EMA)의 중요성

지수 이동 평균 (EMA)

① 사용원리 : 이동평균선과 가격의 교차점을 활용하여 매매시점 포착

② 기법의 용도 : 추세 진행 및 시장의 강약 파악을 통한 매매신호로 활용

- 창시자 : Joseph E. Granvill

- 관련서적 : A Strategy of daily stock market timing for Maximum Profit

- 가격의 불규칙한 변동을 제거하여 EMA)의 중요성 느린 예보자(tardy forceser)로서의 신호를 평탄한 선으로 만듦으로써 추세(방향) 또는 전환점을 용이하게 예측하는 것으로써 이는 가격 움직임에 일정한 추세와 패턴이 있다는 가정하에 이루어 짐

- 평균기간의 결정 : 투자기간(재정, 융자 등)을 고려해서 산정

- 종목 가격과 이동평균선의 교차방향과 위치를 측정

- 종목 가격과 이동평균선간 서로 떨어진 정도(이격도)를 분석

- 장기이동평균선과 단기이동평균선의 교차시점 예측

- 한계점 : 매매신호를 위한 최적 이동평균값의 대상기간 설정, 산출공식의 적용문제(가중이동평균, 지수이동평균, 단순이동평균 중 선택 문제)

- 보완사항 : 이격도(disparity) 및 Oscillator를 이용하여 보조지표로 채택

- 단순이동평균(simple) = n기간의 수익률 합계 / n기간 일수 또는 (전일 합계값 - n일전 수익률 + 금일 수익률) 로도 가능

- 가중이동평균(weighted) = (금일수익률 * n) + . + (대상기간 시초 수익률 * 1)

- 지수이동평균(exponential moving average ; EMA) = 전일EMA + [(금일수익률 - 전일EMA) * 평활지수 ]

이동평균선 - 지수이동평균선(EMA)의 중요성

단순이동평균선은 100일을 설정했을 경우 그 이전의 가격은 분석에 포함되지 않는다. 그 가격이 현재에 미치는 영향 정도를 알 수 없다는 것이 단점이다.
그것을 해결하려고 한 것이 가중이동평균선(WMA)이다.

예를 들어 5일간의 가격 변동이 A, B, C, D, E였다고 하자.
단순이동평균선은
(A+B+C+D+E)/5
이다.
반면 WMA는
÷ 15
으로 최근 가격에 비중이 높다.
A,B,B,C,C,C,D,D,D,D,E,E,E,E를 15로 나눈 값이다.
하지만 WMA는 2번의 문제점을 해결할 수 없다.

그럼 이전의 가격을 버리면 안 되는 이유는 무엇인가?
과거의 평균가격과 현재의 가격을 비교할 때 몇 일을 이동해야 하는 것인지, 어디에도 정답은 없다. 만약 10일선을 사용하고 있다고 하자. 어느 날 폭락, 또는 폭등이 있었을 때 그 큰 움직임이 당분간은 EMA)의 중요성 영향을 받지만, 10일을 지나게 되면 갑자기 무시하게 된다.

다른 관점에서 예를 들어 5일 이동평균선에서
"5일 이동평균선이 어제 1000원 이었다. 즉 지난 5일간 평균치가 1000원 이었던 셈이다. 그리고 오늘의 가격이 1050원 이었다. 그럼 이동평균선은 상향이 될 것인가, 하락이 될 것인가?"
상향된다고 생각할 수 있지만, 이 경우 버려지게 되는 첫 번째 날의 가격에 따라 상승될 수도 EMA)의 중요성 하락될 수도 있다.
A,B,C,D,E 이렇게 총 5일의 이동평균선 값이 1000원 이었을 때 오늘이 1050원 이었다면, A의 값이 EMA)의 중요성 900원이 었다면 상승이 되겠지만, A의 값이 1100이 었다면 이동평균선은 하락하게 된다. (EMA)의 중요성 오늘의 값이 A보다 큰지 낮은지 여부에 따라 결정된다.)
A가 사라지며 오늘이 포함되기 때문이다.

[중요]
단순 이동 평균선의 움직임 (상승 · 하락)은
"오늘의 가격이 사라진 n 일 전 가격보다 큰지 여부"로 결정!

1번과 2번을 해결하기 위해 EMA를 사용하게 된다.

[ EMA의 계산식]
1. 과거의 각각의 가격 (1 일 전부터 n-1일전까지) 어제 EMA 대용
2. 오늘의 가격은 2 배
3. (오늘의 가격을 2배로 했기 때문에) 데이터가 하나 늘어나므로 n + 1로 나눈다.

"어제까지의 가격은 어제 EMA으로 대체한다. 오늘의 가격은 두 배로 한다. 오늘의 가격을 2 배로 했기 때문에 평균을 낼 때 5 대신 6으로 나눈다. "

EMA에서 포함되는 전일 EMA는 그 전일의 EMA를 포함하게 된다.이런 식으로 EMA에서는 모든 데이터가 반영되게 된다.

어제 EMA보다 오늘의 가격이 위이면 오늘의 EMA는 반드시 상승한다. 어제 EMA보다 오늘의 EMA)의 중요성 가격이 아래이면 오늘 EMA는 반드시 하락한다.
과거의 미결제 주문의 평균 가격이라는 기술자가 추구하지 못한 꿈에 지수 이동 평균선은 단순 이동 평균선보다 훨씬 가깝다.

이 정보는 cryptocurrencies 또는 투자 추천을 보증하는 것으로 해석되어서는 안됩니다. 역사적인 성과는 미래의 수익을 보장하지 않습니다. 투자 클래스로서 cryptocurrencies는 투기 적 투자이며 cryptocurrencies에 대한 투자는 중대한 위험을 포함합니다. 투자하기 전에 조언을 얻고 EMA)의 중요성 잠재 수익이 위험을 능가하는지 여부를 결정해야합니다.

지수 이동 평균 (EMA)

오늘은 이동 평균선의 종류와 그 차이에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

이동 평균선은 일단 7만 가져왔는데요,

자세한 설명보다는 대강의 개념을 이해하고 차이를 직접 보도록 하겠습니다.

1. 이동 평균선의 종류

A. SMA(MA) - 단순 이동 평균

- 종가의 길이만큼 수집하여 평균치를 차례로 연결해 만든 선

B. EMA - 지수 이동평균

- Exponetial Moving Average, 종가로 그려지는 것은 맞으나 종가에 가중치를 적용함.

C. WMA - 가중 이동 평균

- 현재 값은 가중치가 높고, 과거 값은 가중치가 낮음.

D. HullMA - Hull 이동 평균

- WMA를 이용하는데 노이즈를 줄인 것으로 판단하고 있습니다.

E. VWMA - 거래량 가중 이동 평균

- WMA에 거래량(Volume)을 기준으로 가격을 평가

F. TEMA or DEMA - 삼중 or 이중 지수 이동 평균

2. 차트 위에서 이평선 (EMA)의 중요성 5분봉, 55캔들)

- 위에 넣은 순서대로 각 이평을 55 캔들 단위로 입력해 봤습니다.

- 일단 MA(흰색)과 비교했을 때 가장 큰 차이점을 몇가지를 대강 찾아봤습니다.

> HMA(파란)이 가장 진폭이 크고, 그 다음은 TEMA(연보라), DEMA(보라) 순이고, 가장 느린것은 MA(흰색)

> VWMA, 거래량 가중 이동평균은 굴곡이 조금 있는 편

> EMA는 MA보다 빠르게 변경되었으나 상승 후 횡보 시 종가에 가중치가 적용되어 MA와 크로스가 일어남

3. 지지와 저항으로 이평선 (1시간봉, 200캔들)

- 많은 유투버들이 트레이딩 전략에서 사용하는 1시간봉 200캔들로 확인해 봤습니다.

> 탄력성이 높은 이평선일 수록 캔들에 움직임에 가장 빠르게 반응
Long 기준으로 빠르게 저가에서 진입, 고가에 판매가 가능하다. (파란색 화살표와 엄지손가락)

웬디의 기묘한 이야기

주식 시장에는 이동평균선이라는 지표가 있습니다. 10일 이동평균선은 과거 10일 동안의 주가를 평균낸값을 계속 EMA)의 중요성 이어서 표시하는 방법입니다. 이런 이동평균선과 현재 주가의 괴리가 얼마나 벌어져 있는가로 추세 매매를 결정하게 됩니다.

이러한 이동평균선의 등장 배경에는 랜덤워크가설 이라는것이 존재합니다. 즉, 주가는 예측할 수 없이 움직인다는 것입니다. 그러나 예측할 수 없는 움직임이라도 평균을 내보면 어떠한 방향성을 찾을 수 있지 않을까?라는 가정에서 이동평균선이 등장하게 되었습니다.

시장에서는 단순 이동평균 SMA(simple moving average), 지수 이동평균 EMA(exponetial moving average), 가중 이동평균 WMA(weighted moving average)등을 사용하며, 단순 이동평균 SMA와 지수 이동평균 EMA를 많이 사용합니다.

주식에서 많이 사용되는 평균은 5, 10, 20, 50, 100, 200 이평선으로 EMA)의 중요성 5 이평선은 1주, 10 이평선은 2주, 20 이평선은 4주, 50 이평선은 한 분기, 100 이평선은 반년, 200 이평선은 1년의 거래일에 대한 평균을 측정합니다. 코인의 경우엔 7, 14. 등으로 시장에 쉬는 날이 없기 때문에 이동평균을 7일 기준으로 합니다.

이동평균은 기술적 분석에서 매일 가격 변동에서 나오는 노이즈(noise)를 제거하는데 도움을 주고 가격 추세를 볼 수 있도록 도움을 줍니다.

단순 이동평균 SMA ( Simple Moving Average)

단순 이동평균을 구하는 공식은 아주 간단합니다.

코드를 보면 다음과 같습니다.

이동평균에 대해 단순히 구하는 값이므로 rolling 함수를 이용한 뒤 mean() API를 사용하여 구할 수 있습니다.

지수 이동평균 EMA ( Exponetial Moving Average)

보다 최근의 값에 가중치를 두면서 이동평균을 계산하는 방법입니다.

금일의 지수이동평균 = (금일 종가 * EP) + (전일의 지수 이동평균 * (1 - EP))

EP(평활 계수 : Exponential Percentage) = 2 / (기간 + 1)

EMA도 SMA처럼 ewm 함수를 사용하여 간단하게 처리가 가능합니다.

가중 이동평균 WMA (Weighted Moving Average)

현재에 가까운 가격 데이터가 과거의 가격 데이터보다 더 EMA)의 중요성 EMA)의 중요성 중요하다는 전제로 합니다. 선형 가중 이동평균(Linearly Weighted Moving Average)을 보면 동일한 값 1(4일 전) 2(3일 전) 3(2일 전) 4(1일 전) 5(금일)의 가격이라면 금일의 종가에 가중치를 부여하여 1*1 + 2*2 + 3*3 + 4*4 + 5*5 = 55