매스 인덱스(Mass Index, MI)는 최고가와 최저가 사이의 밴드폭 변화를 기반으로 추세 반전을 탐지하기 위한 지표입니다.
밴드폭이 확장되면 매스 인덱스는 증가하고, 좁아지면 인덱스는 감소합니다. 이 지표는 투샤르 찬데(Tushar Chande)와 도널드 도르시(Donald Dorsey)에 의해 널리 알려졌습니다.
D. 도르시에 따르면, 매스 인덱스의 가장 중요한 신호는 '반전 벌지(reversal bulge)'라는 특별한 모델로 구성됩니다. 이 반전 벌지는 25기간 매스 인덱스가 처음 27을 초과한 후 26.5 이하로 떨어질 때 형성됩니다. 이 경우, 가격 반전이 매우 가능성이 높습니다. 따라서 가격이 상승하든 하락하든, 아니면 거래 범위 내에서 변동하든 상관없이 적용됩니다.
반전 벌지가 발생했을 때 매수 또는 매도 신호가 무엇인지 확인하기 위해, 9기간 지수 이동 평균(EMA)이 자주 사용됩니다. 반전 벌지가 나타나면, 이동 평균이 하락할 때 매수하고, 상승할 때 매도하는 것이 좋습니다.
계산 방법:
MI = SUM (EMA (HIGH - LOW, 9) / EMA (EMA (HIGH - LOW, 9), 9), N)
여기서:
- SUM - 합계;
- HIGH - 현재 봉의 최고가;
- LOW - 현재 봉의 최저가;
- EMA - 지수 이동 평균;
- N - 지표 기간 (합산할 값의 개수).
이 지표에서는 EMA 스무딩 외에도 다양한 스무딩 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 가능한 열 가지 옵션을 통해 스무딩 알고리즘을 변경할 수 있습니다:
- SMA - 단순 이동 평균;
- EMA - 지수 이동 평균;
- SMMA - 스무딩 이동 평균;
- LWMA - 선형 가중 이동 평균;
- JJMA - JMA 적응 평균;
- JurX - 초선형 스무딩;
- ParMA - 포물선 스무딩;
- T3 - 틸슨의 다중 지수 스무딩;
- VIDYA - 투샤르 찬데 알고리즘을 사용한 스무딩;
- AMA - 페리 카우프만 알고리즘을 사용한 스무딩.
스무딩 알고리즘마다 위상 유형 매개변수는 완전히 다른 의미를 가집니다. JMA의 경우, 외부 위상 변수는 -100에서 +100까지 변합니다. T3의 경우, 시각화를 위해 스무딩 비율을 100배하여 표현하며, VIDYA는 CMO 오실레이터 기간이고, AMA는 느린 EMA 기간입니다. 다른 알고리즘에서는 이러한 매개변수가 스무딩에 영향을 미치지 않습니다. AMA의 경우 빠른 EMA 기간은 기본값으로 2입니다. 지수의 비율도 AMA의 경우 2입니다.
이 지표는 SmoothAlgorithms.mqh 라이브러리 클래스를 사용합니다 (터미널 데이터 폴더의 MQL5\Include에 복사해야 함). 클래스의 사용법은 "추가 버퍼 없이 중간 계산을 위한 가격 시리즈 평균화"라는 기사에서 자세히 설명되었습니다.
이 지표는 처음에 MQL4로 구현되었으며, 코드 베이스에 2007년 2월 8일에 게시되었습니다.
