이동평균이란 무엇인가
이동평균(MA)은 새로운 추세의 시작이나 기존 추세의 종료 또는 반전을 식별하는 데 사용되는
인기 있는 기술적 지표입니다. 가격 데이터를 평활화하여 추세의 진행 상황을 추적하는 데 도움을 주며,
이를 통해 근본적인 추세를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
이동평균은 지정된 기간 동안의 데이터 포인트 집합을 평균화하여 계산됩니다. 예를 들어,
종가의 10일 이동평균은 지난 10일간의 종가를 합산한 후 10으로 나눈 값으로
계산됩니다. 새로운 날짜가 추가될 때마다 평균값이 앞으로 이동하므로
“이동평균”이라는 용어가 사용됩니다.
이동평균에는 크게 세 가지 유형이 있습니다:
- 단순 이동평균(SMA)
- 선형 가중 이동평균(WMA)
- 지수 평활 이동평균(EMA)
이동평균은 추세 추종 지표로, 추세가 이미 시작된 후에야 그 시작을 알리는신호를 보냅니다.
이동평균을 활용한 전략
단일 이동평균 사용: 시장이 이동평균선 위에서 마감되면 상승 추세를시사합니다. 반대로 이동평균선 아래에서 마감되면 하락 추세를나타냅니다.
이중 이동평균 사용: 단기 이동평균선이 장기 이동평균선을 상향 돌파할 때 상승 추세가 시사됩니다. 단기 평균선이 장기 평균선을 하향 돌파할 때 하락추세가 나타납니다.
이동 평균 개요
통계학에서 이동 평균(rolling average, rolling mean, running average라고도 함)은전체 데이터 집합의 서로 다른부분 집합을 평균화하여 데이터 포인트를 분석하는유한 임펄스 응답 필터의 일종입니다. 일련의 숫자와 고정된 부분 집합 크기가 주어지면,이동 평균은 초기 부분 집합을 평균화한 후 부분 집합을 앞으로 이동시켜
다시 평균화하는 방식으로 계산됩니다. 이 과정은 전체 데이터 시계열에 걸쳐반복되어 일련의 평균값을 생성하며, 이 평균값들이 이동평균선을 형성합니다.
이동평균은 하위 집합 내 데이터 포인트에 불균등한 가중치를 적용하여 특정 값을강조할 수 있습니다. 주로 시계열 데이터에 사용되어 단기 변동을 완화하고
장기 추세나 주기를 부각시킵니다. 단기와 장기의 구분은 적용 분야에 따라 다르며,
이동평균 매개변수는 이에 맞춰 설정됩니다. 이동평균은 주식 가격 및거래량과 같은 금융 데이터의 기술적 분석은 물론, GDP 및 고용률과 같은지표를 검토하는 경제학 분야에서도 널리 활용됩니다.
이동평균의 다양한 유형은 다음과 같습니다:
- 단순 이동평균(SMA)
- 누적 이동평균
- 가중 이동평균(WMA)
- 지수 이동평균(EMA)
다양한 유형의 이동평균은 서로 다른 거래 스타일과 상황에 적합합니다.