特殊な移動平均線特集 MAインジケーター8種類を無料公開！

移動平均線と言えば、一般的に使われているのが単純移動平均線（SMA）です。そして指数平滑移動平均線（EMA）を使っている方も多いのではないでしょうか。期間はさまざまですが、おすすめは20期間か21期間です。ボリンジャーバンドの期間と合わせるといいですね。

いろいろな移動平均線のインジケーター

今回は、そんな一般的な移動平均線ではなく、ちょっと特殊な移動平均線を紹介します。実はいろんな種類があります。数を増やしていきたいと思います。

 

MT4で標準に表示できる移動平均線

４種類あります。

• 単純移動平均（SMA, Simple Moving Average）
• 指数移動平均（EMA, Exponential Moving Average）
• 平滑移動平均（SMMA, Smoothed Moving Average）
• 線形加重移動平均（LWMA, Linear Weighted Moving Average）

今回はこれ以外のインジケーターを作ってます。

 

二重平滑単純移動平均（DSMA）

名前の通り、単純移動平均線（SMA）を二重に平滑したものです。同じように二重指数移動平均（DEMA）もあります。DEMAはパトリック・マロイが開発しました。両方とも遅効性を改善するために作られ、新たなトレンドに対して早くエントリーすることができます。

トレードは、SMAと同時に使い、GCで買い、DCで売る。DSMAの傾きがプラスになれば買い、マイナスになれば売り。価格がDSMAを上に突き抜ければ買い、下に突き抜ければ売りです。

二重平滑単純移動平均（DSMA）の計算式

DSMA = SMA × 2 – SMAを単純平均した値

 

汎用化二重指数平滑移動平均（GDEMA）

二重指数平滑移動平均線（DEMA）とEMAを係数fで合わせたインジケーター。Gは「Generalized」。DEMAよりもさらに価格に近付いているのが特徴です。

汎用化二重指数平滑移動平均（GDEMA）の計算式

GDEMA = EMA × (1 + f) – DEMA × f

期間は25期間、係数ｆは0.7が一般的。

 

ハル移動平均（HMA）

アラン・ハル（Alan Hull）によって開発されたインジケーターであり、２本の加重移動平均を用いて導きだされたものです。加重移動平均（WMA）と同じく直近に荷重を置いているインジケーターです。

ハル移動平均（HMA）の計算式

HMA = WMA(n/2) × 2 – WMA(n)

 

ワイルダー移動平均

アメリカのJ・ウエルズ・ワイルダー・Jrが開発したインジケーターです。前日のMAをn-1倍してあるのが特徴。

同じ期間のSMAとのGCとDCを見たり、乖離を見たりする使い方があります。

ワイルダー移動平均の計算式

ワイルダーMA = {前日のワイルダーMA × (n – 1) + close} ÷ n

closeは当日の価格

 

正則化指数平滑移動平均（REMA）

クリス・サッチウェル（Chris Satchwell）によって考案されたインジケーター。Regularized EMAの略です。価格との乖離が小さく、トレンドに反応しやすいです。REMAモメンタムと併用することも。期間は20。

正則化指数平滑移動平均（REMA）の計算式

REMA = {(REMA(i-1) + α × (価格 – REMA(i-1)) + λ × (REMA(i-1) + (REMA(i-1) – REMA(i-2))} ÷ (1 + λ)

平滑化定数αは2 ÷ (n+1)、λは0.5

 

移動回帰値（EPMA）

エンドポイント移動平均（EPMA）または線形回帰指標（LRI）とも言われてます。期間の価格を回帰分析したものです。価格との追随性が高いです。

移動回帰値（EPMA）の計算式

EPMA = n期間の回帰分析した値

 

変動調整移動平均（MoMA）

前日比の変化値幅（前日差）が大きい日の比重を大きくしたインジケーター。大きく相場が動いたときに価格の追随性が高くなります。

変動調整移動平均（MoMA）の計算式

MoMA = (前日差 × 価格) ÷ n期間

 

トレーディングトレンド（TTT）

アンドリュー・アブラハム（Andrew Abraham）が開発したインジケーターです。TTTではTRのWMAを使います。

トレーディングトレンド（TTT）の計算式

Hilimit = n日間の高値 – TRのn日WMA × c
Lolimit = n日間の安値 + TRのn日WMA × c

価格がHilimitを上回る場合、TTT=Hilimit。それ以外TTT=Lolimit

 

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