이동 평균

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위해 사용 된 (가장 보편적 인 20, 30, 50, 100, 200 일) 지정된 기간 동안 보안의 평균 가격을 의미하는 평균 기술적 분석 용어를 이동시키는 커다란 변동을 평탄화함으로써 트렌드를 매기고 자리한다. 이것은 아마도 기술적 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 변수이다. 평균 데이터를 이동하는 주식의 가격이 추세 또는 아래 여부를 표시 차트를 만드는 데 사용됩니다. 이들은, 일별, 주별 또는 월별 패턴을 추적하는데 사용될 수있다. 각각의 새로운 하루의 (또는 주 s 또는 달의) 숫자는 평균과 가장 오래된 번호, 따라서 시간이 지남에 따라 평균 이동 삭제됩니다에 추가됩니다. 일반적으로. 상기 시간 프레임이 이용되는 짧은, 예를 들면, 라인 평균 이동 이십일 위로 이동하는 경향이 이상 200일 다운 평균 선을 이동보다 가격이 나타날 것이다 휘발성 때문에. 지수 이동 평균 MACD 높은 낮은 인덱스 골든 크로스 진정한 힘 인덱스 외환 EA는 MTA 인덱스 저작권 2016 WebFinance, Inc. 모든 권리를 Chaikin 보낸 발진기 STARC 밴드를 중간. 무단 복제를 전체적으로 또는 부분적으로 엄격하게 금지된다. 이동 평균 : 가장 인기있는 기술 지표 중 그들은이 무엇인지, 이동 평균은 추세의 방향을 측정하는 데 사용됩니다. (통상적 MA 등이 가이드 작성된) 이동 평균의 모든 종류의 과거의 데이터 포인트의 수를 평균하여 계산 수학적 결과이다. 일단 결정 결과 평균은 상인이 아니라 모든 금융 시장에 내재 매일 가격 변동에 초점을보다 평활화 된 데이터를 볼 수 있도록하기 위해 차트에 그려집니다. 적절 단순 이동 평균 (SMA)으로 알려진 이동 평균의 가장 단순한 형태는, 지정된 값 세트의 산술 평균을 취함으로써 계산된다. 예를 들어, 지난 10 일간의 종가를 추가 한 다음 그림 1에서 (10)에 의해 결과를 나누는 것이 기본 10 일 이동 평균을 계산하기 위해, 지난 10 일 동안 가격의 합계 (110)입니다 10 일 평균 도착 일 수 (10)로 나눈 값. 상인 대신 50 일간의 평균을 표시하고자하는 경우, 동일한 계산 유형 될 것이지만, 지난 50 일 동안의 가격을 포함한다. (11) 아래의 결과 평균 상인에게 자산이 지난 10 일 기준으로 가격이 책정됩니다 방법에 대한 아이디어를 제공하기 위해 계정으로 지난 10 데이터 포인트를합니다. 아마도 당신은 기술적 인 상인이 도구를 이동 평균이 아니라 그냥 일반 평균 부르는 이유 궁금 다시. 대답은 새 값이 제공되면, 가장 오래된 데이터 포인트를 대체하기에 와야 설정하고 새로운 데이터 포인트에서 제외해야한다는 것입니다. 따라서, 상기 데이터 세트는 항상 그대로 사용할 새로운 데이터를 설명하기 위해 이동된다. 계산이 방법은 현재의 정보가 차지되는 것을 보장한다. (5)의 새로운 값이 상기 세트에 추가되면도 2에서, 적색 상자 (지난 10 데이터 포인트를 나타내는)이 오른쪽으로 이동하고, (15)의 최종 값이 계산에서 제외된다. (5)의 상대적으로 작은 값이 15의 높은 값을 대체하기 때문에, 당신은 이동 평균은의 값이되면처럼 봐 일을 11에서 10으로이 경우, 이하는 데이터 세트 감소의 평균을보고 기대 MA는이 차트 상에 플롯하고 이동 평균선을 만드는 접속되고 계산되었다. 이 커브 라인은 기술적 인 상인의 차트에 일반적인, 그러나 그들은 크게 (이 나중에 더) 달라질 수있는 방법을 사용한다. 사용자가도 3에서 볼 수있는 바와 같이, 상기 연산에 사용되는 시간주기의 수를 조정함으로써 임의의 차트를 하나 이상의 이동 평균을 추가 할 수있다. 이 커브 라인은 처음에는 혼란 또는 혼란을 보일지도 모르지만, 시간이 지남에 따라 당신은 그들에게 익숙한 성장 것이다. 파란색 선은 지난 100 일 동안의 평균 가격 인 반면, 빨간색 선은 단순히 지난 50 일 평균 가격입니다. 지금 당신은 이동 평균이 무엇인지 이해하고 어떻게 생겼는지, 우리는 이동 평균의 다른 유형을 소개하겠습니다과는 이전에 단순 이동 평균을 언급 어떻게 다른지 살펴있다. 단순 이동 평균은 상인 사이에서 매우 인기가 있지만, 모든 기술적 지표처럼, 그것은 비판을 가지고있다. 많은 사람들이 데이터 계열의 각 지점에 관계없이 순서대로 발생하는 위치의 동일한 가중되기 때문에, SMA의 유용성은 제한되어 있다고 주장한다. 비평가 최신 데이터가 오래된 데이터보다 더 중요하고 최종 결과에 더 큰 영향을 미치는 것을 주장한다. 이 비판에 대한 응답으로, 상인은 이후 지수 이동 평균 (EMA)은 가장 인기있는 새 평균, 다양한 종류의 발명하게되었다 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 시작했다. 지수는 지수 이동 평균보다 그것을 만들기 위해 최근 가격에 더 많은 무게를 준다 이동 평균의 유형입니다 이동 평균 (추가 읽기를 들어, 가중 이동 평균의 기초를 확인하고 무엇은 SMA와 EMA의 차이를들) 새로운 정보에 응답. 거의 모든 차트 패키지는 당신을위한 계산을 할 이래 EMA를 계산하는 다소 복잡한 방정식을 배우는 것은 많은 상인 불필요 할 수있다. 그러나, 거기에 당신이 수학 괴짜를 위해, 여기 EMA 방정식은 다음과 같습니다 EMA의 첫 번째 점을 계산하는 수식을 사용하는 경우, 당신은 이전 EMA으로 사용 가능한 값이없는 것을 알 수 있습니다. 이 작은 문제는 단순 이동 평균 계산을 시작하고 거기에서 상기 공식에 계속하여 해결 될 수있다. 우리는 단순 이동 평균 및 지수 이동 평균을 모두 계산하는 방법의 실제 예제를 포함하는 샘플 스프레드 시트를 제공하고 있습니다. EMA와 SMA의 차이 이제 SMA와 EMA 계산하는 방법에 대한 이해를 가지고, 의 이러한 평균이 다른 방법을 살펴 보자. EMA에의 계산을 조사하여 더 강조가 그것을 가중 평균의 유형 만들기, 최근의 데이터 포인트에 배치되는 것을 알 수 있습니다. 도 5에서, 각각의 평균 사용 기간의 수는 동일 (15)이지만, EMA는 가격 변화에보다 신속하게 응답한다. EMA에이 가격 상승 높은 값을 가지며, 더 빨리 가격이 하락되는 SMA보다 떨어지는 것에주의. 이 응답은 많은 상인은 SMA를 통해 EMA를 사용하는 것이 주된 이유이다. 무슨 다른 일 평균 이동 평균이 수행하는 것은 평균을 만들 때 사용자가 자유롭게 그들이 원하는 시간 프레임을 선택할 수 있다는 것을 의미 완전히 사용자 정의 표시입니다. 이동 평균에 사용되는 가장 일반적인 시간주기는 15, 20, 30, 50, 100, 200 시절. 평균을 만드는 데 사용되는 시간의 길이를 짧게, 더 민감한 것이 가격 변동하는 것이다. 시간 범위가 길수록는 덜 민감, 또는 좀 더 매끄럽게, 평균이 될 것입니다. 당신의 이동 평균을 설정할 때 사용할 수있는 권리 기간은 없습니다. 가장 좋은 방법은 당신이 당신의 전략에 맞는 일을 찾을 때까지 다른 기간의 수를 실험하는 것입니다 하나는 가장 적합한 알아낼 수 있습니다. 이동 평균 : 그들을 사용하기 뉴스에 가입 최신 통찰력과 분석 덕분에 사용하기 위해 뉴스를 구독 사용하는 방법. 여러 개의 연속적인 기간에서 시계열 데이터 (시간에 똑같게 관찰)의 평균 평균 이동. 지속적으로 새로운 데이터대로 다시 계산되기 때문에 이동 호출, 그것은 초기 값을 삭제하고 최신 값을 추가하여 진행한다. 예를 들어, 6 개월 판매의 이동 평균 6 월까지 매출의 평균을, 다음 7월에서 2월까지 매출의 평균, 다음 월 8 월, 등을 고려하여 계산 될 수있다. (1), 데이터를 일시적 변동의 영향을 감소 (2)보다 명확 데이터의 추이를 표시하는 라인 (A라는 프로세스 평활화) 데이터의 착용감을 향상시키고, (3) 위 또는 아래의 값을 선택한 이동 평균 추세. 당신이 매우 높은 분산 뭔가를 계산하는 경우 당신이 할 수 있습니다 최고의 이동 평균을 알아낼 수 있습니다. 나는 이동 평균은 데이터 무엇인지 알고 싶어, 그래서 우리가하고 있었던 방법에 대한 더 나은 이해를해야합니다. 변경 몇 가지 숫자를 알아 내려고 할 때 자주 당신이 할 수있는 최선은 이동 평균을 계산합니다. BusinessDictionary의 최고 매일 제공