이동 평균

마지막 업데이트: 2022년 7월 21일 | 0개 댓글
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전셋값이 매맷값보다 높은 시·군·구 상위 10곳

지수 이동 평균 (EMA) 에 대해서 알아볼까요?

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.

  • 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.

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 이동 평균 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)이동 평균 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 평균 이동 평균 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 이동 평균 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 이동 평균 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.

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 이동 평균 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.

[캔들지표] 이동평균선 - 가중이동평균(WMA), 지수이동평균(EMA)

주식을 시작하면서 가장 먼저 배우게 되는 기술적 분석 중 하나가 이동평균선을 이용한 분석 방법입니다.

이동평균은 캔들지표에 속하며 종류에는 단순, 지수, 가중, 기하, 조화, 삼각 등이 있으며 기본적으로 단순 이동평균(SMA), 지수 평균(EMA), 가중평균(WMA) 을 이용하는 분석방법을 주로 사용합니다.

#기술적 분석 모음은 아래 포스팅을 참조하세요

이동평균선이란?

주식시장이나 파생상품시장에서 기술적 분석을 할 때 쓰이는 기본 도구 중 하나.

이동평균선(이평선)을 통해 거래액, 매매대금, 주가 등 다양한 분야에서 접목할 수 있다. 과거의 평균적 수치에서 현상을 파악(주로 추세)하여 현재의 매매와 미래의 예측에 접목할 수 돕는 것이 목적이다.

예를 들어, 10일 이평선은 과거 10일 동안의 주가를 평균 낸 값을 매일 점으로 표시하고, 이를 계속 이어서 표시하는 선이다. 이런 이평선과 현재 주가의 괴리가 얼마나 벌어져 있는가로 추세적 매매를 결정하는 것.

단순 이동평균(SMA)이 자주 쓰이지만 지수 평균(EMA), 가중평균(WMA) 등을 사용하는 경우도 있으며 주로 많이 쓰는 건 5일, 10일, 20일, 60일, 120일 이동평균선입니다.

삼성전자의 단순이동평균(SMA)

가중이동평균 (Weighted Moving Average)

현재의 값 , 데이터에 더 가중치를 두고 과거의 값에는 보다 적은 가중치를 두어 , 현재의 추세를 더욱 잘 반영하도록 표현하도록 한 이동평균선으로 단순 이동평균의 단점을 보안한 기법이다.

가중이동평균은 기간에 따른 가중치를 달리하여 이동평균을 구하는 것으로 가중치를 부여하는 방법에 따라 여러 가지로 분류될 수 있으나, 보편적으로 선형 가중 이동평균(Linearly WMA)이 사용된다.

+ 장점
- 현재에 가까운 데이터를 가중치를 높여 더 현실적이다.

단순이동평균은 과거의 데이터까지 단순 평균 계산을 하다 보니 현재의 추세가 과거 데이터로 인하여 희석이 되는 현상이 발생합니다. 과거 오늘이 10일이고, 그간 큰 하락 추세였던 추세가 8일부터 강한 상승을 보인다고 하였을 때 그런데 10일 이동평균을 구한다고 한다면, 오늘 10일 날의 종가를 뺀 10일 종가를 단순 평균을 구하게 됩니다. 그렇게 되면 어제부터 시작된 강한 상승추세는 그동안 큰 하락 추세의 종가들 때문에 현재 상승 중임에도 하락하는 듯 보이는 오류가 발생되게 됩니다. 즉 반전되는 추세에서 현재의 값들은 과거의 값들과 같이 평균을 내기 때문에 제대로 반영이 되지 않게 되는 것입니다. 이런 오류를 보완하고자 가중 이동평균이 생기게 된 것입니다.

- 지지선, 저항선으로 구분 할 수 있다.
이평선으로 자주 사용되는 기법으로 중, 장기 이평선 위아래를 지지선, 저항선으로 구분을 한다.
저항선을 뚫으면 더 크게 상승을 하고 지지선을 뚫리면 큰 하락을 하게 된다.


+ 단점
- 특정 기간 내의 가격 데이터만이 포함됨

이것으로 인해 하나의 가격 데이터에 대해 이동평균값이 두 번씩 반응하게 된다. 즉, 새로운 가격 데이터가 처음으로 이동평균에 추가될 때 한번 반응하고, 가장 오래된 가격 데이타가 되어 새로운 이동평균의 계산에서 제외될 때 한번 더 반응하게 된다. 그리고 과거 데이터도 현재 데이터와 동일한 비중으로 평균 계산에 사용하기 때문에, 그 사이에 손바뀜에 생기면 세력의 특성을 곡해하는 문제가 생긴다

- 거래량이 포함되지 않음
주식에서는 거래량이 중요한 요소인데 이동평 선에서는 거래량이 포함되지 않는다.
그렇기 때문에 매일 거래량이 달라질 수 있기 때문에 거래량이 크게 변하는 날이 있다면 세력의 실질적인 매매 평균 가격과는 차이가 생긴다.

지수이동평균 (Exponential Moving Average)

지수 이동평균은 과거 특정한 기간의 가격을 단순히 평균하여 산출하지 않고 최근의 가격에 더 높은 가중치를 두어 산출된 이동평균선이다.

가장 최근의 일자에 가장 큰 가중치를 두고 오래된 값은 적은 가중치를 부여해서 최근의 시장 분위기를 잘 반영한다. 그리고 비록 오래된 값이라고 할지라도 완전히 무시하지는 않고 적게나마 반영시켜 계산한다는 장점이 있다. 단기 변동성을 포착하려는 것이 목적이다.

+ 장점
- 비율에 따른 수치로 계산을 하여 단순 이동평균, 가중 이동평균보다는 현재를 좀 더 잘 반영함

가중 이동평균도 마찬가지로, 또 오류가 발생하게 됩니다. 가중치 값이 정수로써 계산을 하다 보니, 기울기 값이 커지게 되어, 즉 이동평균선이 조금만 추세가 커도 기울기가 커지게 되다보니 일시적인 조정등에 속을 수 있는 경우가 발생되는 것입니다. 예를 들어, 몇 주간 완만한 상승을 잘 보이던 주식이, 최근 며칠 큰 폭으로 조정을 받았다고 합시다. 그렇게 되면 가중이동평균 선의 기울기가 아래로 급하게 꺾이게 됩니다. 그럼 추세가 반전이 되어 하락하는 줄 알고 트레이더가 매도를 하게 되는 현상, 즉 속임수 신호에 속게 되는 것입니다. 이를 보완하고자 가중이동평균 중 정수가 아닌 지수, 즉 비율에 따른 수치로 계산을 하여 단순 이동평균보다는 현재를 좀 더 잘 반영할 수 있으며, 가중 이동평균보다는 한쪽에 치우치지 않은 이동평균선을 만든 것 지수 이동평균입니다.

- 단기 변동성을 파악할 때 좋다.
지수 이동평균선은 현재를 좀 더 반영을 하기 때문에 단타를 하는 사람들이 단기 이평선을 통해 저항선, 지지선을 파악하기에 좋다.


+ 단점
- 거래량이 포함되지 않음
주식에서는 거래량이 중요한 요소인데 이동평 선에서는 거래량이 포함되지 않는다.
그렇기 때문에 매일 거래량이 달라질 수 있기 때문에 거래량이 크게 변하는 날이 있다면 세력의 실질적인 매매 이동 평균 평균 가격과는 차이가 생긴다.

가중 이동평균선 매매전략, 지수 이동평균선 매매전략

- 이동평균선에 대한 매매전략은 동일합니다.

- 단순이동평균(SMA), 가중이동평균(WMA), 지수이동평균(EMA)

1) 단기 이평선이 중, 장기 이평선을 상향 돌파할 시 (골든크로스) 매수 신호

골든크로스는 보통 단기 이평선이 중기 이평선 위로 올라갈 때를 의미합니다.
아래 그림을 보시면 단기 이평선인 중장기 이평선인 넘어설 때를
골든크로스라고 합니다.

* 보통 저는 5일-30일 / 10일-60일 선을 비교합니다.

2) 단기 이평선이 중, 장기 이평선을 하향 돌파할 시 (데드크로스) 매도 신호

골든크로스와 반대되는 말로 단기 이평선이 중기 이평선 아래로 떨어질 때를 의미합니다.

아래 그림을 보시면 단기 이평선인 단순 이동평균(10)이 중장기 이평선인 단순 이동평균(60) 보다 떨어질 때를
데드크로스라고 합니다.

3) 단기, 중기, 장기 이동평균선이 정배열 일시 매수 신호

아래 그림을 보시면 이평선이 정배열 일시 상승추세가 시작되는 것을 볼 수 있습니다.

4) 단기, 중기, 장기 이동평균선이 역배열 일시 매도 신호

장기선 > 중기선 > 단기선 순서일 경우에 ‘역배열’이라 하고 하락 추세가 시작된다고 정의합니다.

아래 그림을 보시면 이평선이 역배열 일시 하락 추세가 시작되는 것을 볼 수 있습니다.

5) 저항선을 뚫을 경우 매수 신호

단타로는 분봉, 5일선,10일선을 주로 활용하며 거래량을 파악한 뒤 매수 라인을 구합니다.

중장기 이평선인 60, 120 선을 뚫을 경우 큰 상승을 하게 됩니다.

특히 단기, 중기, 장기 이평선이 모여져 있는 상태에서 돌파할 시 큰 상승을 하게 됩니다.

부광약품 차트

6) 지지선이 뚫릴 경우 매도 신호

단타로는 분봉, 5일선,10일선을 주로 활용하며 손절라인을 구합니다.

중장기 이평선인 60, 120 선이 뚫릴 경우 큰 하락을 하게 됩니다.

조선내화 차트

이동 평균

연립·다세대·주거용 오피스텔 등 전국 8000개 단지에서 전셋값이 매맷값을 추월했다는 조사가 나왔다. 서울의 한 빌라촌 전경. [뉴시스]

연립·다세대·주거용 오피스텔 등 전국 8000개 단지에서 전셋값이 매맷값을 추월했다는 조사가 나왔다. 서울의 한 빌라촌 전경. [뉴시스]

전국의 연립·다세대·주거용 오피스텔 등 공동주택 8000개 단지에서 전셋값이 매맷값을 추월하는 ‘역전세’ 현상이 발생했다는 조사 결과가 나왔다.

26일 태평양 감정평가법인의 온라인 부동산 시세추정 서비스 랜드바이저가 전국의 연립·다세대·주거용 오피스텔 28만개 단지(약 390만 가구)의 매맷값과 전셋값을 분석한 결과 전체의 3%에 해당하는 8000개 단지에서 역전세 현상이 발생한 것으로 나타났다.이동 평균

광역시도별 역전세 단지 수는 경기(2984개), 인천(2087개), 서울(2031개)의 순서로 많았다. 역전세 단지가 차지하는 비율로는 인천(8.0%), 경기(3.8%), 대전(2.9%) 등이 높았다.

전셋값이 매맷값보다 높은 시·군·구 상위 10곳

전셋값이 매맷값보다 높은 시·군·구 상위 10곳

시·군·구별 역전세 단지 수는 경기 부천시(620개), 인천 미추홀구(462개), 인천 남동구(438개) 등의 순서로 많았다. 비율로는 경기 일산동구(14.3%), 인천 서구(9.7%), 인천 계양구(9.2%) 등이 위험 지역으로 분석됐다.

태평양 감정평가법인 데이터전산센터의 오성범 감정평가사는 “연립·다세대·오피스텔은 아파트와 달리 세대수와 거래량이 적어 적정 시세를 파악하기 어려워 깡통전세 및 전세 사기의 위험에 노출되어 있다”고 말했다.

정부도 전세가율(매맷값 대비 전셋값 비율)이 80%가 넘는 ‘깡통전세’, 100% 이상인 ‘역전세’ 현상을 주시하고 있다. 전세가율이 높을수록 세입자가 전세보증금을 떼일 가능성도 커진다. 역전세의 경우에는 주택도시보증공사(HUG)의 전세금 반환 전세보증보험에도 가입할 수 없어 보호가 더 어렵다.

정부는 지난 20일 발표한 주거분야 민생안정 방안에서 깡통전세 예방을 위해 ‘전세가율 급등 지역’을 사전관리하겠다고 밝혔다. 전세가율이 90%를 초과하거나 경락률이 전세가율보다 낮은 지역을 주의지역으로 지자체 등에 통보하고 특별관리에 나선다.

국토교통부·한국부동산원 등에 따르면 지난달 전국 아파트 전세가율은 평균 68.9%로 집계됐다. 전남 광양(85.4%), 포항 북구(85.4%), 청주 서원구(84.1%), 경기도 여주(84.1%) 등 19개 지역이 전세가율 비율이 높다.

그래픽=김영옥 기자 yesok@joongang.co.kr

그래픽=김영옥 기자 [email protected]

한편 26일 KB국민은행의 월간 주택가격 동향에 따르면 이달 서울 아파트 평균 전셋값은 6억7788만원으로 지난달(6억7792만원)보다 떨어졌다. 서울 아파트 월평균 전셋값이 떨어진 것은 2019년 4월 이후 3년 3개월 만이다. 경기도 아파트 평균 전셋값은 3억9161만원으로 지난달보다 45만원 하락했다. 2019년 6월 이후 3년 1개월 만에 첫 하락이다.

전세 매물도 늘어나고 있다. 부동산 빅데이터업체 아실에 따르면 이날 기준으로 서울 아파트 전세 물건은 2만7985건으로 한 달 전(3만1591건)보다 12.8% 늘어났다. 경기도도 아파트 전세 매물이 한 달 사이 15.8% 늘었다.

전세 물건은 늘어나는데 금리 인상, 계약갱신청구권 사용 등의 영향으로 재계약이 늘어나면서 전셋값은 하락하고 있다. 전·월세 신규 계약을 하거나 갱신권을 사용한 물건의 임대료 인상을 5% 이내로 제한하면 집주인의 양도소득세 비과세 요건(2년 거주)을 완화해주는 ‘상생 임대인’ 제도의 영향도 있는 것으로 보인다.

하지만 금리 인상의 여파로 월세 수요는 늘고 있다. 올 상반기 서울 임대차 시장에서 월세가 차지하는 비중은 53%로, 처음으로 절반을 넘어섰다. 최근 금리 인상으로 월세보다 전세자금대출 월 이자가 더 높은 역전현상이 일어나면서다.

부동산R114가 국토교통부 실거래가 자료를 분석한 결과, 올 상반기 서울 아파트 월세는 지난해 하반기보다 평균 719만원 오른 것으로 나타났다. 반면 전셋값은 같은 기간 평균 1418만원 내렸다.

이동 평균 구하기

알고리즘 문제 해결 전략 책을 알고리즘 스터디용 책으로 정하고 읽기 시작한지 꽤 지났지만, 이제야 첫 포스팅을 진행한다. 나의 게으름에 다시 한 번 감탄?하며 비교적 초반부에 나오는 이동 평균에 대해 정리해보자.

책에서는 C++를 이용해서 코딩하지만, 앞으로 스터디를 위해 사용하기로 한 언어가 JAVA이기 때문에 코드는 JAVA로 작성되었으며, 책의 내용을 나름대로 재구성하여 작성하였다.이동 평균

먼저, 이동 평균에 대해서 알아보자.

평균이라 함은 총합을 갯 수만큼 나눠주면 된다는 아주 단순한? 내용이다. 사실 이동 평균도 우리가 아는 그 평균이라는 것에 크게 벗어나지 않는다. 다만, 여러 값 들의 시간에 따른 변화(흐름)라는 것에 중점을 두었다고 생각하면 되겠다.

책의 내용을 빌리자면, “시간에 따라 관찰된 숫자들이 주어질 때 M-이동 평균은 마지막 M개의 관찰 값의 평균으로 정의된다. 따라서 새 관찰 값이 나오면 M-이동 평균은 새 관찰 값을 포함하도록 바뀌게된다.” 역시 글로만 봐서는 영 감이 잡히지 않는다.

예를 들어보자.

성재는 술을 좋아한다.(이거 진짜다..) 때문에, 소주를 자주 마신다. 하지만, 가끔은 왜인지 모르게 맥주가 땡길 때가 있다. 소맥도 좋다.

성재의 캔맥 소비 그래프

성재는 문득, 자신의 캔맥 소비량에 대한 이동 평균이 궁금해졌다. 때문에, 한 달 동안의 캔맥 소비량에 대한 이동 평균을 구해보기로 했다. 우선 성재의 음주 그래프를 살펴보자. 그렇다. 평일 주말 가리지 않고 맥주를 자주 마셔대는 것을 확인할 수 있다. 물론, 4캔 이상 먹진 않고 안 먹는 날도 있다. (간이 열일 하고 있을 것을 짐작할 수 있다.)

그렇다면 ,여기서 N일 (30일) 동안의 측정치가 주어질 때 M일 (5일 간격) 간의 이동 평균을 계산해보자.

우선, 각 위치에서 지난 M개 측정치의 합을 구하고, 이를 다시 M으로 나누면 된다. (여기서, 기존의 구한 평균의 첫 번째 값을 제외하고 새로운 값을 포함하여 평균을 구하는게 포인트!)

30일간 음주 이동 평균

0 1 2 3 4 M-1 M M+1
캔 수 0.8 0.8 1.0 1.6 1.6 2.0 2.0 2.6

이동 평균 구조

위 코드와 그림을 보면 알 수 있듯이, 평균 값을 구하는 인덱스의 조절을 통해 값을 구해낼 수 있다. 위 그림은 이동 평균의 계산을 그림으로 도식화한 것이다.

캔맥 소비 단순 이동 평균 그래프

위 이동 평균 그래프를 보면, 임의의 값을 선정해서 랜덤으로 값을 주었기 때문에 중구난방의 값으로 나타나지만, 만약 실제 데이터를 가지고 그래프를 구했다면, 실제 성재의 캔맥 소비량 그래프를 보고 성재가 요새 힘든지 안 힘든지, 우울한지 안 우울한지 판단할 수 있는 중요한 지표로 활용? 될 수 있다.

조금 번외이지만, 오늘 점심 메뉴로 뭘 먹을지 골라주는 간단한 프로그램 코드도 살펴보자.

위 알고리즘은 선형 시간(linear time)의 수행 시간을 갖는 알고리즘이다. 주어진 입력 값에 대해 최소한 한 번씩 계산을 수행해야 하기 때문이다.

이동 평균을 잘 활용하면 여자친구의 다이어트 수치나 게으름쟁이의 아침 기상 시간 평균 등의 여러 수치 값에 대한 시계열 분석이 가능할 것으로 보이므로 잘 숙지해 두는 걸로~

이동평균(Moving Average) - 이동평균이란?

이동평균(Moving Average)

이동평균 전략은 기본적으로 다음 평균을 따르는 추세입니다. 그 목적은 새로운 추세 또는 추세 반전의 시작을 알리는 것입니다. 여기서, 주요 목적은 추세의 진행 상황을 추적하는 것이며, 기술적 분석 이 시도하는 것과 같은 의미로 시장 조치를 예측하지 않는 것입니다. 이동평균은 본질적으로 팔로워입니다. 새로운 추세가 시작되거나 역전되고 나서야 이를 알리는 시장의 팔로워입니다.

이동평균 계산 공식

단순이동평균의 계산은 주어진 기간 동안 평균 가격을 계산하는 방법을 통해 수행됩니다.

지수 이동 평균의 계산은 이전 기간의 가격을 고려하여 계산됩니다.

거래 플랫폼에서 이동평균(Moving Average) 사용방법

Forex Indicators FAQ

What is a Forex Indicator?

Forex technical analysis indicators are regularly used by traders to predict price movements in the Foreign Exchange market and thus increase the likelihood of making money in the Forex market. Forex indicators actually take into account the price and volume of a particular trading instrument for further market forecasting.

What are the Best Technical Indicators?

Technical analysis, which is often included in various trading strategies, cannot be considered separately from technical indicators. Some indicators are rarely used, while others are almost irreplaceable for many traders. We highlighted 5 the most popular technical analysis indicators: Moving average (MA), Exponential moving average (EMA), Stochastic oscillator, Bollinger bands, Moving average convergence divergence (MACD).

How to Use Technical Indicators?

Trading strategies usually require multiple technical analysis indicators to increase forecast accuracy. Lagging technical indicators show past trends, while leading indicators predict upcoming moves. When selecting trading indicators, also consider different types of charting tools, such as volume, momentum, volatility and trend indicators.

Do Indicators Work in Forex?

There are 2 types of indicators: lagging and leading. Lagging indicators base on past movements and market reversals, and are more effective when markets are trending strongly. Leading indicators try to predict the price moves and reversals in the future, they are used commonly in range trading, and since they produce many false signals, they are not suitable for trend trading.


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