이동 평균의 의미와 작성 방법

이동평균은 데이터 분석, 금융, 경제 분야의 기본 개념입니다. 이는 특정 기간 동안의 기본 추세와 패턴을 강조하기 위해 데이터의 변동을 완화하는 데 사용됩니다. 이 방법은 시계열 분석, 주식 시장 예측 및 기술적 분석에 널리 사용됩니다. 이동 평균을 이해하는 것은 추세를 기반으로 정보에 근거한 결정을 내리거나 미래 움직임을 정확하게 예측하려는 모든 사람에게 필수적입니다.

 

이동 평균의 의미와 작성 방법

 

이동평균 이해하기

이동 평균은 정의된 기간 동안 데이터 세트의 평균값을 나타냅니다. 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 평균을 다시 계산하여 "이동"하므로 이름이 붙여졌습니다. 이 접근 방식은 단기 변동성과 노이즈를 줄여 장기적인 추세를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

이동 평균은 계산 방법에 따라 다양한 유형으로 분류됩니다.

 

단순이동평균(SMA):

SMA는 마지막 "n"개 데이터 포인트의 비가중 평균입니다. 예를 들어 5일 SMA에서는 지난 5일 동안의 가격을 합산하여 5로 나눕니다.

 

지수이동평균(EMA):

EMA는 최신 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 할당하여 새로운 정보에 더 잘 반응하도록 합니다. 이는 추세의 단기 변화를 식별하는 데 특히 유용합니다.

 

이동 평균의 응용

이동 평균은 실용적인 목적으로 다양한 분야에서 사용됩니다.

 

주식 시장분석: 거래자는 이동 평균을 사용하여 추세를 파악하고 매수 또는 매도 결정을 내립니다.

 

데이터 예측: 기업에서는 이동 평균을 분석하여 향후 판매 또는 수요 추세를 예측합니다.

경제 연구: 경제학자들은 이동 평균을 적용하여 불규칙성을 걸러내고 경제 지표의 일관된 패턴을 연구합니다.

이동 평균 공식 작성 방법

이동 평균을 계산하려면 다음 단계를 따르십시오.

기간(n) 정의:

계산에 포함할 데이터 포인트 수를 선택합니다. 기간이 짧을수록 이동 평균이 변화에 더 민감해지고, 기간이 길수록 이동 평균이 부드러워집니다.

 

데이터 수집:

주가, 판매 수치, 온도 측정값과 같은 데이터 세트를 수집합니다.

공식을 적용하세요:

 

단순이동평균(SMA):

SMA=P1+P2+⋯+PnnSMA = \frac {P_1 + P_2 + \dots + P_n}{n}SMA=nP1​+P2​+⋯+Pn​​ 여기서 PPP는 각 시점의 가격 또는 가치이고 nnn은 총 기간 수입니다.

 

지수이동평균(EMA):

EMA는 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 위해 평활화 인자(α\alphaα)를 사용합니다.

EMAt=Pt⋅α+EMAt−1⋅(1−α)EMA_t = P_t \cdot \alpha + EMA_{t-1} \cdot (1-\alpha)EMAt​ =Pt​⋅α+EMAt−1​⋅(1−α) 여기서 α=2n+1\alpha = \frac{2}{n+1}α=n+12​.

반복: 새 데이터 포인트를 사용할 수 있게 되면 계산을 업데이트합니다.

이동평균의 실제 사례

지난 10일 동안의 일일 주가([50, 52, 54, 53, 55, 56, 57, 59, 58, 60])가 있다고 가정합니다.

 

3일 SMA를 계산하려면 처음 3일 동안의 가격을 추가합니다.  50+52+54=15650 + 52 + 54 = 15650+52+54=156.

3으로 나눕니다. 156/3=52156 / 3 = 52156/3=52.

 

매번 하루씩 앞으로 이동하면서 다음 데이터 포인트에 대해 프로세스를 반복합니다.

EMA의 경우 동일한 프로세스를 따르지만 평활 요소를 적용하여 최신 가격에 더 많은 가중치를 부여합니다.

이동 평균의 고급 기술 및 응용

이동 평균은 다목적이며 특정 분석 요구 사항에 맞게 맞춤화될 수 있습니다. 기본 SMA 및 EMA 외에도 의사 결정 및 예측 분석에 대한 유용성을 향상시키는 고급 기술과 이동 평균 조합이 있습니다.

 

전문 분석을 위한 이동 평균 유형

가중 이동 평균(WMA):

WMA는 각 데이터 포인트에 서로 다른 가중치를 할당하며, 최근 데이터에는 일반적으로 더 높은 가중치가 부여됩니다. 이 기술은 최근 변경 사항이 더 중요한 데이터 세트에 효과적입니다.

 

누적 이동 평균(CMA):

CMA는 현재 포인트까지의 모든 데이터 포인트의 평균을 계산합니다. 장기간에 걸쳐 변동을 완화하므로 장기 추세 분석에 특히 유용합니다.

 

삼각 이동 평균(TMA):

TMA는 데이터 세트의 단순 이동 평균을 평균하여 계산됩니다. 이는 데이터 계열의 중간 부분을 강조하므로 중앙 추세를 식별하는 데 이상적입니다.

더 나은 통찰력을 위해 이동 평균 결합

많은 분석가는 이동 평균의 조합을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 생성합니다.

이중 이동 평균:

단기 이동 평균은 장기 이동 평균과 함께 표시됩니다. 단기 평균이 장기 평균을 넘어서면 강세 추세를 나타내고, 아래로 교차하면 약세 추세를 나타냅니다.

 

삼중 이동 평균 교차:

혼합에 중기 이동 평균을 추가하면 추세를 확인하고 잘못된 신호를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 거래자는 주식 시장의 진입점과 청산점을 식별하기 위해 5일, 20일, 50일 이동 평균을 사용할 수 있습니다.

이동 평균의 실제 사용 사례 및 이점

무역 및 투자:

트레이더들은 지지 및 저항 수준을 식별하거나 가격 반전을 예측하는 등의 전략을 개발하기 위해 이동 평균을 사용합니다.

 

재고 관리:

소매업체는 이동 평균을 사용하여 판매 데이터를 분석하여 최적의 재고 수준을 보장하고 초과 재고를 줄입니다.

 

날씨 예측:

기상학자는 이동 평균을 사용하여 온도 추세를 분석하여 미래의 날씨 패턴을 보다 정확하게 예측합니다.

 

마케팅 분석:

기업에서는 웹사이트 트래픽, 고객 확보 또는 수익 추세를 추적하여 캠페인의 효과를 평가합니다.

결론

이동 평균은 복잡한 데이터 세트를 단순화하고 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 추세를 파악하는 데 매우 중요합니다. 금융 시장을 분석하든, 재고를 관리하든, 마케팅 데이터를 해석하든 이동 평균은 의사 결정을 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다.

 

올바른 유형의 이동 평균을 선택하고 모범 사례를 적용하면 이 강력한 분석 도구를 활용하여 실행 가능한 통찰력을 제공하고 미래 추세를 효과적으로 예측할 수 있습니다.