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단순 이동평균이 각 거래일의 종가에 동일한 가중치를 사용합니다. 이와 달리 지수이동평균은 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여합니다. 수식에서 price는 현재 가격(종가)이며 EMA(0)는 price(0)입니다.
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이동평균
지수이동평균은 가중변수를 이용하여 최근 수치의 영향력은 높이고 과거 수치의 영향력은 낮추는 것입니다. 이것은 이동평균이 가격변화를 보다 즉각적으로 반영하도록 …
Source: www.cmegroup.com
Date Published: 4/18/2021
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Source: focus95.co.kr
Date Published: 9/6/2021
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지수 이동 평균 (EMA) 에 대해서 알아볼까요? – 주식 창고
지수 이동 평균 (EMA)은 가장 최근의 데이터 포인트에 더 큰 가중치와 중요성을 부여하는 이동 평균 ( MA ) 유형입니다. · 핵심 사항 · · 이는 가장 최근의 …
Source: oopapa.tistory.com
Date Published: 1/17/2022
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이동평균선 – 지수이동평균선(EMA)의 중요성 – Steemit
이 게시글은 제가 공부하면서 정리한 내용들입니다. 부족한 부분이 있다는 점 미리 양해 부탁드립니다. 단순 이동 평균선의 문제점 지난 n 일 가격을 모두 같은 비중 …
Source: steemit.com
Date Published: 1/12/2021
View: 1414
이동평균선 – 나무위키:대문
단순이평(SMA)이 자주 쓰이지만 지수평균(EMA), 가중평균(WMA) 등을 사용 … 따라서 주가가 20일 이동평균선위로 돌파하려고만 하면 매도물량이 출하 …
Source: namu.wiki
Date Published: 9/19/2021
View: 9749
이동평균 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
이동평균(移動平均, moving average, rolling -, running -)은 전체 데이터 집합의 여러 하위 집합에 대한 일련의 평균을 만들어 데이터 요소를 분석하는 계산이다.
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 6/14/2021
View: 6496
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주제에 대한 기사 평가 지수 이동 평균선
- Author: 단테tv_주린이를위한 1등 주식 경제채널 📈
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- Date Published: 2020. 10. 12.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=ws5t7q7R2IU
02) 지수이동평균 (EMA)
지수이동평균 (Exponential Moving Average)
단순 이동평균이 각 거래일의 종가에 동일한 가중치를 사용합니다. 이와 달리 지수이동평균은 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여합니다.
EMA(i) = k * price(i) + (1-k) * EMA(i-1)
수식에서 price는 현재 가격(종가)이며 EMA(0)는 price(0)입니다. k=2/(N+1)로 N은 이동평균의 탭 수입니다. 3일 지수이동평균에서는 N이 3으로 k는 0.5입니다. 3일 단순이동평균이 현재 종가에 1/3을 곱해 계산하는 것과 비교하면 3일 지수이동평균에서는 현재가에 1/2이라는 비교적 높은 가중치를 부여하는 것을 알 수 있습니다.
다음 표는 3일 지수이동평균이 계산되는 과정을 보여줍니다. 첫 번째 영업일은 이전일의 EMA가 존재하지 않아 현재 종가가 당일 EMA가 됩니다. 두 번째 영업일 2021-02-16에는 이전일의 EMA 84,200과 당일 종가 84,900으로 당일 EMA를 계산하여 84,550을 얻습니다. 이러한 과정을 반복하여 지수이동평균선을 얻을 수 있습니다.
표 삼성전자의 3일 지수이동평균
일자 종가 3일 지수이동평균 2021-02-15 84,200 84,200 2021-02-16 84,900 84,900 x 0.5 + 84,200 x 0.5 = 84,550 2021-02-17 83,200 83,200 x 0.5 + 84,550 x 0.5 = 83,875 2021-02-18 82,100 82,100 x 0.5 + 83,875 x 0.5 = 82,987.5 2021-02-19 82,600 82,600 x 0.5 + 82,987.5 x 0.5 = 82,793.75
파이썬으로 지수이동평균 계산
import pyupbit import pandas as pd pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.1f’ % x) df = pyupbit.get_ohlcv(“KRW-BTC”) df[‘close’].ewm(span=9, adjust=False).mean()
결괏값을 확인하면 최근 거래일은 현재 종가가 변하고 있기 때문에 계속 달리집니다. 최근 거래일을 제외한 나머지 거래일은 정확히 일치하는 것을 확인할 수 있습니다. 참고로 업비트의 지수이동평균은 기본값으로 9일을 사용하기 때문에 아래에서 span=9 를 사용합니다.
2021-09-01 09:00:00 56455000.0 2021-09-02 09:00:00 56595000.0 2021-09-03 09:00:00 56832600.0 2021-09-04 09:00:00 57031480.0 2021-09-05 09:00:00 57467584.0 … 2022-03-15 09:00:00 48759109.9 2022-03-16 09:00:00 49085087.9 2022-03-17 09:00:00 49281870.4 2022-03-18 09:00:00 49579496.3 2022-03-19 09:00:00 49851797.0 Name: close, Length: 200, dtype: float64
ewm 함수에서 min_periods=N을 사용한 경우 처음 N-1개의 데이터에는 지수이동평균이 계산되지 않고 NaN으로 채워지게 됩니다.
df[‘close’].ewm(span=5, adjust=False, min_periods=5).mean()
WMA (Welles Moving Average)
WMA는 뒤에서 다룰 RSI 지표를 계산할 때 사용하는 이동평균입니다. WMA는 EMA에서 multiplier의 값을 $\frac{2}{1+N}$ 대신에 $\frac{1}{N}$을 사용합니다. 다음과 같이 ewm 함수를 통해 계산합니다. N는 기간을 의미하며 RSI에서는 보통 14를 사용합니다.
기술적 분석
이동평균
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이동평균은 기술적분석을 기반으로 거래하는 트레이더가 가격분석을 시작할 때 일반적으로 사용하는 방법이며 가장 먼저 차트에 표시하는 지표들 중 하나입니다. 이동평균은 일정 기간의 선물계약이나 주식의 평균가격입니다. 트레이더는 차트 하나에 단 하나의 이동평균을 이용할 수도 있고 시간단위별로 여러 개의 이동편균을 이용할 수도 있습니다. 예를 들어 WTI 선물의 14일 이동평균은 지난 14일 동안 해당 선물 종가의 평균입니다.
이동평균의 계산
수학적으로 일단의 수치의 평균을 구하는 데는 다양한 방법이 있습니다. 각 방법은 결과에서 미미한 차이를 보이며 처리되는 데이터의 특정 측면을 강조하게 됩니다. 이동평균을 계산하는 대표적인 두 가지 방법은 단순이동평균(simple moving average: SMA)과 지수이동평균(exponential moving average: EMA)입니다. 이동평균은 차트에서 가격 위 혹은 아래에 하나의 선으로 나타나며 트레이더는 복수의 이동평균선을 동시에 표시할 수도 있으며, 각 거래의 특성을 반영하기 위해 상황별로 다른 이동평균선을 사용할 수도 있습니다.
단순이동평균은 가장 기본적인 것으로 과거 일정 일수 동안의 종가를 더하여 해당 일수로 나누어 계산합니다. 예를 들어 지난 3일 동안 WTI 계약의 종가가 $45.50, $45.25, $46.10인 경우 이동평균은 다음과 같이 계산됩니다: 종가 합계 = 45.50 + 45.25 + 46.10 = 136.85 단순이동평균 = 종가 합계 / 해당 일수 = 136.85 / 3 = $45.62
지수이동평균은 가중변수를 이용하여 최근 수치의 영향력은 높이고 과거 수치의 영향력은 낮추는 것입니다. 이것은 이동평균이 가격변화를 보다 즉각적으로 반영하도록 하고 평균선의 움직임을 평활하게 해 줍니다. 지수이동평균은 통상 최근의 데이터에 더 높은 가중치를 부여하는 가중 승수(weighting multiplier)를 이용하여 평균을 계산합니다. 지수이동평균은 세 단계를 거쳐 계산됩니다. 1. 먼저 SMA 산출 또는 전일 종가 확인 2. 승수 계산 3. 금일 가격, 승수 (기간) 및 직전 EMA 값을 이용하여 EMA 계산 다음은 14일 EMA를 계산한 예입니다. 1. SMA = $46.60, 금일 종가는 $46.75 2. 승수 = 2 / (1 + n) = 2 / ( 1 + 14) = 0.133 3. EMA 계산 = (금일 종가 x 승수) + (전일 EMA x (1 – 승수) EMA = (46.75 x 0.133) + (46.60 x 0.867) EMA = $46.63 처음 EMA를 계산하는 날은 전일 종가 혹은 전일의 SMA로부터 시작할 수 있다는 점을 알아두시기 바랍니다. 여러분은 EMA 계산을 위해 초기값을 고르기만 하면 됩니다. 단순이동평균의 경우와 마찬가지로 여러분이 직접 계산을 할 필요는 없습니다. 대부분의 시스템에서 지수이동평균을 설정하시면 여러분 대신 계산을 해서 차트에 그 결과를 표시해 줄 것입니다. 보다 복잡한 또 다른 이동평균도 있지만 EMA와 SMA가 가장 일반적입니다. 다른 이동평균은 기본적으로 계산에 사용하는 상이한 가중치와 평활화 변수를 부여하는 일종의 EMA라고 할 수 있습니다.
이동평균의 활용
이동평균은 종종 차트에서 기초상품의 현재 가격이 지지선과 저항선과 대비해서 어디에 위치하고 있는가를 비교하는 데 사용됩니다. 가격이 상승하거나 하락해 이동평균선에 근접하면 트레이더는 이것을 가격 지지선 으로 보고 움직임이 멈추거나 일정부분 시장되돌림이 있을 수 있다는 신호로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 가격이 200일 지수이동평균선까지 하락하면 트레이더는 200일 지수이동평균선이 가격이 반등하는 지지선으로 작용하기 때문에 가격 하락이 멈출 것으로 생각할 수 있습니다. 또한 트레이더는 차트에 여러 시간단위의 이동평균선을 표시하여 장단기 지지선 및 저항선을 시각화할 수 있습니다. 예를 들어 트레이더는 같은 차트에서 13일 EMA를 단기 지표로 이용하고, 200일 EMA를 장기 지표로 사용할 수 있습니다. EMA 단위기간이 길수록 지지선과 저항선은 더 강력하며 가격이 EMA를 향해 다가가면 가격이 방향을 바꿀 가능성이 더 커질 것입니다. 이동평균의 교차(crossover)는 대개 중대한 가격 변화(shift)를 의미하기 때문에 트레이더는 이에 특별한 관심을 가질 수 있습니다. 한 이동평균선이 다른 이동평균선을 상회하거나 하회할때 발생하는 이러한 교차는 강세 및 약세 신호로 이용됩니다. 일반적으로 단기 이동평균이 장기 이동평균을 상향 돌파하는 강세 신호로 여겨지고, 장기 이동평균이 단기 이동평균을 하향 돌파하는 것은 약세로 여겨집니다. 예를 들어 50일 EMA가 200일 EMA를 상향 돌파하고 있다면 이것은 일반적으로 가격이 계속해서 상승할 것이라는 신호입니다. 거래 참가를 위한 신호로 이동평균을 이용하는 트레이더는 이러한 교차 신호가 있으면 계약을 신규 매수하거나 포지션을 추가할 것입니다. 이동평균은 지금까지의 가격 동향과 향후 방향을 시각화하는 데 도움을 주는 단순하지만 의미있는 지표가 될 수 있습니다.
이동평균선의 종류 이해하기 – 단순, 지수, 가중 | SOM`s의 주식투자
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이동평균선은 차트 내에서 기본적으로 표현되어 있는 보조지표이며 거래량과 함께 요즘은 필수적인 보조지표로 자리 잡고 있습니다. 사용하지 않는 투자자들이 거의 없을 정도로 많은 투자자들이 기술적 분석을 할 때 사용하고 있으며 이동평균선의 종류 또한 다양합니다. 기본적으로 차트에 표현된 이동평균선은 단순 이동평균선이지만 실제로 매매를 할 때는 많은 분들이 지수 이동평균선을 사용하고 계시는 것을 보실 수 있습니다.
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이번 글에서는 이동평균선 중에서도 가장 많이 사용하시는 단순, 지수, 가중 이동평균선이 어떤 차이점이 있는지 그 부분을 차트 예시 이미지와 함께 설명해드릴 것이며 복잡하게 계산을 하여 차이점을 보는 것이 아니라 조금 더 이해하기 쉬운 방향으로 설명을 드릴 것입니다. 계산법이 복잡해서 잘 이해가 되지 않으셨던 분들은 이번 글을 통해서 이동평균선의 종류에 대해 공부해보시고 매매하실 때 본인이 가장 효율적으로 사용할 수 있는 지표에 대해서 고민해보시는 시간을 가져보시기 바랍니다.
썸네일
이동평균선의 종류
이동평균선의 종류는 단순, 지수, 가중, 기하, 삼각, 조화 이동평균선이 있습니다. 그 중에서도 이번 글에서는 많은 투자자분들이 가장 많이 사용하시는 단순, 지수, 가중 이동평균선의 차이점에 대해서 알아볼 것이며 이해하시기 쉽게 예시를 통해서 설명을 드릴 수 있도록 하겠습니다. 필자는 보통은 지수 이동평균선을 사용하지만 필자가 처음부터 이런 이동평균선의 종류에 대한 개념이 명확해서 지수 이동평균선을 사용한 것은 아닙니다. 유튜브나 블로그, 또 필자에게 주식투자를 가르쳐주신 분들이 모두 지수 이동평균선을 사용하고 있었기 때문에 단순히 지수 이동평균선을 사용한 것입니다.
이렇게 지수 이동평균선을 사용하다가 다른 이동평균선의 종류와는 어떤 차이가 있는지 알아보기 위해서 열심히 찾아보았지만 복잡한 계산 방법만 나와있을 뿐 비교를 해서 설명해주는 글이나 영상을 찾기는 어려웠습니다. 이러한 이유로 이번 글에서는 여러분들께 계산 방법이 아닌 차트의 예시를 통해서 설명을 드리고자 합니다.
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이동평균선 종류에 따른 계산 방법
이동평균선 종류에 따른 계산 방법이라고 해서 복잡할 것은 없습니다. 딱 한 가지 개념만 잘 이해를 하신다면 지수와 가중 이동평균선이 어떻게 만들어지는지 잘 이해하실 수 있기 때문에 천천히 읽으시면서 공부해보시기 바랍니다.
단순 이동평균선
단순 이동평균선은 우리가 흔히 알고 있는 평균값을 연결해놓은 선입니다. 예를 들어 60일 이동평균선이(종가)라고 하면 60일간의 종가를 모두 더한 다음 60으로 나눈 후 그 점을 계속해서 이어둔 것이 60일 이동평균선입니다. 평균적으로 주가가 상승하게 되면 이동평균선도 상승하게 되고 평균적으로 주가가 하락하게 되면 이동평균선 또한 하락하게 됩니다. 단순 이동평균선은 정확히 나누어 떨어지는 것이며 제일 평균적인 수치 값이라고 생각하시면 됩니다.
지수 이동평균선
지수 이동평균선은 단순 이동평균선을 계산할 때 마지막에 비중을 더 두고 계산을 하는 것입니다. 예를 들어 5일 이동평균선을 계산한다고 가정해보겠습니다. 단순 이동평균선은 5일간의 주가의 합을 더한 다음 5로 나눈 값을 선으로 이어서 표현하는 것입니다. 다만 지수 이동평균선은 여기서 ‘마지막 날짜의 주가 변동폭’ 에 더 가산을 해서 계산을 하는 것입니다.
이동평균선 종류에 따른 계산 방법이라고 해서 복잡할 것은 없습니다. 딱 한 가지 개념만 잘 이해를 하신다면 지수와 가중 이동평균선이 어떻게 만들어지는지 잘 이해하실 수 있기 때문에 천천히 읽으시면서 공부해보시기 바랍니다.
단순 이동평균선
단순 이동평균선은 우리가 흔히 알고 있는 평균 값을 연결해놓은 선입니다. 예를 들어 60일 이동평균선이(종가)라고 하면 60일간의 종가를 모두 더한 다음 60으로 나눈 후 그 점을 계속해서 이어둔 것이 60일 이동평균선입니다. 평균적으로 주가가 상승하게 되면 이동평균선도 상승하게 되고 평균적으로 주가가 하락하게 되면 이동평균선 또한 하락하게 됩니다. 단순 이동평균선은 정확히 나누어 떨어지는 것이며 제일 평균적인 수치 값이라고 생각하시면 됩니다.
지수 이동평균선
지수 이동평균선은 단순 이동평균선을 계산할 때 마지막에 비중을 더 두고 계산을 하는 것입니다. 예를 들어 5일 이동평균선을 계산한다고 가정해보겠습니다. 단순 이동평균선은 5일간의 주가의 합을 더한 다음 5로 나눈 값을 선으로 이어서 표현하는 것입니다. 다만 지수 이동평균선은 여기서 ‘마지막 날짜의 주가 변동폭’에 더 가산을 해서 계산을 하는 것입니다.
지수 이동평균선 : 5거래일 간의 주가의 합 + 마지막 날 주가 가중 / 5
위와 같은 식이 나오기 때문에 같은 기간 동안 주가가 상승하면 지수 이동평균선이 단순 이동평균선보다 높은 구간에 위치하는 것이고 같은 기간 동안 주가가 하락하면 지수 이동평균선을 계산할 때 마지막 날 하락에 더 비중을 두고 계산되기 때문에 단순 이동평균선보다 아래에 위치하게 됩니다. 이 부분은 가중 이동평균선까지 설명드린 후 차트 예시 이미지를 보면서 설명드리겠습니다.
가중 이동평균선
지수 이동평균선을 이해하셨다면 가중 이동평균선은 더 쉽게 이해하실 수 있습니다. 가중 이동평균선은 ‘지수 이동평균선보다 마지막 날짜의 주가 변동폭’ 에 더 많은 비중을 두고 계산하는 것입니다. 예를 들어 단순 이동평균선과 지수 이동평균선을 계산할 때 지수 이동평균선의 마지막 날 가중치가 수치 값으로 1이라고 표현을 할 수 있다면 가중 이동평균선은 마지막 날 가중치를 수치 값으로 2라고 표현할 수 있습니다.
주가가 상승했다는 가정 (가중치는 양수(+)입니다.)
단순 이동평균선 : 5 거래일 간의 주가의 합 / 5
지수 이동평균선 : 5거래일 간의 주가의 합 + 가중치 10% / 5
가중 이동평균선 : 5거래일 간의 주가의 합 + 가중치 20% / 5
주가가 하락했다는 가정 (가중치는 음수(-)입니다.)
단순 이동평균선 : 5 거래일 간의 주가의 합 / 5
지수 이동평균선 : 5거래일 간의 주가의 합 + 가중치 10% / 5
가중 이동평균선 : 5거래일 간의 주가의 합 + 가중치 20% / 5
주가가 상승하거나 하락할 때 기준으로 분모와 분자는 위와 같이 표현될 수 있으며 이렇게 계산하게 된다면 주가가 상승할 때는 같은 5로 나눠도 분모의 값이 제일 큰 가중 이동평균선이 제일 위에 나타나며 그다음으로 지수 이동평균선, 단순 이동평균선으로 배열이 되는 것이며 주가가 하락할 때는 반대로 분모가 제일 작은 가중 이동평균선이 제일 아래 나타나며 그 위로 지수, 단순 이동평균선이 순서대로 배열되는 것입니다.
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이동평균선 종류와 주가 등락에 따른 배열
같은 평균 기간 동안 주가가 상승할 때는 가중 > 지수 > 단순 이동평균선 순서대로 위치가 배열되며 주가가 하락할 때는 단순 > 지수 > 가중 순서대로 이동평균선의 배열이 나타나게 됩니다. 다만 여기서 보여드릴 차트 예시를 보고 이동평균선의 배열이 꼬여있는 모습에 조금 의문을 가지실 수도 있기 때문에 먼저 한 가지를 말씀드리고 예시 차트를 보도록 하겠습니다.
이론상으로 주가가 상승할 때와 하락할 때 위와 같이 이동평균선이 배열되는 것은 맞지만 주가가 상승을 할 때는 상승하면서 단기 조정을 보여주고 주가가 하락할 때는 하락하면서 단기 반등을 보여주곤 합니다. 이런 경우에는 이론에서 조금 벗어나서 상승과 하락이 중간중간 반복되기 때문에 이동평균선의 배열이 조금은 바뀔 수 있다는 점을 감안해서 참고해주시면 됩니다.
그럼 바로 차트 예시를 보면서 주가가 변동함에 따라 이동평균선의 배열이 어떻게 만들어지는지 한번 살펴보겠습니다.
주가의 방향성에 따른 이동평균선의 배열
주가가 상승하는 구간에서 나열 되어 있는 이동평균선 예시 차트 이미지
예시 차트를 보시면 주가가 상승과 하락을 반복하면서 우상향 하는 모습을 보여주고 있습니다. 이때 박스로 표현해둔 구간은 가파르게 상승하는 구간을 보여주고 있으며 이 구간에서 이동평균선의 배열을 보시면 가중 이동평균선, 지수 이동평균선, 단순 이동평균선 순서로 나열된 것을 확인하실 수가 있습니다. ‘마지막 날 주가의 변동폭’ 을 더 비중을 두고 계산한 순서인 가중, 지수, 단순 이동평균선이 순서대로 배열되는 것입니다. 그럼 이번에는 하락하는 경우에 어떤 배열이 나타나는지 한번 보도록 하겠습니다. 색상은 동일하기 때문에 이미지로 참고해주시면 됩니다.
주가가 하락하는 구간에서 나열 되어 있는 이동평균선 예시 차트 이미지
예시 차트 이미지를 보시면 주가가 하락하는 과정에서는 하락에 제일 많은 비중을 두고 계산한 가중 이동평균선이 제일 아래 위치한 것을 보실 수 있고 그다음으로 지수, 단순 순서대로 아래서부터 위로 나열된 것을 확인하실 수 있습니다.
이것이 필자가 앞에서부터 말씀드린 단순, 지수, 가중 이동평균선의 개념 이해 과정이며 주가의 방향성에 따라 나타나는 배열 방식입니다. 조금 쉽게 말씀드리면 마지막 날 주가의 변동성을 더 비중 있게 계산한 가중, 지수, 단순 순서대로 민감도를 생각하시면 됩니다. 민감 도라고 하는 것은 상승과 하락에 예민하게 반응해서 상승하면 더 빠르게 위로 올라가고 하락하면 그 하락에 제일 민감하게 반응하여 내려간다는 의미로 생각하시면 됩니다. 제일 민감한 지표는 가중 이동평균선, 제일 둔한 지표는 단순 이동평균선이라고 할 수 있습니다.
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이 정도면 어느 정도 이동평균선의 종류에 대한 이해를 하시는데 도움이 되셨을 수 있다고 생각합니다. 보조지표를 사용할 때는 그 지표를 활용하여 매매하는 것도 중요하지만 본인이 사용하고 있는 지표의 원리와 개념에 조금은 시간을 투자해서 공부하시는 것도 좋은 매매 공부라고 생각합니다. 매매를 하시는 분들께 조금이나마 도움이 되셨기를 바라며 이동평균선의 종류를 고르시는 데에도 적극 활용해보시기 바랍니다.
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Investing.com
“이동평균”은 차트를 매끄럽게 하여 차트의 “혼선”을 제거하는 지표입니다. 이동평균은 시간에 따라 형성된 패턴을 보기 쉽게 해주고 선물 가격의 예측을 도와줍니다. 몇 가지 형태의 “이동평균” 지표가 있는데 그 중 가장 중요한 것이 “스무더(smoother)”입니다. 이동평균선 스무더는 보다 덜 상세한 그림을 만들어 내고 가격 변동에 대해 보다 느리게 반응합니다. “단순이동평균지표”스파이크는 고려하지 않으므로 “지수이동평균”보다 정확한 그림은 제공하지 않습니다.
지수 이동 평균 (EMA) 에 대해서 알아볼까요?
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지수 이동 평균 (EMA)이란 무엇입니까?
지수 이동 평균 (EMA)은 가장 최근의 데이터 포인트에 더 큰 가중치와 중요성을 부여하는 이동 평균 ( MA ) 유형입니다. 지수 이동 평균은 지수 가중치 이동 평균 이라고도 합니다. 지수 가중 이동 평균은 해당 기간의 모든 관측치에 동일한 가중치를 적용하는 단순 이동 평균 ( SMA ) 보다 최근 가격 변동에 더 크게 반응합니다.
TradingView.
핵심 사항
EMA는 가장 최근의 데이터 포인트에 더 큰 가중치와 중요성을 부여하는 이동 평균입니다.
모든 이동 평균과 마찬가지로 이 기술 지표는 과거 평균과의 교차 및 다이버전스를 기반으로 매수 및 매도 신호를 생성하는 데 사용됩니다.
트레이더는 종종 10 일, 50 일, 200 일 이동 평균과 같은 다양한 EMA 길이를 사용합니다.
이는 가장 최근의 관찰에 더 많은 가중치를 부여합니다. 평활 계수가 증가하면 최근 관측치가 EMA에 더 많은 영향을 미칩니다.
EMA 계산
EMA를 계산하려면 SMA보다 한 번 더 관찰해야 합니다. EMA에 대한 관찰 수로 20 일을 사용한다고 가정합니다. 그런 다음 SMA를 받으려면 20 일까지 기다려야 합니다. 21 일에 전날의 SMA를 어제의 첫 번째 EMA로 사용할 수 있습니다.
SMA 계산은 간단합니다. 이는 단순히 특정 기간 동안의 주식 종가의 합계를 해당 기간에 대한 관찰 수로 나눈 것입니다. 예를 들어, 20 일 SMA는 지난 20 일 거래일의 종가를 20으로 나눈 값입니다.
다음으로, 일반적으로 [2 ÷ (관측 수 + 1)] 공식을 따르는 EMA를 평활화 (가중치)하기 위한 승수를 계산해야 합니다. 20 일 이동 평균의 경우 승수는 [2 / (20 + 1)] = 0.0952입니다.
마지막으로 다음 공식을 사용하여 현재 EMA를 계산합니다.
EMA = 종가 x 배율 + EMA (전날) x (1 배율)
EMA는 최근 가격에 더 높은 가중치를 부여하는 반면 SMA는 모든 값에 동일한 가중치를 할당합니다. 가장 최근 가격에 부여된 가중치는 장기 EMA보다 단기 EMA에서 더 큽니다. 예를 들어, 18.18 % 승수는 10 기 EMA의 최신 가격 데이터에 적용되는 반면 가중치는 20 기 EMA의 9.52 %에 불과합니다.
또한 종가를 사용하는 대신 시가, 고가, 저가 또는 중간 가격을 사용하여 도달한 EMA에 약간의 변동이 있습니다.
이미지 Sabrina Jiang © Investopedia 2020
지수 이동 평균은 무엇을 의미합니까?
12 일 및 26 일 지수 이동 평균 (EMA)은 종종 가장 많이 인용되고 분석된 단기 평균입니다. 12 일과 26 일은 이동 평균 수렴 다이버전스 ( MACD ) 및 퍼센트 가격 오실레이터 ( PPO )와 같은 지표를 생성하는 데 사용됩니다. 일반적으로 50 일 및 200 일 EMA는 장기 추세의 지표로 사용됩니다. 주가가 200 일 이동 평균을 넘으면 반전이 발생했다는 기술적 신호입니다.
기술적 분석을 사용하는 트레이더는 올바르게 적용될 때 이동 평균이 매우 유용하고 통찰력이 있음을 알게 됩니다. 그러나 그들은 또한 이러한 신호가 부적절하게 사용되거나 잘못 해석될 때 혼란을 일으킬 수 있음을 알고 있습니다. 기술 분석에서 일반적으로 사용되는 모든 이동 평균은 본질적으로 후행 지표입니다.
따라서 특정 시장 차트에 이동 평균을 적용하여 도출된 결론은 시장 이동을 확인하거나 그 강점을 나타내는 것이어야 합니다. 시장에 진입하기 위한 최적의 시간은 종종 이동 평균이 추세가 변경되었음을 나타내기 전에 지나갑니다.
EMA는 시차의 부정적인 영향을 어느 정도 완화하는 역할을 합니다. EMA 계산은 최신 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 때문에 가격 조치를 좀 더 긴밀하게 “포옹”하고 더 빠르게 반응합니다. 이것은 EMA가 거래 진입 신호를 유도하는 데 사용될 때 바람직합니다.
모든 이동 평균 지표와 마찬가지로 EMA는 추세 시장에 훨씬 더 적합합니다. 시장이 강하고 지속적인 상승 추세에 있을 때 EMA 지표 선도 상승 추세를 나타내고 그 반대의 경우 하락 추세를 나타냅니다. 경계하는 거래자는 EMA 라인의 방향과 한 막대에서 다음 막대로의 변화율의 관계에 주의를 기울일 것입니다. 예를 들어, 강한 상승 추세의 가격 움직임이 평평 해지고 반전되기 시작한다고 가정해보십시오. 에서 기회비용의 관점, 더 낙관적인 투자로 전환하는 시간이 될 수 있습니다.
EMA 사용 방법의 예
EMA는 일반적으로 중요한 시장 움직임을 확인하고 유효성을 측정하기 위해 다른 지표와 함께 사용됩니다. 장중 및 빠르게 움직이는 시장을 거래하는 트레이더에게는 EMA가 더 적합합니다. 종종 거래자들은 거래 편향을 결정하기 위해 EMA를 사용합니다. 일봉 차트의 EMA 가 강한 상승 추세를 보인다면 장중 거래자의 전략은 롱 사이드에서만 거래하는 것일 수 있습니다.
EMA의 한계
해당 기간의 가장 최근 날짜를 더 강조해야 하는지 여부는 불분명합니다. 많은 거래자들은 새로운 데이터가 보안의 현재 추세를 더 잘 반영한다고 믿습니다. 동시에 다른 사람들은 최근 날짜에 가중치를 두면 더 많은 잘못된 경보로 이어지는 편향이 발생한다고 생각합니다.
마찬가지로 EMA는 전적으로 과거 데이터에 의존합니다. 많은 경제학자들은 시장이 효율적이라고 믿으며 , 이는 현재 시장 가격이 이미 사용 가능한 모든 정보를 반영하고 있음을 의미합니다. 시장이 실제로 효율적이라면 과거 데이터를 사용하면 자산 가격의 미래 방향에 대해 알려주지 않습니다.
출처: Investopedia
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주가 기술적 분석을 위한 이동평균선 사례
이동평균(移動平均, moving average, rolling -, running -)은 전체 데이터 집합의 여러 하위 집합에 대한 일련의 평균을 만들어 데이터 요소를 분석하는 계산이다. 이동산술평균(Moving Mean)[1] 또는 롤링산술평균(Rolling Mean)이라고도 하며 유한 임펄스 응답 필터 유형이다. 단순이동평균, 누적이동평균, 가중이동평균이 있다.
일련의 연속된 숫자와 고정된 부분 집합 크기가 주어지면, 이동 평균의 첫 번째 요소는 연속된 숫자의 첫 고정 부분 집합의 평균을 취하여 구한다. 그런 다음 “앞으로 이동”하여 하위 집합을 변경한다. 즉, 부분 집합의 첫 번째 숫자를 제외하고 연속된 숫자의 다음 값을 포함시킨다.
단순이동평균 [ 편집 ]
금융 분야에서 단순이동평균(Simple Moving Average)은 이전 n개 데이터의 비가중 평균이다. 그러나 과학 및 공학 분야에서 평균은 일반적으로 중앙 값의 양쪽에 있는 동일한 수의 데이터에서 가져온다. 이로써 평균의 변동은 시간이 아닌 데이터의 변동과 일치하게 된다.
동일한 가중치가 적용되는 대표적인 단순이동평균의 사례는 주식시장에서 n일 동안의 주가에 대해 이전 n일의 종가의 평균이다. 그 가격이 p M , p M − 1 , … , p M − ( n − 1 ) {\displaystyle p_{M},p_{M-1},\dots ,p_{M-(n-1)}} 일 경우 공식은 다음과 같다.
p ¯ SM = p M + p M − 1 + ⋯ + p M − ( n − 1 ) n = 1 n ∑ i = 0 n − 1 p M − i . {\displaystyle {\begin{aligned}{\overline {p}}_{\text{SM}}&={\frac {p_{M}+p_{M-1}+\cdots +p_{M-(n-1)}}{n}}\\&={\frac {1}{n}}\sum _{i=0}^{n-1}p_{M-i}.\end{aligned}}}
연속적인 값을 계산할 때 새로운 값이 합산되고 가장 오래된 값이 제거되므로 이와 같이 간단한 경우에는 매번 전체 합산이 필요하지 않다.
p ¯ SM = p ¯ SM , prev + 1 n ( p M − p M − n ) . {\displaystyle {\overline {p}}_{\text{SM}}={\overline {p}}_{{\text{SM}},{\text{prev}}}+{\frac {1}{n}}(p_{M}-p_{M-n}).}
선택하는 기간은 단기, 중기 또는 장기와 같은 관심있는 이동 유형에 따라 다르다. 금융 용어에서 이동평균 수준은 하락장에서의 지지 또는 상승장에서의 저항으로 해석될 수 있다.
단순이동평균의 주요 단점은 단기적인 신호를 상당히 많이 놓칠 수 있다는 것이다. 최악의 경우 완전히 뒤집힌 결과가 나타날 수도 있다. 이로 인해 데이터의 저점 위치에 고점이 나타나는 예기치 않은 결과가 발생할 수 있다. 또한 일부 빈번한 변동이 제대로 제거되지 않아서 결과가 예상보다 부드럽지 않을 수 있다.
누적이동평균 [ 편집 ]
누적이동평균(Cumulative moving average)에서, 데이터는 순서화된 데이텀 스트림에 도달하고, 사용자는 현재 데이텀 포인트까지 모든 데이터의 평균을 얻고자 한다. 예를 들어, 투자자는 특정 주식에 대한 현재까지 모든 주식 거래의 평균 가격을 원할 수 있다. 각각의 새로운 트랜잭션이 발생할 때, 트랜잭션시의 평균 가격 누적 평균을 사용하여 그 지점까지의 모든 거래에 대해 계산될 수 있고, 일반적으로 균등하게 가중된 N 값들의 시퀀스인 x 1 . … , x n {\displaystyle x_{1}.\ldots ,x_{n}} 의 현재까지 평균은 다음과 같다.
CMA n = x 1 + ⋯ + x n n . {\displaystyle {\textit {CMA}}_{n}={{x_{1}+\cdots +x_{n}} \over n}\,.}
가중이동평균 [ 편집 ]
가중평균은 샘플 창의 다른 위치에 있는 데이터에 다른 가중치를 부여하기 위해 계수를 곱한 평균이다. 수학적으로 가중이동평균은 고정 가중 함수를 사용한 기준점의 합성곱이다. 응용 분야 중 하나는 디지털 그래픽 이미지에서 모자이크를 제거하는 것이다. 금융 데이터의 기술적 분석에서 가중이동평균(Weighted Moving Average)은 등차수열에서 가중치가 감소한다는 특별한 의미를 갖는다.[2] n 일 가중이동평균에서 최신 날짜의 가중치는 n 이고 두 번째 최신 날짜의 가중치는 n – 1이며 계속해서 가중치가 1이 될 때까지 줄어든다.
WMA M = n p M + ( n − 1 ) p M − 1 + ⋯ + 2 p ( M − n + 2 ) + p ( M − n + 1 ) n + ( n − 1 ) + ⋯ + 2 + 1 {\displaystyle {\text{WMA}}_{M}={np_{M}+(n-1)p_{M-1}+\cdots +2p_{(M-n+2)}+p_{(M-n+1)} \over n+(n-1)+\cdots +2+1}}
n = 15 가중이동평균 가중치= 15
오른쪽 그래프는 가장 최근 데이텀 포인트에 대한 가장 높은 가중치에서 0으로 가중치가 어떻게 감소하는지 보여준다. 다음 지수 이동 평균의 가중치와 비교할 수 있다.
지수이동평균 [ 편집 ]
N = 15 지수이동평균 가중치= 15
지수이동평균(Exponential Moving Average)[3] 또는 지수가중이동평균(Exponentially Weighted Moving Average)은 지수적으로 감소하는 가중치를 적용하는 1차 무한 임펄스 응답 필터다. 이 경우 오래된 데이터에 대한 가중치는 기하 급수적으로 감소하지만 0이 되지는 않는다. 오른쪽 그래프는 가중치 감소의 예를 보여준다.
급수 Y에 대한 가중이동평균은 재귀적으로 계산할 수 있다.
S t = { Y 1 , t = 1 α ⋅ Y t + ( 1 − α ) ⋅ S t − 1 , t > 1 {\displaystyle S_{t}={\begin{cases}Y_{1},&t=1\\\alpha \cdot Y_{t}+(1-\alpha )\cdot S_{t-1},&t>1\end{cases}}}
계수 α 는 0과 1 사이의 평활상수로 가중치 감소 정도를 나타냅니다. α 가 클수록 오래된 관측치가 더 빨리 감소된다.
는 0과 1 사이의 평활상수로 가중치 감소 정도를 나타냅니다. 가 클수록 오래된 관측치가 더 빨리 감소된다. Y t 는 기간 t 에서의 값이다.
는 기간 에서의 값이다. S t 는 임의의 기간 t 에서의 지수이동평균 값이다.
단순이동평균과 지수이동평균의 관계 [ 편집 ]
응용 분야에 따라 권장되는 값은 있지만 선택해야 할 “허용된” α {\displaystyle \alpha } 값은 없다. 일반적으로 사용되는 α {\displaystyle \alpha } 값은 2 / ( N + 1 ) {\displaystyle 2/(N+1)} 다. 이는 α E M A = 2 / ( N S M A + 1 ) {\displaystyle \alpha _{\mathrm {EMA} }=2/\left(N_{\mathrm {SMA} }+1\right)} 일 때 단순이동평균과 지수이동평균의 가중치가 같은 값을 갖기 때문이다.
이동평균 회귀모형 [ 편집 ]
이동평균 회귀모형에서 관심 변수는 관찰되지 않은 독립 오차 항의 가중이동평균이라고 가정한다. 이동평균의 가중치는 추정할 매개 변수다.
이 두 개념은 종종 이름으로 인해 혼동되고 많은 유사점이 있지만 각각의 고유한 방법을 나타내며 매우 다른 상황에서 사용된다.
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