The Moving Average Formula:(이동 평균 공식:)

The Moving Average Formula:(이동 평균 공식:)

While modern traders are spoiled with the ease we have of seeing moving averages on our charting platforms in an instant, older traders had to calculate them for their self and update their own charts by hand drawing them daily before the days of better computing power and software. Many believe this gave them a better feel for price action and trends if they were discretionary traders.

현대 무역업자들은 우리가 우리의 도표 작성 플랫폼에서 평균을 순식간에 쉽게 볼 수 있는 것에 대해 망쳐버렸지만, 나이든 무역업자들은 더 나은 컴퓨팅 능력과 소프트웨어가 있는 날 전에 매일 손으로 도표를 그려 그들 자신의 도표를 갱신해야만 했다. 많은 사람들은 이것이 그들이 재량 거래자라면 가격 행동과 추세에 대해 더 나은 느낌을 주었다고 믿는다.

In this post I am going to review how the calculation of a moving average is done so readers understand more deeply how this technical indicator is created and why the this line on our chart moves as price moves based on its time frame based on whether we are using a simple of exponential moving average. I believe it is good to understand how how technical indicators work.

이 포스트에서 나는 이동 평균의 계산이 어떻게 수행되는지를 검토하여 독자들이 이 기술적 지표가 어떻게 생성되는지 그리고 우리가 지수 이동 평균의 단순한 사용 여부에 기초하여 가격이 이동함에 따라 우리의 차트에 있는 이 선이 왜 움직이는지를 좀 더 깊이 이해할 것이다. 나는 기술적 지표가 어떻게 작용하는지를 이해하는 것이 좋다고 믿는다.

In technical trading a simple moving average (SMA) is the unweighted average of the previous price data of the time frame it is defining. The simple moving average is calculated by adding up prices over the specified period being measured and dividing the total by the number of periods in the SMA.

기술 거래에서 단순 이동 평균(SMA)은 정의하고 있는 기간의 이전 가격 데이터의 가중되지 않은 평균이다. 단순 이동 평균은 측정되는 특정 기간 동안의 가격을 합산하고 총량을 SMA의 기간 수로 나누어 계산한다.

A moving average is calculated by adding up all the prices in the time frame you want the moving average for then dividing the total by the time frame period. The average of prices changes each time new data is added and the oldest data is removed from the calculation causing it to move.

이동 평균은 이동 평균을 원하는 시간 프레임의 가격을 모두 합산한 다음 총량을 시간 프레임 기간으로 나누어서 계산한다. 새로운 데이터가 추가되고 가장 오래된 데이터가 계산에서 제거될 때마다 가격 평균이 변하여 이동한다

Example of how to calculate a 5 day simple moving average:

5일 단순 이동 평균 계산 방법의 예:

Daily Closing Prices: 11,12,13,14,15,16,17

일일 마감 가격: 11,12,13,14,15,16,17

First day of 5-day SMA: (11 + 12 + 13 + 14 + 15) / 5 = 13

5일 SMA 첫날: (11 + 12 + 13 + 14 + 15) / 5 = 13

Second day of 5-day SMA: (12 + 13 + 14 + 15 + 16) / 5 = 14

5일 SMA 둘째 날: (12 + 13 + 14 + 15 + 16) / 5 = 14

Third day of 5-day SMA: (13 + 14 + 15 + 16 + 17) / 5 = 15

5일 SMA 3일째: (13 + 14 + 15 + 16 + 17) / 5 = 15

An exponential moving average (EMA) tries to create a faster signal by reducing the time it takes to move by giving more weight to the newest prices in the formula. The magnitude of weighting that is applied to the more recent price data is dependent on the amount of time periods in the exponential moving average. EMAs are different from SMAs because each day’s EMA calculation is dependent on the EMA calculations for the days before that day. Due to the weighting difference of current data over past data you will need more than 10 days of data to calculate an accurate 10 day EMA.

지수 이동 평균(EMA)은 공식의 최신 가격에 더 많은 가중치를 부여함으로써 이동하는 데 걸리는 시간을 줄임으로써 더 빠른 신호를 생성하려고 한다. 보다 최근의 가격 데이터에 적용되는 가중치의 크기는 지수 이동 평균의 기간의 양에 따라 달라진다. EMA는 SMA와 다르다. 왜냐하면 매일의 EMA 계산은 그 전날의 EMA 계산에 의존하기 때문이다. 과거 데이터에 대한 현재 데이터의 가중치 차이로 인해 정확한 10일 EMA를 계산하는 데 10일 이상의 데이터가 필요하다

Initial SMA: 10-period sum / 10

초기 SMA: 10주기 합계 / 10

Multiplier: (2 / (Time periods + 1) ) = (2 / (10 + 1) ) = 0.1818 (18.18%)

곱하기: (2 / (시간 + 1) ) = (2 / (10 + 1) ) = 0.1818 (18.18%)

EMA: {Close – EMA(previous day)} x multiplier + EMA(previous day).

 EMA: {닫기 - EMA(이전 날)} x 승수 + EMA(이전 날). 

A 10 day exponential moving average applies an 18.18% weighting to the most recent price. A 20 day EMA applies a 9.52% weighting to the most recent price data (2/(20+1) = .0952). The weighting for shorter time frames are more than the weighting for the longer time frames. The weighting is reduced by half every time a moving average time frame doubles.

If you want to use a specific percentage for an EMA, you can use this formula to convert it to time periods and then enter that value as the EMA’s parameter:

10일 지수 이동 평균은 가장 최근의 가격에 18.18% 가중치를 적용한다. 20일 동안 EMA는 가장 최근의 가격 데이터에 9.52% 가중치를 적용한다(2/(20+1) = 0.0952). 짧은 시간 프레임에 대한 가중치는 긴 시간 프레임에 대한 가중치 이상이다. 이동 평균 시간 프레임이 두 배가 될 때마다 가중치가 절반씩 감소한다
EMA에 특정 백분율을 사용하려면 이 공식을 사용하여 기간을 기간으로 변환한 다음 해당 값을 EMA의 매개 변수로 입력하십시오.

Time Period = (2 / Percentage) – 1

기간 = (2 / 백분율) - 1 

3% Example: Time Period = (2 / 0.03) – 1 = 65.67 time periods

3% 예: 기간 = (2 / 0.03) - 1 = 65.67 시간