평균 값 라인 표시기의 공식은 무엇입니까?

평균 값 라인 표시기 이해

AVL (Average Value Line) 표시기는 주로 암호 화폐 거래에 사용되는 기술 분석 도구입니다. 단순 이동 평균 (SMA) 또는 지수 이동 평균 (EMA)과 같은보다 일반적으로 알려진 지표와 달리 AVL은 표준화되지 않으며 플랫폼 또는 트레이더의 선호도에 따라 구현이 다를 수 있습니다. 그러나 핵심 개념은 선택한 가격 값의 평균 계산 (개방, 높음, 낮은 가격 및 가격의 조합)을 계산하여 가격 이동의 역동적 인 기준을 생성합니다.

AVL의 주요 특징 중 하나는 휘발성 암호화 시장에서 소음을 줄이는 능력입니다. 여러 가격을 계산에 통합함으로써 시장 감정에 대한보다 균형 잡힌 견해를 제공합니다. 평균 값 라인에 종종 사용되는 공식은 일반적인 가격 또는 가중 평균 가격을 기준으로 한 다음 사용자 정의 기간에 걸쳐 평활화됩니다. 일반적인 평균 값 라인에서 가장 널리 허용되는 기본 공식은 다음과 같습니다.

AVL = (High + Low + Close) / 3

이것은 본질적으로 전형적인 가격으로 , 많은 파생 지표의 기초가됩니다. 그런 다음 거래자는 지정된 기간 (예 : 14 기간)에 비해이 일반적인 가격에 이동 평균 (일반적으로 단순한 이동 평균) 을 적용하여 원활한 라인을 만듭니다. 따라서 전체 공식은 다음과 같습니다.

AVL = SMA ((High + Low + Clos) / 3, N)

어디:

• 기간 동안 최고 가격
• 최저 = 최저 가격
• 닫기 = 기간의 마감 가격
• n = 이동 평균에 사용되는 기간 수

이 버전의 AVL은 맞춤형 스크립트가 적용될 때 TradingView 및 Metatrader와 같은 거래 플랫폼에서 널리 지원됩니다.

공식의 사용자 정의 및 변형

(High + Low + Close)/3 공식은 표준이지만 일부 트레이더는 평균 가치 라인을 수정하여 더 큰 감도를 위해 개방 가격을 포함합니다. 그러한 경우, 공식은 다음과 같습니다.

AVL = (Open + High + Low + Close) / 4

이 버전은 쿼드 가격 평균 으로 알려져 있으며 단일 촛불 또는 기간 내에보다 포괄적 인 가격 행동을 포착하는 것을 목표로합니다. N 기간 동안 SMA를 사용 하여이 값이 평활화되면 AVL의 정제 된 버전이됩니다.

또 다른 변형은 볼륨 가중 계산을 사용하여 더 높은 거래 활동의 기간을 강조합니다. 볼륨 가중 평균 값 라인 공식은 다음과 같습니다.

avl = sum (((High + Low + Clos) / 3) × 볼륨, n) / sum (볼륨, n)

이 접근법은 상당한 거래량이 발생한 기간에 더 많은 가중치를 부여하여 암호 화폐 공간에서 강력한 시장 이동에 더욱 반응하는 지표를 제공합니다.

트레이더는 TradingView 또는 백 테스트를 위해 pandas 및 ta 와 같은 파이썬 라이브러리를 통해 Pine Script를 사용하여 이러한 변형을 구현할 수 있습니다.

단계별 계산 예제

일반적인 가격을 기준으로 5주기 SMA의 평균 값 라인을 수동으로 계산하려면 다음을 수행하십시오.

• 지난 5 개의 촛대 (예 : 일일 차트를위한 5 개의 매일 양초)에 대한 높고 낮은 가격 및 근접 가격을 모으십시오.
• 각 양초에 대해 일반적인 가격을 계산하십시오. (High + Low + Close) / 3
• 5 기간 동안 일반적인 가격을 계산 한 후에는 요약하십시오.
• 일반적인 가격의 단순한 이동 평균을 얻으려면 총계를 5로 나눕니다.
• 결과는 현재 AVL 값 입니다.
• 가장 오래된 데이터 포인트를 삭제하고 최신 데이터를 추가하는 각각의 새로운 양초에 대해이 프로세스를 반복하십시오.

자동화하려면 TradingView 에서이 Pine Script Code Snippet을 사용하십시오.

 //@version=5 indicator('Average Value Line', overlay=true) typicalPrice = (high + low + close) / 3 avl = ta.sma(typicalPrice, 14) plot(avl, color=color.blue, title='AVL')

이 스크립트는 일반적인 가격의 14 기간 SMA를 계산하고 가격 차트에 직접 표시하여 거래자가 지원, 저항 및 추세 방향을 시각화 할 수 있습니다.

cryptocurrency 거래 전략에서 AVL 사용

평균 가치 라인은 특히 추세 식별 및 크로스 오버 전략 에 유용합니다. Bitcoin 또는 Ethereum과 같은 암호 화폐 가격이 AVL 라인 위로 일관되게 거래되면 강세 추세를 나타냅니다. 반대로, AVL 아래의 지속적인 가격 행동은 약세 모멘텀을 나타냅니다.

트레이더는 종종 AVL을 두 번째 이동 평균 (예 : 더 빠른 5- 기간 SMA)과 결합하여 크로스 오버 신호를 생성합니다.

• 구매 신호는 빠른 SMA가 AVL 위로 넘어갈 때 발생합니다.
• 빠른 SMA가 AVL 아래로 건너면 판매 신호가 나타납니다.

또한 AVL은 동적지지/저항 수준 역할을 할 수 있습니다. 상승 추세에서 라인은 철수 대상 역할을 할 수 있으며, 트레이더는 계속되는 연속을 확인하기 위해 바운스를 감시합니다. 하락세 중에 AVL은 집회를 막아 단락 기회를 제공 할 수 있습니다.

cryptocurrencies는 변동성이 높기 때문에 더 긴 기간 (예 : AVL (20) 또는 AVL (50) )을 사용하여 갑작스런 가격 급등 또는 고래 움직임으로 인한 잘못된 신호를 필터링하는 데 도움이됩니다.

일반적인 오해 및 모범 사례

빈번한 오해는 AVL을 독립형 예측 도구로 취급하는 것입니다. 지연 지표 로, 과거의 가격 데이터를 반영하고 미래의 움직임을 예측하지 못한다는 것을 의미합니다. 볼륨, RSI 또는 MACD의 확인없이 AVL에만 의존하면 무역 결정이 좋지 않을 수 있습니다.

다른 문제는 거래자가 플랫폼에서 일관되지 않은 공식을 사용할 때 발생합니다. 예를 들어, 한 차트는 (H+L+C)/3에 따라 AVL을 표시 할 수 있고, 다른 차트는 (O+H+L+C)/4를 사용합니다. 이러한 불일치는 백 테스트 또는 라이브 거래에 혼란을 야기 할 수 있습니다. 차트 소프트웨어에서 사용하는 정확한 공식을 항상 확인하십시오.

모범 사례에는 다음이 포함됩니다.

• 부피 표시기와 함께 AVL을 사용하여 탈주를 검증합니다.
• 거래 기간 을 기준으로 기간 길이를 조정합니다 (스케일링의 경우 짧고 스윙 거래의 경우 더 길음).
• 더 높은 기간 (예 : 4 시간 또는 일일)에 AVL을 적용하여 낮은 기간 동안 거래를 실행하기 전에 주요 추세를 식별합니다.

자주 묻는 질문

모든 cryptocurrency 쌍에서 평균 값 라인을 사용할 수 있습니까? 예, AVL은 BTC/USDT, ETH/BTC 또는 altcoin 쌍을 포함한 모든 암호 화폐 거래 쌍에 적용 할 수 있습니다. 계산은 자산과 무관하며 가격 데이터 만 필요합니다. 그러나 효율성은 유동성과 변동성에 따라 다를 수 있습니다. 휘발성이 높거나 부피가 낮은 알트 코인은 시끄러운 신호를 생성 할 수 있습니다.

AVL은 볼륨 프로파일의 평균 가격과 동일합니까? 볼륨 프로파일 평균 가격은 세션 동안 특정 가격 수준에서 볼륨으로 가중치를 계산하며, 종종 시장 프로필 분석에 사용됩니다. 대조적으로 AVL 은 일반 또는 쿼드 가격의 시간 기반 이동 평균이며 수평 볼륨 분포에 의존하지 않습니다.

Binance 거래 차트에 AVL을 어떻게 추가합니까? Binance에는 내장 AVL 표시기가 없습니다. 이를 사용하려면 TradingView를 Binance 계정에 연결하십시오. AVL 공식으로 소나무 스크립트를 만들고 사용자 정의 표시기로 저장 한 다음 모든 암호화 차트에 적용하십시오. 또는 사용자 정의 표시기를 지원하는 3commas 또는 cryptohopper 와 같은 타사 도구를 사용하십시오.

백 테스트를 위해 Python을 사용하여 AVL을 계산할 수 있습니까? 예. pandas 사용하여 이동 평균에 대한 일반적인 가격과 ta 라이브러리를 계산하십시오. 예제 코드 :

 import pandas as pd import ta df [ '일반적인 _price'] = (df [ 'high'] + df [ 'low'] + df [ 'close']) / 3 df [ 'avl'] = ta.trend.sma_indicator (df [ 'glancical_price'], Window = 14)

이것은 14 기간 AVL을 계산하고 분석을 위해 새로운 열에 저장합니다.