2 점 이동 평균 필터

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 계곡이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 이동 평균 R. 내 지식의 가장 좋은 점은 R에 기본 제공 함수는 이동 평균을 계산하지만 필터 함수를 사용하면 평균 이동에 대한 짧은 함수를 작성할 수 있습니다. 그런 다음 다른 데이터 수 기본 5 음모가 예상 음모 mav 데이터로 작동합니다. 평균 이상의 데이터 포인트의 수 이외에, 우리는 또한 측면을 사용하는 필터 함수의 측면 인수를 변경할 수 있습니다 측면 2, 측면 1 과거의 값만 사용합니다. 이동 평균은 현재 추세의 방향을 측정하는 데 사용됩니다. 이 자습서에 일반적으로 쓰여지는 모든 유형의 이동 평균은 수학적 연구입니다 과거의 데이터 포인트 수를 평균하여 계산됩니다. 결과가 결정되면 거래자가 일상적인 가격 변동에 초점을 맞추기보다는 매끄러운 데이터를 볼 수 있도록 결과 평균을 차트에 그립니다 모든 이동식 금융 시장. 간단한 이동 평균 SMA로 알려진 이동 평균의 가장 간단한 형식은 주어진 값 집합의 산술 평균을 취하여 계산됩니다. 예를 들어, 기본 10 일 이동 평균을 계산하려면 지난 10 일간 종가를 곱한 다음 그 결과를 10으로 나눕니다. 그림 1에서 지난 10 일간의 가격 합계 110을 10 일 평균 수로 나누어 상인이 원하는 경우 대신 50 일 평균을 보려면 동일한 유형의 계산이 이루어 지지만 과거 50 일 동안의 가격이 포함됩니다. 11 이하의 결과 평균은 거래자에게 다음과 같은 아이디어를 제공하기 위해 지난 10 개의 데이터 요소를 고려합니다. 자산이 얼마나 pric인지 기술적 인 거래자들이이 도구를 일반 평균이 아니라 이동 평균이라고 부르는 이유에 대해 궁금해 할 것입니다. 새로운 값을 사용할 수있게되면 가장 오래된 데이터 지점을 집합과 새 데이터에서 삭제해야합니다. 따라서 데이터 세트는 새로운 데이터가 사용 가능해질 때마다 지속적으로 고려해야합니다. 이 계산 방법은 현재 정보 만 차지하고 있음을 보장합니다 (그림 2). 새 값인 5가 추가되면 집합에 대해 과거 10 개의 데이터 요소를 나타내는 빨간색 상자가 오른쪽으로 이동하고 15의 마지막 값이 계산에서 제외됩니다. 15의 비교적 작은 값이 15의 높은 값을 대체하기 때문에 집합의 평균을 볼 수 있습니다. 이 경우 11에서 10까지의 데이터 세트가 감소합니다. 이동 평균은 어떻게 보입니까 MA의 값이 계산되면 차트에 플롯되고 연결되어 이동 평균선을 만듭니다. 이러한 cu 선은 기술 트레이더의 차트에서 흔히 사용되지만 나중에 사용되는 방법은 크게 달라질 수 있습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이 시간의 수를 조정하여 차트에 둘 이상의 이동 평균을 추가 할 수 있습니다 계산에 사용 된 기간이 커브 선은 처음에는 산만하거나 혼란스럽게 보일 수 있지만 시간이 지남에 따라 익숙해집니다. 빨간색 선은 단순히 지난 50 일 동안의 평균 가격이며 파란색 선은 평균 가격입니다. 지난 100 일. 이제 이동 평균이 무엇인지 어떻게 알 수 있는지, 다른 유형의 이동 평균을 소개하고 이전에 언급 한 단순 이동 평균과 다른 점을 조사 할 것입니다. 단순 이동 평균은 모든 기술 지표와 마찬가지로 모든 기술 지표와 마찬가지로 비판을 가지고 있습니다. 많은 사람들은 데이터 계열의 각 지점이 발생하는 위치에 관계없이 동일하게 가중치를 부여하기 때문에 SMA의 유용성이 제한적이라고 주장합니다 연속적으로 비평가들은 가장 최근의 데이터가 이전 데이터보다 더 중요하며 최종 결과에 더 큰 영향을 미친다고 주장한다. 이 비판에 대한 응답으로 거래자는 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 시작했으며, 새로운 평균의 다양한 유형 중 가장 인기있는 것은 지수 이동 평균 EMA입니다. 추가 정보는 가중 이동 평균의 기본 사항과 SMA와 EMA의 차이점을 참조하십시오. 지수 이동 평균 지수 이동 평균은 유형 새로운 정보에보다 민감하게 반응하기 위해 최근 가격에 더 많은 가중치를 부여하는 이동 평균의 계산 EMA 계산을위한 다소 복잡한 방정식을 학습하는 것은 거의 모든 차트 작성 패키지가 계산을하기 때문에 많은 거래자에게는 불필요 할 수 있습니다. 당신은 수학 괴짜 거기, 여기 EMA 방정식입니다. 수식을 사용하여 EMA의 첫 번째 지점을 계산하면 가치가 없다는 것을 알 수 있습니다. 이전 EMA로 사용할 수 있음이 간단한 문제는 간단한 이동 평균으로 계산을 시작한 다음 위의 공식을 계속 사용하여 해결할 수 있습니다. 두 가지를 계산하는 방법에 대한 실제 사례가 포함 된 샘플 스프레드 시트를 제공했습니다 간단한 이동 평균 및 지수 이동 평균. EMA와 SMA의 차이점 이제 SMA와 EMA가 어떻게 계산되는지 더 잘 이해하게되었으므로이 평균이 다른 점을 살펴 보겠습니다. EMA를 사용하면 최근 데이터 요소에 중점을 두어 가중 평균을내는 것을 볼 수 있습니다. 그림 5에서 각 평균에 사용 된 기간 수는 동일하지만 EMA는 변경에 더 신속하게 응답합니다 가격 EMA가 가격이 올라갈 때 더 높은 가치를 지니고 있으며 가격이 하락할 때 SMA보다 빠르다는 것을 주목하십시오. 이 응답은 많은 거래자가 EMA를 사용하는 것을 선호하는 주된 이유입니다 다른 날을 의미하는 것은 무엇입니까 이동 평균은 사용자 정의가 가능한 지표입니다. 즉, 평균을 생성 할 때 원하는 시간 프레임을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 평균 이동에 사용되는 가장 일반적인 기간은 15, 20, 30입니다. , 50, 100 및 200 일 평균을 생성하는 데 사용되는 시간이 짧을수록 변경 가격이 더 민감합니다. 시간 범위가 길수록 민감도가 낮아지고 평탄 해지면 평균값이됩니다. 이동 평균을 설정할 때 사용할 시간 프레임 어떤 것이 가장 적합한 지 알아내는 가장 좋은 방법은 전략에 맞는 것을 찾을 때까지 여러 가지 다른 기간을 실험하는 것입니다.