이동 평균 이해

작성자: Aaron Akwu, 교육 부문 책임자 Hantec Markets

이동평균은 트레이더와 투자자가 금융자산의 추세 방향을 파악하기 위해 사용하는 인기 있는 기술적 분석 도구입니다. 이동평균은 간단히 말해 특정 기간 동안의 자산 평균 가격입니다. 이동평균에는 단순이동평균(SMA)과 지수이동평균(EMA)의 두 가지 주요 유형이 있습니다.

단순이동평균은 특정 기간 동안의 종가를 더하고 기간 수로 나누어 자산의 평균 가격을 계산합니다. EMA는 비슷하지만 최근 가격에 더 많은 가중치를 두어 시장 변동에 더 민감하게 반응합니다.

트레이더는 이동평균을 사용하여 추세를 파악하고 자산이 상승 또는 하락할 가능성이 있는지 판단합니다. 또한 이동평균을 사용해 시장의 잠재적 진입 또는 청산 지점을 파악할 수도 있습니다. 트레이더는 특정 기간 동안의 평균 가격을 살펴봄으로써 시장의 전반적인 방향을 더 잘 이해하고 이 정보를 이용해 매매 결정을 내릴 수 있습니다.

이동평균에는 여러 유형이 있으며, 각각 고유한 특성과 용도가 있습니다.

1. 가장 간단한 이동평균 유형은 "단순 이동평균(SMA)"입니다. 이 유형의 이동평균은 지정된 수의 데이터 포인트(일반적으로 자산의 종가)의 평균을 구해 계산합니다. 예를 들어 10일 SMA는 지난 10일 동안의 종가를 더한 후 10으로 나누어 계산합니다. 그 결과 가격 데이터를 평활화하고 시간 경과에 따른 추세를 파악하는 데 도움이 되는 선이 만들어집니다.
2. 또 다른 유형의 이동 평균은 "지수 이동 평균(EMA)"입니다. 이 유형의 이동 평균은 SMA와 비슷하지만 최근 데이터 포인트에 더 큰 가중치를 둡니다. 즉, EMA는 가격 변화에 더 민감하게 반응하며 SMA보다 추세를 더 빨리 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. EMA를 계산하는 공식에는 새로운 데이터 포인트가 추가될 때마다 기하급수적으로 증가하는 승수를 사용하는 것이 포함됩니다.
3. '지수 가중 이동 평균(EWMA)'은 가장 최근의 데이터 포인트에 더 큰 가중치를 부여하는 EMA의 변형입니다. 따라서 EWMA는 EMA보다 가격 변동에 훨씬 더 민감하게 반응합니다.

이동평균은 트레이더가 매수 및 매도 신호를 식별하는 데 도움이 되는지표로도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 단기 이동평균이 장기 이동평균 위로 교차하면 강세 추세와 잠재적 매수 기회를 나타낼 수 있습니다. 반대로 단기 이동평균이 장기 이동평균 아래로 교차하면 약세 추세와 잠재적 매도 기회를 나타낼 수 있습니다. 이러한 유형의 이동평균 지표는 일반적으로 기술적 분석에 사용됩니다.

• 단순이동평균(SMA)과 지수이동평균(EMA)은 모두 금융시장에서 가격 추세를 분석하기 위한 기술적 지표로 흔히 사용됩니다.
• SMA와 EMA는 모두 특정 기간 동안 종가의 평균을 구해 계산합니다.
• SMA는 일정 기간 동안의 평균 가격을 계산하는 반면, EMA는 최근 가격에 더 많은 가중치를 부여합니다.
• SMA와 EMA 계산에 사용되는 기간은 트레이더의 선호도와 사용 중인 트레이딩 전략에 따라 달라질 수 있습니다.
• SMA와 EMA는 모두 지지와 저항 수준을 식별하는 데 사용되며, 지지란 가격 하락이 멈추는 경향이있는 수준을 나타내고 저항은 가격 상승이 멈추는 경향이있는 수준을 나타냅니다.
• 이동평균 크로스오버는 SMA와 EMA를 모두 사용해 추세 반전을 만들어내는 인기 트레이딩 전략입니다. 단기 이평선이 장기 이평선 위로 교차하면 매수 신호가 될 수 있고, EMA가 이평선 아래로 교차하면 매도 신호가 될 수 있습니다.
• EMA는 SMA보다 가격 변화에 더 민감한 것으로 간주되므로 추세 반전에 대한 더 정확하고 시기 적절한 신호를 제공할 수 있습니다.
• sMA와 EMA 모두 가격 추세를 분석하는 데 유용한 보조지표이지만 시장 변화에 빠르게 대응해야 하는 트레이더에게는 EMA가 더 적합할 수 있고, 가격 변동을 장기적으로 보는 것을 선호하는 트레이더에게는 SMA가 더 적합할 수 있습니다.

이동평균을 계산하려면 먼저 기간을 정해야 하는데, 선호도나 트레이딩 전략에 따라 원하는 길이를 정할 수 있습니다. 예를 들어 10일 이동평균은 지난 10일 동안의 가격 평균을, 50일 이동평균은 지난 50일 동안의 가격 평균을 계산합니다.

미국 달러(USD)와 유로(EUR) 환율의 10일 이동평균을 계산하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 방법은 다음과 같습니다:

1. 먼저 지난 10일 동안의 환율 데이터를 수집합니다. 예를 들어 지난 10일간의 환율은 다음과 같다고 가정해 보겠습니다:

   • 1일차: 0.85 EUR/USD
   • 2일차: 0.84 EUR/USD
   • 3일째: 0.83 EUR/USD
   • 4일차: 0.82 EUR/USD
   • 5일차: 0.81 EUR/USD
   • 6일차: 0.80 EUR/USD
   • 7일차: 0.79 EUR/USD
   • 8일차: 0.78 EUR/USD
   • 9일차: 0.77 EUR/USD
   • 10일차: 0.76 EUR/USD

2. 다음으로 지난 10일 동안의 환율을 합산합니다:

   0.85 + 0.84 + 0.83 + 0.82 + 0.81 + 0.80 + 0.79 + 0.78 + 0.77 + 0.76 = 8.05

3. 그런 다음 합계를 해당 기간의 일수(이 경우 10일)로 나눕니다:

   8.05 / 10 = 0.805

4. 결과 값인 0.805는 EUR/USD 환율의 10일 이동평균입니다.

이동 평균은 가격의 단기 변동을 완화하여 기본 추세를 쉽게 파악할 수 있기 때문에 유용합니다. 다른 기술적 분석 도구와 함께 사용하여 트레이딩 결정을 내릴 때 자주 사용됩니다.

추세 식별:

이동평균을 사용하여 추세를 식별하기 위해 트레이더는 50일 이동평균과 200일 이동평균과 같은 두 이동평균의 교차를 찾는 경우가 많습니다. 단기 이동평균이 장기 이동평균 위로 교차하면 상승 추세의 신호일 수 있고, 단기 이동평균이 장기 이동평균 아래로 교차하면 하락 추세의 신호일 수 있습니다.

EUR/USD 통화쌍을 예로 들어 보겠습니다. 트레이더가 EUR/USD 일간 차트를 분석 중이고 차트에 50일 및 200일 이동평균을 추가했다고 가정해 보겠습니다. 50일 이동평균이 200일 이동평균을 넘어선다면 EUR/USD의 상승 추세를 나타낼 수 있습니다.

그러면 트레이더는 이 정보를 사용하여 그에 따라 매매 계획을 세울 수 있습니다. 예를 들어, 상승 추세에서 하락하는 동안 매수 기회를 찾거나 저항선이 돌파될 때까지 기다렸다가 매수 포지션에 진입할 수 있습니다.

반면 50일 이동평균이 200일 이동평균 아래로 교차하면 EUR/USD의 하락 추세를 나타낼 수 있습니다. 그런 다음 트레이더는 하락 추세 내 랠리에서 매도 기회를 찾거나 숏 포지션에 진입하기 전에 지지선 돌파를 기다릴 수 있습니다.

이동평균 이중크로스는 트레이더가 잠재적 매수 또는 매도 신호를 식별하는 데 사용하는 인기 트레이딩 전략입니다. 두 개의 이동평균을 사용해 모멘텀과 추세 방향의 변화를 파악하는 기술적 분석 도구입니다.

이 전략에 사용되는 두 이동평균은 단기 이동평균과 장기 이동평균입니다. 단기 이동평균은 일반적으로 최근 가격 변동에 더 빠르고 민감하게 반응하는 반면 장기 이동평균은 더 느리고 안정적입니다.

이동평균 더블 크로스오버 전략의 기본 개념은 단기 이동평균이 장기 이동평균 위로 교차할 때 매수하고, 단기 이동평균이 장기 이동평균 아래로 교차할 때 매도하는 것입니다. 두 이동평균이 교차하는 것은 시장의 모멘텀이 변화하고 있으며 새로운 추세가 나타날 수 있다는 신호입니다.

트레이더는 이 전략에 50일 및 200일 이동평균을 사용하는 경우가 많지만 트레이더의 선호도와 시장 상황에 따라 다른 조합의 이동평균을 사용할 수도 있습니다.

이 전략의 일반적인 접근법 중 하나는 크로스오버가 발생할 때까지 기다렸다가 새로운 추세 방향으로 트레이딩에 진입하는 것입니다. 예를 들어 단기 이동평균이 장기 이동평균 위로 교차하면 가격이 계속 상승할 것으로 예상하고 매수 포지션에 진입할 수 있습니다. 마찬가지로 단기 이동평균이 장기 이동평균 아래로 교차하면 가격이 계속 하락할 것으로 예상하고 숏 포지션에 진입할 수 있습니다.

이 전략은 완벽하지 않으며 특히 등락이 심하거나 횡보하는 시장에서는 잘못된 신호를 생성할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 트레이더는 이동평균 이중크로스오버 전략에서 생성된 신호를 확인하기 위해 추가 기술 분석 도구와 펀더멘털 분석을 사용해야 합니다.

이동평균은 금융 시장에서 지지선과 저항선을 식별하기 위해 널리 사용되는 기술 지표입니다. 트레이더는 가격 추세를 분석하고 매매 신호를 생성하기 위해 단순이동평균(SMA), 지수이동평균(EMA) 등 다양한 유형의 이동평균을 사용합니다. 그러나 최근에는 지수 가중 이동평균(EWMA)이 최근 가격 변동을 더 효율적으로 포착할 수 있어 인기를 얻고 있습니다.

EWMA는 가장 최근 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 부여하고 오래된 데이터 포인트의 가중치를 점차 낮추는 이동평균의 일종입니다. 이 접근 방식을 통해 트레이더는 여러 추세 반전을 생성하고 잠재적 지지선과 저항선을 더 정확하게 식별할 수 있습니다.

EWMA를 사용해 지지선과 저항선을 식별할 때 트레이더는 일반적으로 자산 가격이 이동평균선 위 또는 아래를 교차하는 경우를 찾습니다. 가격이 이동평균선 위로 교차하면 강세 추세, 이동평균선 아래로 교차하면 약세 추세의 신호일 수 있습니다.

또한 트레이더는 EWMA의 기울기를 사용하여 추세의 강도를 결정할 수 있습니다. 가파른 기울기는 강한 추세를 나타내고, 평평한 기울기는 약한 추세를 나타냅니다. 트레이더는 EWMA 기울기를 분석하여 잠재적 지지 및 저항 수준을 파악하고 그에 따라 트레이딩 전략을 조정할 수 있습니다.

외환 트레이딩에서 이동평균을 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 장점은 다음과 같습니다:

1. 추세 파악: 이동평균은 트레이더가 외환 시장의 추세 방향을 파악하는 데 도움이 됩니다. 특정 기간 동안 통화의 평균 가격을 계산하여 통화가 상승 추세인지, 하락 추세인지, 횡보 추세인지 확인할 수 있습니다.
2. 변동성 완화: 외환 시장은 변동성이 크기로 유명하며 단기간에 가격이 크게 변동할 수 있습니다. 이동평균은 장기간에 걸친 평균 가격을 계산하여 이러한 변동을 완화하여 전체 추세를 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
3. 지지 및 저항 수준 제공: 이동평균은 외환 트레이딩에서 지지 및 저항선 역할을 할 수도 있습니다. 트레이더는 이동평균을 이용해 손절 주문 위치나 이익실현 위치를 결정하는 경우가 많습니다.
4. 트레이딩 진입 및 청산에 도움: 이동평균은 거래에 진입하거나 청산하기 가장 좋은 시점을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 통화 가격이 이동평균을 위 또는 아래로 교차하면 매매 진입 또는 청산 신호가 될 수 있습니다.
5. 사용하기 쉽습니다: 이동평균은 간단하고 사용하기 쉬워 초보자와 숙련된 트레이더 모두에게 인기 있는 도구입니다. 모든 통화쌍과 모든 차트주기에 적용할 수 있어 다양하고 유연합니다.

트레이딩에서 이동평균을 사용할 때 몇 가지 단점이 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 단점입니다:

1. 지연된 신호: 이동평균은 과거 가격 데이터를 기반으로 하므로 현재 시장 상황에 뒤처질 수 있습니다. 즉, 이동평균이 매매 진입 또는 청산을 신호할 때는 이미 기회를 활용하거나 손실을 피하기에는 너무 늦었을 수 있습니다.
2. 잘못된 신호: 이동평균은 특히 시장 변동성이 크거나 가격 움직임이 고르지 않은 기간에 잘못된 신호를 보낼 수 있습니다. 이로 인해 트레이더가 잘못된 타이밍에 매매에 진입하거나 청산하여 손실이 발생할 수 있습니다.
3. 정확성 부족: 이동평균은 일반적으로 20일 또는 50일 등 고정된 기간을 사용하여 계산됩니다. 이로 인해 트레이딩 타이밍을 잡을 때 정밀도가 떨어질 수 있습니다. 예를 들어 50일 이동평균은 너무 느려 단기 추세를 포착하기 어렵고, 10일 이동평균은 너무 빨라 노이즈를 걸러내지 못할 수 있습니다.
4. 제한된 정보: 이동평균은 가격 데이터만을 기반으로 하므로 가격 변동에 영향을 줄 수 있는 다른 시장 요인은 고려하지 않습니다. 따라서 향후 가격 움직임을 예측하는 데 한계가 있을 수 있습니다.
5. 지나친 의존: 일부 트레이더는 이동평균에 지나치게 의존하여 매매 결정을 내릴 때 유일한 지표로 사용합니다. 이는 유연성이 부족하고 변화하는 시장 상황에 적응하지 못하는 결과를 초래할 수 있습니다. 여러 지표와 분석 기법을 사용해 신호를 확인하고 잘못된 신호의 위험을 줄이는 것이 중요합니다.