ALMA 이동평균 — offset과 sigma 두 개로 지연과 매끄러움을 조절하는 이동평균

ALMA(Arnaud Legoux Moving Average, 아르노 르구 이동평균)는 이동평균 창 안의 가격에 가우시안(정규분포) 모양의 가중치를 주는 이동평균입니다. 단순이동평균(SMA)은 모든 봉에 같은 가중치를, 지수이동평균(EMA)은 최근 봉일수록 큰 가중치를 줍니다. ALMA는 가중치의 "봉우리"를 창의 어느 위치에 둘지(offset)와 봉우리를 얼마나 뾰족하게 만들지(sigma)를 직접 정합니다. 이 글은 계산식, 5봉짜리 가중치 계산, SMA와의 지연 차이, 파라미터를 바꿨을 때 결과가 어떻게 달라지는지를 숫자로 정리합니다. 본문의 가격은 모두 설명용 가정입니다.

이동평균의 기본 문제 — 지연과 잡음

모든 이동평균은 두 가지 사이에서 균형을 잡습니다. 창을 길게 잡으면 선이 매끄러워지지만 가격 변화를 늦게 따라가고(지연), 짧게 잡으면 빨리 따라가지만 작은 흔들림까지 그대로 반영합니다(잡음). 이동평균의 기본에서 본 SMA·EMA가 이 문제를 가진 대표적인 선이고, 헐 이동평균(HMA), 제로 래그 EMA, DEMA·TEMA는 지연을 줄이려는 시도들입니다. ALMA는 "가중치 모양 자체"를 바꿔 같은 문제에 접근합니다.

계산식

offset은 0~1 사이 값입니다. 0.5면 봉우리가 창 한가운데, 1에 가까우면 가장 최근 봉 쪽에 놓입니다. sigma는 클수록 s가 작아져 봉우리가 뾰족해지고, 작을수록 넓게 퍼집니다. 즉 offset은 "어디를 볼지", sigma는 "얼마나 좁게 볼지"를 정합니다.

예시 1 — 5봉 가중치를 직접 구하기

마지막 두 봉(i=3, 4)이 전체 가중치의 약 86%를 가져갑니다. 그런데 가장 큰 가중치는 가장 최근 봉(i=4)이 아니라 바로 그 앞 봉(i=3)에 있습니다. 봉우리 위치 m = 3.4가 i=3에 더 가깝기 때문입니다. 이 점이 EMA와 다릅니다. EMA는 항상 가장 최근 봉의 가중치가 가장 크지만, ALMA는 최근 봉 하나에 모든 것을 걸지 않고 그 주변을 묶어서 봅니다.

예시 2 — 같은 상승 추세에서 SMA와 비교

꾸준한 추세에서 offset을 0.5에서 0.99로 옮기면 지연이 4.00에서 0.82로 줄어듭니다. 기본값 9봉으로 같은 2씩 오르는 가격(100~116)을 넣으면 SMA는 108.00, ALMA는 약 112.89로 현재가 116과의 차이가 8.00에서 3.11로 줄어듭니다.

예시 3 — 한 봉만 튀었을 때

지연을 줄인 대가는 잡음입니다. 가격이 한 봉만 튀었다가 돌아오는 경우를 보겠습니다.

offset을 높이면 "방금 튄 가격"에 크게 반응하고, 이미 지나간 튐은 빨리 잊습니다. offset을 0.5로 두면 반대로 최근 튐은 거의 무시하고 창 가운데 값에 끌려갑니다. SMA는 튄 위치와 상관없이 항상 같은 2.00만큼 반응합니다. 어느 쪽이 더 낫다기보다, offset을 높일수록 최근 한두 봉의 가짜 움직임에도 선이 같이 꺾인다는 점을 알고 써야 합니다.

sigma가 하는 일

sigma를 키우면 실제로 쓰는 봉 수가 줄어듭니다. sigma 12에서 5봉 ALMA는 사실상 2봉 평균입니다. 창 길이 N을 9로 잡아도 sigma가 크면 "9봉 이동평균"이라는 이름과 달리 훨씬 짧은 창처럼 움직입니다. 다른 사람의 설정을 비교할 때 N만 보지 말고 sigma까지 같이 봐야 하는 이유입니다.

실제 차트에서 쓰는 방식

① 추세 방향 필터 — 가격이 ALMA 위에 있고 ALMA 기울기가 양수면 상승 쪽으로 봅니다. 지연이 적어 SMA보다 방향 전환을 일찍 보여 주지만, 그만큼 횡보장에서 방향이 자주 바뀝니다. ② 두 개 교차 — 짧은 ALMA와 긴 ALMA의 교차를 신호로 쓰는 방식입니다. SMA 교차보다 신호가 빨리 나오고 그만큼 신호 수도 늘어납니다. ③ 손절 기준선 — 추세 중 눌림이 ALMA 근처에서 멈추는지를 봅니다. 이때는 선 자체보다 ATR 같은 변동성 폭을 같이 둬야 한 봉 이탈에 바로 손절이 나가지 않습니다.

파라미터 과최적화 주의

ALMA는 조절 손잡이가 세 개(N, offset, sigma)라 과거 차트에 맞추기 쉽습니다. N 5~50, offset 0.5~0.99, sigma 3~12를 조합하면 수천 개 설정이 나오고, 그중 하나는 우연히 과거 구간에서 좋아 보입니다. 이런 설정은 다른 기간에서 성과가 무너지기 쉽습니다. 기본값(9, 0.85, 6)으로 먼저 보고, 바꾸더라도 한 구간에서 고른 값을 다른 구간에서 다시 확인하는 순서를 지키는 것이 좋습니다. 자세한 함정은 과최적화에서 다뤘습니다.

또 하나 확인할 점은 구현 차이입니다. 일부 차트 프로그램은 m을 내림(floor)해 정수로 쓰고, 일부는 소수 그대로 씁니다. 예시 1에서 m = 3.4를 3으로 내리면 봉우리가 i=3 한 곳에 정확히 놓여 가중치 분포가 달라집니다. 같은 설정이라도 프로그램마다 값이 조금씩 다를 수 있습니다.

정리

주의

본문의 가격·신호 횟수·비용 수치는 모두 계산을 설명하기 위한 가정 예시이며 실제 매매 기록이나 특정 전략의 실측값이 아닙니다. 지표는 과거 가격으로 계산되며 미래 가격을 예측하거나 수익을 보장하지 않습니다. 이 글은 교육 정보이며 특정 종목·전략의 매수·매도 권유가 아닙니다. 코인 및 선물·레버리지 거래는 원금 손실 위험이 있고, 매매 판단과 그 결과는 본인 책임입니다.