加重移動平均(WMA)とは — 計算式・重み付けの考え方

ラグ: 重みの重心が新しい側に寄るため、同じ n n の SMA より遅れが小さくなります
有限の窓: EMA と異なり、 n n 本より前のデータの影響は完全になくなります
SMA との関係: 重みがすべて等しい場合が SMA、重みを指数的に減衰させたものが EMA にあたります

著者: Kikuchi Associates / 公開日: 2026年9月27日 / 最終更新日: 2026年9月27日

仕様

英語名	Weighted Moving Average
分類	トレンド系
既定パラメータ	期間 20
出力系列	WMA(価格チャートに重ねる)
本サイトの実装	ブラウザ内でインクリメンタル計算。既知値テストで検証済み(算出方法と検証方法)

加重移動平均(WMA)は、直近 $n$ 本の終値に対して、新しいものほど大きい重みを直線的に割り当てた平均です。最新の足に $n$ 、1 本前に $n-1$ 、……、最も古い足に $1$ の重みを付けます。「線形加重移動平均(LWMA)」とも呼ばれます。

\mathrm{WMA}_t = \frac{\sum_{i=0}^{n-1} (n-i)\,C_{t-i}}{\sum_{k=1}^{n} k} = \frac{\sum_{i=0}^{n-1} (n-i)\,C_{t-i}}{n(n+1)/2}

SMA や EMA と同様に、価格の平滑化と水準の把握に用いられます。また、ハル移動平均(HMA) のように、遅れを小さくする工夫をした移動平均の部品としても使われます。

重み付き和を「前回の重み付き和 − 前回の窓の単純和 + $n \times$ 最新値」で更新し、1 本あたり $O(1)$ で計算します。TA-Lib の WMA と一致することを既知値テストで確認しています。

計算例: 固定した乱数で生成した合成データに加重移動平均(既定パラメータ)を適用したものです。実在の銘柄・価格ではありません。ドラッグで移動、ホイール・ピンチで拡大縮小できます。