적응형 이동 평균 (AMA)는 가격 시리즈의 잡음에 민감하지 않게 이동 평균을 구성하는 데 사용되며, 추세 감지에서 최소한의 지연을 특징으로 합니다.
이 지표는 페리 카우프먼이 그의 저서 "스마트한 거래"에서 개발하고 설명했습니다.
가격 시리즈에 대한 다양한 스무딩 알고리즘의 단점 중 하나는 우연한 가격 급등이 잘못된 추세 신호를 발생시킬 수 있다는 것입니다. 반면에 스무딩은 추세 예측에서 불가피한 지연을 초래합니다. 이 지표는 이러한 두 가지 단점을 극복하기 위해 개발되었습니다.
적응형 이동 평균 지표
계산 방법:
현재 시장 상태를 정의하기 위해 카우프먼은 효율 비율(Efficiency Ratio, ER)이라는 개념을 도입했습니다. 이는 아래 공식을 통해 계산됩니다:
ER(i) = Sinal(i)/Noise(i)
여기서:
- ER(i) - 현재 효율 비율의 값;
- Signal(i) = ABS(Price(i) - Price(i - N)) - 현재 신호 값, 현재 가격과 N기간 전 가격의 절대값 차이;
- Noise(i) = Sum(ABS(Price(i) - Price(i-1)),N) - 현재 잡음 값, 현재 기간의 가격과 이전 기간의 가격 차이의 절대값 합계.
강한 추세에서는 효율 비율(ER)이 1에 가까워지고, 방향성이 없는 경우에는 약간 0보다 큽니다.
구한 ER 값은 지수 스무딩 공식에 사용됩니다:
EMA(i) = Price(i) * SC + EMA(i-1) * (1 - SC)
여기서:
- SC = 2/(n+1) - EMA 스무딩 상수, n - 지수 이동의 기간;
- EMA(i-1) - 이전 EMA 값.
빠른 시장의 스무딩 비율은 EMA 기간 2와 같아야 하고(빠른 SC = 2/(2+1) = 0.6667), 추세가 없는 경우 EMA 기간은 30이어야 합니다(느린 SC = 2/(30+1) = 0.06452). 따라서 새로운 변동 스무딩 상수(Scaled Smoothing Constant, SSC)가 도입됩니다:
SSC(i) = (ER(i) * (fast SC - slow SC) + slow SC
또는
SSC(i) = ER(i) * 0.60215 + 0.06425
얻은 스무딩 상수가 평균화 기간에 더 효율적으로 영향을 미치도록 하기 위해 카우프먼은 이를 제곱하는 것을 권장합니다.
최종 계산 공식:
AMA(i) = Price(i) * (SSC(i)^2) + AMA(i-1)*(1-SSC(i)^2)
또는 (재배열 후):
AMA(i) = AMA(i-1) + (SSC(i)^2) * (Price(i) - AMA(i-1))
여기서:
- AMA(i) - 현재 AMA 값;
- AMA(i-1) - 이전 AMA 값;
- SSC(i) - 현재 스케일드 스무딩 상수의 값.