암호화 거래에서 이동 평균 사용의 한계 또는 단점은 무엇입니까?

이동 평균의 지연된 특성을 이해합니다

암호화 거래에서 이동 평균을 사용하는 데있어 가장 중요한 한계 중 하나는 고유 한 지연 에 있습니다. 이동 평균은 특정 기간 동안 평균 가격을 계산하기 때문에 과거 데이터에 의존합니다. 이는 이동 평균 크로스 오버 또는 추세 이동에 의해 생성 된 신호가 이미 가격 이동이 이미 발생한 후 발생한다는 것을 의미합니다. 빠르게 움직이고 휘발성이 높은 암호화 시장 에서이 지연으로 인해 진입 또는 출구 기회가 누락 될 수 있습니다. 예를 들어, 상인이 50 일 간단한 이동 평균 (SMA)을 사용하는 경우 평균은 과거 가격을 반영하며 갑작스런 가격 급증 또는 충돌에 빠르게 반응하지 않을 수 있습니다. 결과적으로, 이동 평균에만 의존하는 거래자들은 너무 늦게 위치에 들어갈 수있어 상단에서 구매하거나 맨 아래에서 판매 할 위험이 높아집니다.

옆으로 또는 통합 시장에서 허위 신호

cryptocurrency 시장은 종종 장기간 통합을 경험하며, 여기서 가격은 명확하게 상향 또는 하향 추세없이 좁은 범위 내에서 이동합니다. 이 단계에서 이동 평균은 허위 또는 오해의 소지가있는 신호를 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, 장기적으로 단기 이동 평균 교차는 강세 추세를 암시 할 수 있지만 실제로는 시장이 범위가되어 '휘파 송'효과를 초래할 수 있습니다. 이 신호에서 행동하는 거래자는 빠르게 이동하는 위치를 열 수 있습니다. 이 문제는 특히 저변량 altcoin 쌍 또는 시장 불일치 기간 동안 두드러집니다. 방향 모멘텀의 부족으로 인해 이동 평균이 자주 십자형으로 유발되어 추가 확인 도구없이 사용될 때 거래 수가 수가 증가합니다.

변동성 또는 갑작스런 가격 소동을 예측할 수 없습니다

이동 평균은 가격 데이터를 부드럽게하고 트렌드를 식별하도록 설계되었지만 변동성을 설명하거나 갑작스런 탈주를 예상하지는 않습니다 . cryptocurrencies는 뉴스 이벤트, 규제 발표 또는 거시 경제적 요인으로 인한 극도의 가격 변동 으로 알려져 있습니다. 이동 평균은 그러한 사건이 언제 발생하거나 시장이 어떻게 반응 할 것인지 예측할 수 없습니다. 예를 들어, 2021 년 Bitcoin 랠리 또는 2022 년 FTX 붕괴 기간 동안 가격 이동은 표준 이동 평균이 실시간으로 캡처 할 수있는 것을 훨씬 능가했습니다. 이러한 환경에서 평균 이동에만 의존하면 거래자가 빠른 타격 또는 누락 된 반전에 노출 될 수 있습니다. 이 모델은 가격 행동의 연속성을 가정하며, 이는 종종 암호화 시장에서 위반됩니다.

매개 변수 감도 및 과도한 최적화 위험

이동 평균의 효과는 9 일, 20 일 또는 200 일이든 선택한 기간에 크게 좌우됩니다. 올바른 매개 변수를 선택하는 것은 사소한 것이 아니며 종종 과도한 최적화 로 이어지며, 여기서 설정은 과거 데이터에서 잘 작동하지만 라이브 거래에는 실패합니다. 예를 들어, 9 일 EMA는 2023 년 1 분기에 이더 리움 가격 조치의 백 테스트에서 예외적으로 수행 될 수 있지만 시장 상황이 변경되어 2 분기에 실적이 저조합니다. 트레이더는 과거 데이터에 '완벽한'적합한 것을 발견 할 때까지 설정을 조정하고있어서 잘못된 신뢰성을 만듭니다. 곡선에 맞는이 관행은 견고성을 약화시킵니다. 또한, 다른 암호 화폐는 다양한 변동성 및 사이클 길이를 나타내며, Bitcoin에 적합한 매개 변수는 Solana 또는 Doge 코인에 적합하지 않을 수 있음을 의미합니다.

다중 시간 프레임 분석에서 상황 인식 부족

이동 평균은 단일 기간 내에 작동하므로 여러 차트에서 분석 할 때 일관성이없는 신호 로 이어질 수 있습니다. 50 일 SMA는 일일 차트에서 낙관적 인 추세를 나타낼 수 있으며 4 시간 차트는 약세 크로스 오버를 보여줍니다. 이 불일치는 트레이더가 우선 순위를 정할 시간 프레임에 대한 주관적인 결정을 내도록 강요합니다. 다중 시간 프레임 정렬을 위한 명확한 프레임 워크가 없으면 이동 평균만으로의 의존도 해석의 위험이 높아집니다. 또한 이동 평균에는 암호화 거래에 중요한 볼륨, 주문서 깊이 또는 체인 메트릭이 포함되지 않습니다. 예를 들어, 거래량 감소와 함께 이동 평균 상승은 약한 추세를 나타낼 수 있지만 이동 평균 자체는 이러한 차이를 반영하지 않습니다.

온쇄 및 감정 데이터를 무시하고 가격만으로 의존성

전통적인 이동 평균은 가격과 시간 만 사용하여 계산되며, 교환 유입, 지갑 활동 또는 해시 율 변화와 같은 귀중한 체인 지표를 무시합니다. 암호화에서,이 지표는 종종 초기 경향 변화를 제공합니다. 예를 들어, 교환 유출의 급증은 가격 랠리보다 우선하지만 가격이 상승하기 시작하면 이동 평균은 반응합니다. 마찬가지로, Santiment 또는 Cryptopanic와 같은 플랫폼의 사회적 감정은 가격 차트에 나타나기 전에 강세 또는 약세 모멘텀을 알릴 수 있습니다. 가격에만 집중함으로써, 이동 평균은 Broader Market 컨텍스트를 Miss Miss입니다 . 이 좁은 범위는 예측력, 특히 이야기와 투기가 기술 패턴보다 가격 행동을 유도하는 시장에서 예측력을 제한합니다.

자주 묻는 질문

• 한계에도 불구하고 암호화 거래에서 이동 평균을 효과적으로 사용할 수 있습니까? 예, 이동 평균은 볼륨 표시기, RSI 또는 온 체인 데이터 와 같은 다른 도구와 결합 할 때 여전히 유용 할 수 있습니다. 다중 신호가 정렬되는 합류 전략의 일부로 사용하면 허위 또는 지연 신호에 작용할 위험이 줄어 듭니다. 예를 들어, 이동 평균 크로스 오버를 기다리는 대기 와 대량의 키 저항 레벨에서 탈주하면 거래 설정의 신뢰성이 높아집니다.

• 암호화의 단순한 이동 평균 (SMA)보다 지수 이동 평균 (EMA)이 더 낫습니까? EMA는 최근 가격에 더 많은 무게를 두어 SMA에 비해 새로운 정보에 더 반응합니다. 이렇게하면 빠르게 움직이는 암호화 시장에서 지연이 줄어들 수 있습니다. 그러나이 감도는 또한 고르지 않은 조건에서 잘못된 신호의 가능성을 증가시킵니다. 거래자는 종종 전략에 따라 단기 거래 및 장기 트렌드 식별을 위해 SMA를 사용합니다.

• 이동 평균을 사용할 때 Whipsaw의 위험을 줄이는 방법은 무엇입니까? 효과적인 방법 중 하나는 가격 필터 또는 변동성 임계 값을 적용하는 것입니다. 예를 들어, 행동하기 전에 가격이 일정 비율로 이동 평균을 넘어서야합니다. 또 다른 접근법은 이동 평균 리본 (다양한 길이의 다중 평균)을 사용하여 추세 강도를 확인하는 것입니다. 모든 평균이 동일한 방향으로 정렬되면 추세가 더 신뢰할 수 있습니다.

• 암호화 거래에서 이동 평균을 모두 사용하지 않아야합니까? 그것들을 완전히 피하는 것은 필요하지 않습니다. 핵심은 움직이는 평균이 지연된 지표이며 분리되어서는 안된다는 것을 이해하는 것입니다. 이들은 모멘텀 지표, 볼륨 분석 및 기본 또는 체인 데이터를 포함하는 광범위한 분석 프레임 워크에 통합 될 때 가장 잘 작동합니다.