이동 평균은 활발한 거래자들이 선호하는 도구입니다. 그러나 시장이 통합 될 때이 지표는 수많은 채찍 거래로 이어지고 일련의 작은 승리와 손실을 초래합니다. 분석가들은 단순한 이동 평균을 개선하기 위해 수십 년을 보냈습니다., 우리는 이러한 노력을 검토 한 결과 그들의 검색으로 유용한 거래 도구를 찾았습니다. (단순 이동 평균에 대한 배경 판독은 단순 이동 평균에서 트렌드가 두드러 지도록 확인하십시오 .)
이동 평균의 장단점
로버트 에드워즈 (Robert Edwards)와 존 매기 (John Magee)는 이동 평균의 장단점을 주식 트렌드 기술 분석의 첫 번째 판에서 요약했다. 전에는 데이터를 명시된 일수 동안 평균화함으로써… 트렌드의 변화를 확실히 해석 할 수있는 일종의 자동화 된 추세선을 도출 할 수있었습니다… "좋아요."
단점보다 장점이 뛰어나면서 Edwards와 Magee는 해변 방갈로에서 거래하려는 꿈을 빨리 버렸습니다. 그러나 그 말을 쓴 지 60 년이 지난 후에도 다른 사람들은 시장의 풍요 로움을 손쉽게 전달할 수있는 간단한 도구를 계속 찾고 있습니다.
간단한 이동 평균
단순 이동 평균을 계산하려면 원하는 기간의 가격을 추가하고 선택한 기간 수로 나눕니다. 5 일 이동 평균을 찾으려면 가장 최근 5 개의 종가를 합산하고 5로 나누어야합니다.
- 가장 최근 종가가 이동 평균을 상회하는 경우 주가는 상승 추세에있는 것으로 간주되며 하락 추세는 이동 평균보다 낮은 가격 거래로 정의됩니다. (자세한 내용은 이동 평균 자습서를 참조하십시오.)
이 추세 정의 속성을 사용하면 이동 평균이 거래 신호를 생성 할 수 있습니다. 가장 간단한 적용에서, 거래자는 가격이 이동 평균 이상으로 움직일 때 구매하고 가격이 해당 선 아래로 갈 때 판매합니다. 이와 같은 접근 방식은 거래자를 모든 중요한 거래의 오른쪽에 배치하는 것을 보장합니다. 불행하게도, 데이터를 매끄럽게 만드는 동안 이동 평균은 시장 조치보다 뒤 떨어질 것이며 거래자는 거의 항상 가장 큰이기는 거래에서도 수익의 상당 부분을 돌려 줄 것입니다.
지수 이동 평균
분석가들은 이동 평균에 대한 아이디어를 좋아하는 것으로 보이며이 지연과 관련된 문제를 줄이기 위해 수년을 보냈습니다. 이러한 혁신 중 하나는 지수 이동 평균 (EMA)입니다. 이 접근법은 최근 데이터에 상대적으로 높은 가중치를 부여하므로 결과적으로 단순한 이동 평균보다 가격 조치에 더 가깝게 유지됩니다. 지수 이동 평균을 계산하는 공식은 다음과 같습니다.
의 EMA = (Weight × Close) + ((1−Weight) × EMAy) 여기서: Weight = 분석가가 선택한 평활 상수
일반적인 가중치는 0.181로 20 일의 단순 이동 평균에 가깝습니다. 다른 하나는 0.10으로, 대략 10 일 이동 평균입니다.
비록 지연을 줄이지 만 지수 이동 평균은 이동 평균의 다른 문제를 해결하지 못합니다. 즉, 매매 신호에 사용하면 거래 손실이 많이 발생합니다. 기술 거래 시스템의 새로운 개념에서 Welles Wilder는 시장이 단지 1/4의 시간 동안 만 추세를 추정합니다. 이동 평균 구매 및 판매 신호가 가격이 이동 평균 위 및 아래로 빠르게 이동함에 따라 이동 평균 구매 및 판매 신호가 반복적으로 생성 될 때 거래 조치의 최대 75 %가 좁은 범위로 제한됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 몇몇 분석가는 EMA 계산의 가중치 요소를 다양하게 제안했습니다. (자세한 내용 은 거래에서 이동 평균이 어떻게 사용됩니까?를 참조하십시오 . )
이동 평균을 시장 행동에 맞추기
이동 평균의 단점을 해결하는 한 가지 방법은 가중 계수에 휘발성 비율을 곱하는 것입니다. 이렇게하면 변동하는 시장의 이동 가격이 현재 가격보다 더 높아질 것입니다. 이것은 승자가 달리게한다. 추세가 끝나고 가격이 통합됨에 따라 이동 평균은 현재 시장 행동에 더 가깝게 이동하며 이론적으로 거래자는 추세 동안 포착 된 대부분의 이익을 유지할 수 있습니다. 실제로, 휘발성 비율은 잘 알려진 Bollinger Bands® 사이의 거리를 측정하는 Bollinger Band®width와 같은 지표 일 수 있습니다. (이 표시기에 대한 자세한 내용은 Bollinger Bands®의 기본 사항을 참조하십시오.)
Perry Kaufman은 EMA 공식의 "weight"변수를 그의 저서 인 New Trading Systems and Methods 의 효율 비 (ER)에 기초한 상수로 대체 할 것을 제안했습니다. 이 지표는 -1.0에서 +1.0 사이의 범위에서 정의 된 추세의 강도를 측정하도록 설계되었습니다. 간단한 공식으로 계산됩니다.
의 ER = 다음 기간 동안의 막대한 가격 변동에 대한 절대 가격 변동의 합:
매일 5 포인트 범위의 주식을 고려하고 5 일이 지나면 총 15 포인트가되었습니다. 이로 인해 ER 0.67이되었습니다 (15 포인트 상향 이동을 총 25 포인트 범위로 나눔). 이 주식이 15 포인트 하락하면 ER은 -0.67이됩니다. (Perry Kaufman의 자세한 거래 조언을 보려면 Losing To Win을 읽으십시오. 여기에는 거래 손실에 대처하기위한 전략이 설명되어 있습니다.)
추세 효율성의 원칙은 정의 된 기간 동안 가격 변동 단위당 얼마나 많은 방향 이동 (또는 추세)을 얻는 지에 따라 결정됩니다. ER이 +1.0이면 주식이 완벽한 상승세를 나타내고 있음을 나타냅니다. -1.0은 완벽한 하락세를 나타냅니다. 실제로는 극한에 도달하는 경우가 거의 없습니다.
이 지표를 적용하여 AMA (Adaptive Moving Average)를 찾으려면 거래자는 다음과 같이 다소 복잡한 공식을 사용하여 가중치를 계산해야합니다.
의 C = 2 여기서: SCF = 가장 빠른 EMA 허용 가능한 지수 상수 (일반적으로 2) SCS = 가장 느린 EMA 허용 가능한 지수 상수 (보통 30)
그런 다음 C의 값이 더 간단한 가중치 변수 대신 EMA 수식에 사용됩니다. 수작업으로 계산하기는 어렵지만 적응 형 이동 평균은 거의 모든 거래 소프트웨어 패키지에 옵션으로 포함됩니다. EMA에 대한 자세한 내용 은 지수 가중 이동 평균 탐색을 참조하십시오 .
단순 이동 평균 (빨간색 선), 지수 이동 평균 (파란색 선) 및 적응 이동 평균 (녹색 선)의 예가 그림 1에 나와 있습니다.
그림 1: AMA는 초록색이며이 차트의 오른쪽에 표시된 범위 제한 동작에서 가장 높은 수준의 평탄화를 보여줍니다. 대부분의 경우 파란색 선으로 표시된 지수 이동 평균은 가격 조치에 가장 가깝습니다. 단순 이동 평균은 빨간색 선으로 표시됩니다.
그림에 나와있는 3 개의 이동 평균은 모두 다양한시기에 채찍 거래를하기 쉽습니다. 이동 평균에 대한 이러한 단점은 지금까지 제거 할 수 없었습니다.
결론
Robert Colby 는 백과 사전 기술 시장 지표 에서 수백 가지의 기술 분석 도구를 테스트했습니다. "적응 적 이동 평균이 상당한 지적 호소력을 가진 흥미로운 새로운 아이디어이지만, 우리의 예비 테스트는 이보다 복잡한 추세 스무딩 방법에 대한 실질적인 실질적인 이점을 보여주지 못한다"고 결론 지었다. 이것은 상인이 아이디어를 무시해야한다는 의미는 아닙니다. AMA는 다른 지표와 결합하여 수익성있는 거래 시스템을 개발할 수 있습니다. (이 주제에 대한 자세한 내용은 켈트 너 채널 발견 및 차이 킨 발진기를 참조하십시오 .)
ER은 가장 수익성있는 거래 기회를 파악하기위한 독립형 추세 지표로 사용될 수 있습니다. 일례로, 0.30을 초과하는 비율은 강한 상승세를 나타내고 잠재적 구매를 나타냅니다. 변동성이 사이클 단위로 이동하기 때문에 효율성 비율이 가장 낮은 주식은 브레이크 아웃 기회로 간주 될 수 있습니다.
자세한 내용은 가중 이동 평균의 기본 사항을 참조하십시오.
