾何学に基づいた現代的なインジケーターです。フラクタル幾何学への関心を高めたのは、ベノワ・マンデルブロという人物です。彼は、フラクタルが数学の中だけでなく、自然界のさまざまな場所に存在することを示しました。雲の形、波、葉っぱ、指紋、ひまわりなど、フラクタルは多くの場面で見られ、数学と自然を結びつける魅力的な要素を提供しました。マンデルブロは、コンピュータグラフィックスを駆使して、フラクタル幾何学を表現する方法を示しました。
私たちの多くは、次元には1D、2D、3Dなどの整数次元しかないと思っていますが、フラクタル幾何学には整数次元の間に存在する分数次元が存在します。つまり、1Dの線と2Dの平面の間には、いくつかのフラクタル次元が存在します。フラクタルは基本的にシステムの次元性を測定するものであり、次元の分数的な性質に基づいて異なる画像を表現することができます。
オーストラリアのトレーダーE.W.ドレイスは、フラクタル幾何学を用いてセキュリティの価格変動を測定するという創造的なアイデアを思いつきました。彼は巧妙に価格変動チャートに「次元」を割り当てました。トレンドがあり線形なチャートは次元1、全くトレンドがなくチョッピーなチャートは次元2と見なされます。この二つの値の間には、分数的な状態や異なる程度のチョッピネスが表現されています。
従来のチョッピネスインデックスインジケーターと比較すると、このバージョンはJMAを用いてスムージングを行い（チョッピネスインデックスの傾きの方向転換を見やすくするため）、値の変動を少なくしています。
