지수 이동 평균 (EMA)은 어떻게 계산됩니까?

지수 이동 평균 (EMA)은 최근 가격을 우선시하여 휘발성 암호 시장에서 초기에 추세를 발견하는 데 이상적입니다.

2025/07/30 10:35

지수 이동 평균 (EMA)의 개념 이해

지수 이동 평균 (EMA) 은 최근 데이터 포인트에 더 큰 가중치를 부여하는 이동 평균 유형으로 간단한 이동 평균 (SMA)에 비해 새로운 정보에 더 반응합니다. 이 특성은 EMA가 Cryptocurrency 거래 에 특히 유용하게 만들어지며 가격 변동은 변동성이 높고 빠를 수 있습니다. 지정된 기간 동안 모든 데이터 포인트를 동일하게 처리하는 SMA와 달리 EMA는 최근 가격을 강조하여 거래자가 트렌드를 더 일찍 감지 할 수 있도록합니다. EMA의 핵심 아이디어는 시간이 지남에 따라 가격을 매끄럽게하면서 지연을 줄이는 것입니다. 이 응답 성은 기하 급수적으로 감소하는 가중치를 구형 관측치로 적용하는 승수를 통해 달성됩니다.

EMA를 계산하는 데 필요한 구성 요소

EMA를 계산하려면 몇 가지 주요 구성 요소가 필요합니다.

• 이전 EMA 값 : 첫 번째 계산의 경우 일반적으로 간단한 이동 평균 (SMA)으로 대체됩니다.
• 현재 가격 : 일반적으로 현재 기간의 암호 화폐의 종가.
• 스무딩 팩터 (승수) : 선택한 기간에 따라 결정됩니다.

평활 요인은 공식을 사용하여 계산됩니다.
평활 요인 = 2 / (n + 1)

여기서 N은 기간 수 (예 : 10 일, 20 일)를 나타냅니다. 예를 들어, 10 일 EMA에서 승수는 2 / (10 + 1) = 0.1818 또는 18.18%입니다. 이 승수는보다 최근의 가격이 EMA 가치에 더 큰 영향을 미치도록합니다.

EMA의 단계별 계산

EMA 계산에는 정확하게 따라야하는 일련의 단계가 포함됩니다.

• 거래 전략에 따라 기간 길이 (예 : 12 일, 26 일)를 결정하십시오 .
• 초기 EMA 값에 대한 간단한 이동 평균 (SMA)을 계산하십시오 . 10 일 EMA의 경우 처음 10 일의 마감 가격을 합계하고 10으로 나눕니다.
• 포뮬러 2 / (n + 1)을 사용하여 스무딩 승수를 계산합니다 .
• 다음 날마다 EMA 공식을 적용하십시오 .
  EMA = (현재 가격 - 이전 EMA) × 승수 + 이전 EMA

예를 들어, 오늘의 종가 가격이 $ 30,000 인 경우 이전 EMA는 $ 29,500이고 승수는 0.1818이면 계산이 다음과 같습니다.

(30,000 ~ 29,500) × 0.1818 + 29,500 = 500 × 0.1818 + 29,500 = 90.9 + 29,500 = 29,590.9 .

이 값은 새로운 EMA가되고 다음 기간의 계산에 사용됩니다.

cryptocurrency 데이터를 사용하는 실제 예

가상의 종가 가격을 사용하여 Bitcoin에 대한 3 일 EMA를 계산해 봅시다.

• 1 일 : $ 25,000
• 2 일차 : $ 26,000
• 3 일차 : $ 27,000
• 4 일차 : $ 28,000

먼저 처음 3 일 동안 SMA를 계산하십시오.

(25,000 + 26,000 + 27,000) / 3 = 26,000 - 이것은 시작 EMA입니다.

다음으로 승수를 결정하십시오.
2 / (3 + 1) = 0.5

이제 4 일 동안 EMA를 계산하십시오.
EMA = (28,000 -26,000) × 0.5 + 26,000 = 2,000 × 0.5 + 26,000 = 1,000 + 26,000 = 27,000

따라서 4 일차에 3 일 EMA는 $ 27,000입니다. 이 프로세스는 각각의 새로운 데이터 포인트에 대해 반복되며, 가장 최근의 EMA 값은 다음 계산에 공급됩니다.

거래 플랫폼 및 스크립트에서 EMA 구현

많은 cryptocurrency 트레이더는 TradingView , Binance 또는 Metatrader 와 같은 플랫폼을 사용하여 EMA를 자동으로 시각화합니다. 그러나 수동으로 또는 코드를 통해 EMA를 구현하는 방법을 이해하는 것은 사용자 정의 전략에 가치가 있습니다.

파이썬 에서 EMA는 pandas 와 같은 라이브러리를 사용하여 계산할 수 있습니다.

• 필요한 라이브러리 가져 오기 : import pandas as pd
• 가격 시리즈 생성 : prices = pd.Series([25000, 26000, 27000, 28000, 29000])
• EWM () 함수 사용 : ema = prices.ewm(span=3, adjust=False).mean()
• 결과 표시 : print(ema)

span 매개 변수는 기간 수에 해당합니다. adjust=False 인수는 표준 재귀 EMA 공식의 사용을 보장합니다. 이 방법은 초기 SMA를 자동으로 처리하고 올바른 승수를 적용합니다.

수동 스프레드 시트 구현 (예 : Google Sheets 또는 Excel) :

• 열 A 열에서 마감 가격을 목록
• 열 B의 첫 번째 n 행에 대해 SMA를 계산하십시오 .
• 셀에 승수를 설정합니다 (예 : 2/(n+1)).
• 다음 행에서 , 공식을 사용하십시오 : =(A5-B4)*$C$1+B4 , 여기서 A5는 현재 가격, B4는 이전 EMA, C1은 승수입니다.
• 공식을 아래로 드래그하여 모든 후속 행에 대해 EMA를 계산하십시오.

일반적인 오해와 설명

빈번한 오해는 EMA가 모든 역사적 데이터를 사용하여 첫날부터 가중치가 기하 급수적으로 감소한다는 것입니다. 실제로, 재귀 적 특성으로 인해 EMA는 빠르게 수렴 하고 특정 지점을 넘어서는 데이터는 무시할만한 영향을 미칩니다. 또 다른 오해는 EMA가 본질적으로 SMA보다 더 정확하다는 것입니다. 가격 변동에 더 빠르게 반응하지만 고르지 않은 시장에서 더 많은 허위 신호를 생성 할 수도 있습니다.

일부 거래자들은 EMA 공식이 플랫폼마다 다르다고 생각합니다. 그러나 핵심 계산은 일관성을 유지합니다 . 차이는 초기 값이 설정되는 방식 (예 : SMA 사용 또는 첫 번째 가격과 동일)에서만 발생합니다.

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자주 묻는 질문

승수가 2 / (n + 1)로 계산되는 이유는 무엇입니까?

이 공식은 과거 가격에 할당 된 가중치가 기하 급수적으로 부패하도록합니다. '2'의 선택은 가중치를 정규화하여 평균이 선택된 기간에 적절하게 반응하도록합니다. 그것은 응답 성과 스무딩의 균형을 유지하여 EMA가 너무 민감하거나 너무 부진하지 않습니다.

SMA를 시작점으로 사용하지 않고 EMA를 계산할 수 있습니까?

예, 덜 일반적이지만 일부 시스템은 데이터 세트의 첫 번째 가격을 사용하여 EMA를 초기화합니다. 그러나 이것은 초기 값을 기울일 수 있습니다. 초기화에 SMA를 사용하면 특히 단기간에보다 안정적이고 대표적인 출발점이 제공됩니다.

EMA 기간 변경이 거래 신호에 어떤 영향을 미칩니 까?

짧은 기간 (예 : 9 일)은 EMA가 가격 변동에 더 민감하게 만들어서 이전이지만 신뢰할 수없는 신호를 생성합니다. 더 긴 기간 (예 : 50 일)은 소음을 부드럽게하지만 지연을 도입하여 입력 또는 출구 포인트를 지연시킬 수 있습니다.

EMA는 모든 cryptocurrency 기간에 적합합니까?

EMA는 1 분, 매일 또는 주간 차트 (1 분, 매주 차트) 에 적용 할 수 있습니다. 효과는 상인의 전략에 달려 있습니다. 단기 거래자는 종종 9 또는 12 기간 EMA를 사용하는 반면, 장기 투자자는 50 또는 200 기간 EMA에 의존하여 주요 추세를 식별 할 수 있습니다.