평균 이동 문제

이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 움직이는 평균은 무엇입니까? 가장 많이 사용되는 기술 지표 중 이동 평균은 현재 추세의 방향이 자습서에서 MA로 일반적으로 쓰는 모든 유형의 이동 평균은 과거 데이터 요소의 수를 평균하여 계산 된 수학적 결과입니다. 일단 결정되면 결과 평균을 차트에 그려 트레이더가 모든 금융 시장에 내재 된 일상적인 가격 변동에 초점을 맞추기보다는 평활화 된 데이터를 살펴보십시오. 이동 평균의 가장 단순한 형태는 적절하게 단순 이동 평균 SMA로 알려져 있으며, AMA의 산술 평균을 취하여 계산됩니다. 주어진 값 집합 예를 들어, 기본 10 일 이동 평균을 계산하려면 지난 10 일의 종가를 더한 다음 결과를 10으로 나눕니다. 그림 1에서 su 지난 10 일간의 가격 중 110 일을 10 일 평균으로 나눈 값을 일 10 일로 나눈 것입니다. 대신 상인이 50 일 평균을보고 싶다면 같은 유형의 계산이 이루어 지겠지만 지난 50 일 동안의 가격을 포함합니다. 11 이하의 결과 평균은 과거 10 일간의 데이터 포인트를 고려하여 거래자에게 지난 10 일 동안 자산 가격이 어떻게 책정되었는지 아이디어를 제공합니다. 기술 거래자가 왜 전화를하는지 궁금해 할 수 있습니다 이 도구는 일반적인 평균이 아닌 이동 평균입니다. 새로운 값을 사용할 수있게되면 가장 오래된 데이터 포인트를 집합에서 삭제하고 새 데이터 포인트가이를 대체해야합니다. 따라서 데이터 세트는 계속해서 이 계산 방법은 현재 정보 만 고려되도록합니다. 그림 2에서 새 값인 5가 세트에 추가되면 지난 10 개의 데이터 포인트를 나타내는 빨간색 상자가 오른쪽과 마지막 v 15의 값이 계산에서 제외됩니다. 5의 비교적 작은 값이 15의 높은 값을 대체하기 때문에 데이터 세트의 평균값이 감소하는 것을 볼 수 있습니다 (이 경우는 11에서 10으로 감소합니다). Averages Like Like MA의 값이 계산되면 차트에 그려지고 연결되어 움직이는 평균선을 만듭니다. 이 커브 선은 기술 거래자 차트에서 흔히 볼 수 있지만 사용 방법은 크게 다를 수 있습니다 나중에이 그림 3에서 볼 수 있듯이 계산에 사용 된 기간의 수를 조정하여 차트에 둘 이상의 이동 평균을 추가 할 수 있습니다. 이 커브 선은 처음에는 혼란스럽게 보일 수 있지만 익숙하지 않게 될 것입니다 시간이 지남에 따라 그 (것)들에게 빨간 선은 단순히 과거 50 일에 평균 가격이다, 파란 선은 과거 100 일에 평균 가격이다. 당신은 이동 평균이 인 무엇 및 같이 보는지 당신은 이해한다, 우리는 소개 할게. 다른 유형의 이동 평균과 이전에 언급 한 단순 이동 평균과 다른 점을 검토하십시오. 단순 이동 평균은 거래자들에게 매우 인기가 있지만 모든 기술 지표와 마찬가지로 비평가가 있습니다 많은 개인은 SMA의 유용성이 제한적이라고 주장합니다 데이터 계열의 각 지점은 시퀀스에서 발생하는 위치에 관계없이 동일하게 가중치가 적용되기 때문에 비평가는 최신 데이터가 이전 데이터보다 중요하고 최종 결과에 더 큰 영향을 주어야한다고 주장합니다. 이 비판에 대응하여, 거래자는 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 시작하여 그 이후 다양한 유형의 새로운 평균을 발명했으며, 그 중 가장 인기있는 것은 지수 이동 평균 EMA입니다. 추가 정보는 가중 평균 이동 평균 및 그 차이점 SMA와 EMA 사이. 지수 이동 평균 지수 이동 평균은 최근 평균 가격에 더 많은 가중치를주는 이동 평균 유형입니다. 새로운 정보에보다 민감하게 반응하려는 시도 EMA를 계산하기위한 다소 복잡한 등식을 학습하는 것은 많은 상인에게는 불필요 할 수 있습니다. 거의 모든 차트 패키지가 계산을 수행하기 때문입니다. 그러나 수학 괴짜에 대해서는 여기 EMA 방정식이 있습니다 계산식을 사용하여 EMA의 첫 번째 점을 계산할 때 이전 EMA로 사용할 수있는 값이 없음을 알 수 있습니다. 이 작은 문제는 간단한 이동 평균으로 계산을 시작하고 위의 조건을 계속 수행하여 해결할 수 있습니다 여기에서 수식 간단한 이동 평균과 지수 이동 평균을 계산하는 방법에 대한 실례를 포함하는 샘플 스프레드 시트를 제공했습니다. EMA와 SMA의 차이점 이제 SMA 그리고 EMA가 계산되면, 이들 평균이 어떻게 다른지 살펴 보자. EMA의 계산을 살펴보면, recen에 더 중점을 둔다는 것을 알게 될 것이다 t 데이터 포인트를 가중 평균 형태로 만든다. 그림 5에서 각 평균에 사용 된 기간의 수는 동일하지만, EMA는 변화하는 가격에 더 빨리 응답한다. EMA가 가격이 SMA보다 빠르게 떨어지는 경우이 응답은 많은 거래자가 SMA를 통해 EMA를 사용하는 것을 선호하는 주요 이유입니다. 다른 요일은 무엇을 의미합니까? 이동 평균은 완전히 사용자 정의가 가능한 지표입니다. 즉, 사용자가 평균을 만들 때 원하는 시간 프레임을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 이동 평균에 사용되는 가장 일반적인 기간은 15, 20, 30, 50, 100 및 200 일입니다. 평균을 생성하는 데 사용되는 시간이 짧을수록 더 민감 해집니다 가격 변화가 될 것입니다. 시간이 길수록, 민감도가 낮아지고, 부드럽게 나오면 평균값이 올라갑니다. 이동 평균을 설정할 때 사용할 적절한 시간 프레임이 없습니다. 가장 적합한 방법을 찾는 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다. 티 당신이 당신의 전략에 맞는 것을 찾을 때까지 여러 다른 시간대를 실험하라. 단순한 이동 평균. 예측 도구로서 간단한 이동 평균을 사용하는 것에 대한 문제. 이동 평균은 실제 데이터를 추적하지만, 항상 뒤떨어져있다. 이동 평균은 데이터를 부드럽게하는 실제 데이터의 최고점 또는 최저점에 결코 도달하지 않습니다. 미래에 대해 많이 알려주지는 않습니다. 그러나이 방법은 이동 평균을 쓸모 없게 만들지 않으므로 문제를 인식하는 것만으로 충분합니다. 요약 설명. 단순한 이동 평균 또는 단일 이동 평균에 대해 요약 도구로 단순 이동 평균을 사용하는 데 몇 가지 문제점을 보았습니다. 이동 평균은 실제 데이터를 추적하고 있지만 항상 뒤떨어져 있습니다 이동 평균은 데이터를 부드럽게하는 실제 데이터의 최고점 또는 최저점에 결코 도달하지 않으며 단순히 한주기를 미리 예측하기 때문에 미래에 대해 실제로 알려주지 않습니다. 그 예측은 미래 기간에 대한 최고의 가치를 나타내는 것으로 가정합니다. 그러나 그 이상으로는 알려주지 않습니다. 단순한 이동 평균을 볼 수없는 단순한 이동 평균을 쓸모 없게 만듭니다.