선체 이동 평균 (HMA)은 무엇이며 암호화에 효과적입니까?

선체 이동 평균 이해 (HMA)

선체 이동 평균 (HMA) 은 Alan Hull이 단순한 이동 평균 (SMA) 또는 지수 이동 평균 (EMA)과 같은 기존 이동 평균과 관련된 지연을 해결하기 위해 기술 지표입니다. 고정 기간 동안 가격 데이터를 계산하는 기존의 이동 평균과 달리 HMA는 추세 식별의 원활함을 유지하면서 지연을 줄이기 위해 가중치 가중 이동 평균의 가중 조합을 사용합니다. HMA의 핵심 아이디어는 신호 신뢰성을 희생하지 않고 가격 변동에 더 빨리 반응하는 것입니다.

HMA의 공식에는 여러 단계가 포함됩니다. 지정된 기간에 걸쳐 가중 이동 평균 (WMA)을 계산하여 일반적으로 n 으로 표시됩니다. 그런 다음 짧은 기간, 특히 원래 길이 (N/2)를 사용하여 두 번째 WMA를 계산합니다. 이 두 WMA는 응답 성을 증폭시키는 방식으로 결합됩니다. WMA가 길고 짧은 WMA의 차이는 더 긴 WMA에서 두 배가되고 차감됩니다. 마지막으로, 원래 기간의 제곱근의 WMA가 결과를 부드럽게하기 위해 적용됩니다. 이 마지막 단계는 HMA에게 독특한 반응성과 지연을 줄이는 것입니다.

예를 들어, 20주기 HMA를 계산합니다.

• 20- 기간 WMA를 계산하십시오
• 10-period WMA를 계산하십시오
• 계산 : (2 × 10-period WMA)-(20-period WMA)
• 4 또는 5 기간으로 반올림 된 √20 ≈ 4.47에 WMA를 적용하십시오.

이 프로세스는 이동 평균 선을 초래하여 가격 행동을 밀접하게 포옹하여 SMA 또는 EMA보다 초기에 트렌드 반전을 더 쉽게 발견 할 수 있도록합니다.

HMA가 전통적인 이동 평균과 다릅니다

SMA 및 EMA 와 같은 전통적인 이동 평균은 암호화 거래에 널리 사용되지만 고유 한 지연으로 고통받습니다. SMA는 모든 데이터 포인트를 동일하게 취급하여 가격 모멘텀이 이동할 때 지연된 신호를 유발합니다. EMA는 최근 가격에 더 많은 무게를 할당하여 응답 성을 향상 시키지만 휘발성 암호 시장 운동 중에도 여전히 크게 지연됩니다.

대조적으로, HMA는 이 지연을 최소화하도록 설계되었습니다. 수학적 구조를 통해 특히 암호 화폐에서 흔히 발생하는 빠른 스윙에서 가격을 더 밀접하게 추적 할 수 있습니다. Bitcoin 및 Ethereum 과 같은 암호화 자산은 종종 급격한 집회와 수정을 경험하기 때문에 HMA가 반응하는 능력은 단기 거래자에게 신속하게 매력적입니다.

또 다른 주요 차이점은 부드러움에 있습니다. 많은 빠른 반응 지표가 시끄러운 신호를 생성하는 반면, HMA는 기간의 제곱근에 적용된 최종 WMA로 인해 비교적 부드러운 곡선을 유지합니다. 응답 성과 부드러움 사이의 이러한 균형은 HMA를 암호화 차트 플랫폼에 사용하는 다른 이동 평균과 차별화하는 것입니다.

cryptocurrency 거래에 HMA를 적용합니다

트레이더는 암호화 차트를 분석 할 때 여러 가지 방법으로 HMA를 사용합니다. 하나의 일반적인 전략은 HMA 라인의 방향을 모니터링하는 것입니다. HMA가 위쪽으로 경사질을 할 때, 그것은 낙관적 인 트렌드를 시사합니다. 하향 경사는 약세 운동량을 나타냅니다. HMA는 전통적인 평균보다 빠르게 반응하기 때문에 초기 입력 및 출구 신호를 제공 할 수 있습니다.

또 다른 인기있는 방법은 HMA 크로스 오버 전략 입니다. 트레이더는 50 기간 및 200 기간 HMA와 같은 기간이 다른 두 개의 HMA 라인을 플로팅합니다. 더 짧은 기간 HMA가 더 긴 하이가 지나면 구매 신호가 생성됩니다. 반대로, 더 짧은 HMA가 더 긴 HMA 아래로 교차하면 판매 신호를 유발합니다. 이 듀얼 HMA 접근법은 단일 라인 분석에서 발생할 수있는 잘못된 신호를 필터링하는 데 도움이됩니다.

예를 들어, 4 시간 Bitcoin/USDT 차트 :

• 50-period HMA를 파란색으로 설정하십시오
• 200-period HMA를 빨간색으로 설정하십시오
• 파란색 선이 빨간색 선 위로 건너기를 기다립니다.
• 볼륨 상승으로 크로스 오버를 확인하십시오
• 긴 위치를 입력하십시오

이 전략은 암호화 시장의 강력한 인기 단계에서 특히 효과적입니다. 그러나 옆으로 또는 고르지 않은 가격 행동 중에 크로스 오버가 자주 발생하여 Whipsaws로 이어질 수 있습니다. 따라서 HMA와 볼륨 분석 또는 RSI 또는 MACD 와 같은 다른 지표를 결합하면 정확도가 향상 될 수 있습니다.

암호화 거래 플랫폼에서 HMA 구성

대부분의 최신 거래 플랫폼은 HMA 통합을 지원합니다. 예를 들어 TradingView 에서 사용자는 다음과 같이 표시기를 추가 할 수 있습니다.

• 암호화 차트 열기 (예 : BTC/USD)
• 상단에서 "표시기"버튼을 클릭합니다
• 검색 창에 "헐 이동 평균"을 입력합니다
• 결과에서 선택합니다
• 길이 매개 변수 조정 (기본값은 20)
• 가시성을 위해 색상 및 선 두께를 선택합니다

바이 니스 또는 바이 비트 에서는 프로세스가 약간 다를 수 있습니다. 일부 거래소에는 HMA가 내장되어 있지 않으므로 트레이더가 외부 도구 나 스크립트를 사용해야합니다. 이러한 경우 사용자 정의 소나무 스크립트 코드를 가져올 수 있습니다.

 //@version=5 indicator('Hull Moving Average', overlay=true) length = input.int(20, title='Period') hma = ta.wma(2 * ta.wma(close, length / 2) - ta.wma(close, length), math.round(math.sqrt(length))) plot(hma, color=color.orange, title='HMA')

이 스크립트는 HMA를 계산하고 가격 차트에서 직접 오버레이됩니다. 사용자는 다양한 기간 (예 : 스케일링 용 단기간) (예 : 9 또는 14), 스윙 거래의 경우 더 긴 (50 또는 100)에 맞게 기간 입력을 수정할 수 있습니다.

암호화 시장에서 HMA 효율성 평가

암호화에서 HMA의 효과는 시장 상황과 거래 스타일에 달려 있습니다. 강력한 인기 시장에서 HMA는 이전 신호를 제공하여 전통적인 이동 평균보다 우수합니다. 예를 들어, Bitcoin의 2023 년 랠리는 $ 25,000에서 $ 45,000 사이에서 50- 기간 HMA는 상승세를 유지했으며 약간의 풀백 후에 적시에 재진입 포인트를 제공했습니다.

그러나 휘발성이 높거나 범위가 높은 시장에서 HMA는 잘못된 신호를 생성 할 수 있습니다. cryptocurrencies는 종종 갑작스런 뉴스 중심의 스파이크 또는 플래시 충돌을 경험하여 HMA가 휘파람을 유발할 수 있습니다. 따라서 다른 도구의 확인없이 HMA에만 의존하면 위험이 증가합니다.

역사적 암호화 데이터에 대한 백 테스트는 혼합 된 결과를 보여줍니다. 일일 차트 에서 HMA 기반 전략은 특히 스톱 손실 주문과 같은 위험 관리 규칙과 결합 될 때 장기간에 걸쳐 긍정적 인 수익을 창출했습니다. 낮은 기간 (예 : 5 분 또는 15 분) 에서는 자산 및 유동성에 따라 성능이 크게 다릅니다.

궁극적으로 HMA의 강점은 응답성에 있으며 적시에 출품작을 우선 순위를 정하는 활발한 암호화 트레이더에게 귀중한 도구입니다. 독립형 솔루션은 아니지만 광범위한 분석 프레임 워크의 일부로 가장 잘 작동합니다.

자주 묻는 질문

암호화 거래를위한 최적의 HMA 기간은 얼마입니까? 보편적 인 최적 기간은 없습니다. 단기 거래자는 종종 5 분에서 1 시간 차트에서 9-20 기간을 사용합니다. 스윙 트레이더는 4 시간 또는 일일 차트에서 50 ~ 100 기간을 선호합니다. 선택은 변동성과 거래 목표에 달려 있습니다.

모든 암호 화폐에 HMA를 사용할 수 있습니까? 예, HMA는 충분한 가격 데이터가있는 암호화 자산에 적용 할 수 있습니다. Bitcoin 및 Ethereum 과 같은 주요 동전과 더 휘발성 알트 코인에서 잘 작동합니다. 그러나 불규칙한 가격 조치를 가진 낮은 액체 토큰은 신뢰할 수없는 HMA 신호를 생성 할 수 있습니다.

HMA는 0 지수 지수 이동 평균과 어떻게 비교됩니까? 둘 다 지연을 줄이는 것을 목표로하지만 HMA는 고유 한 WMA 기반 공식을 사용하는 반면 Zero Lag EMA는 EMA에 보정 계수를 적용합니다. HMA는 매끄럽고 시끄러운 경향이있어 암호화의 시각적 추세 분석에 더 적합합니다.

HMA는 자동 암호화 거래 봇에 적합합니까? 예, HMA는 거래 알고리즘으로 코딩 할 수 있습니다. 수학 공식은 결정적이며 파이썬 또는 소나무 스크립트로 구현하기 쉽습니다. 그러나 HMA를 사용하는 봇에는 통합 단계에서 과잉 거래를 피하기 위해 부피 또는 변동성을위한 필터가 포함되어야합니다.