Mavol 지표 뒤에있는 수학적 원리는 무엇입니까?

Mavol 표시기는 간단한 이동 평균을 사용하여 시간이 지남에 따라 거래량을 부드럽게하여 트레이더가 암호 화폐 시장에서 추세 강도와 잠재적 역전을 식별 할 수 있도록 도와줍니다.

2025/08/01 10:35

cryptocurrency 거래에서 Mavol 표시기 이해

Mavol (Moving Average of Volume) 표시기는 Cryptocurrency 시장에서 널리 사용되는 기술 분석 도구입니다. 특정 기간 동안 평균 거래량을 평가합니다. 가격 기반 지표와 달리 Mavol은 전용으로 전용으로 시장 참여와 잠재적 인 추세 강도에 대한 통찰력을 제공합니다. Mavol의 핵심 수학적 원리는 볼륨 데이터에 적용되는 단순한 이동 평균 (SMA) 입니다. 주어진 기간 N 동안, Mavol은 마지막 N 시간 간격의 거래량을 합산하고 n 으로 나누어 계산됩니다. 공식은 다음과 같이 표현됩니다.

mavol = (v ( + v₂ + ... + vₙ) / n

여기서 v the ~ vₙ는 가장 최근의 촛불 각각의 부피 값을 나타냅니다. 이 평균화는 볼륨의 단기 변동을 부드럽게하여 시장 활동의 지속적인 변화를 더 쉽게 식별 할 수 있습니다.

암호 화폐 시장에서 볼륨의 역할

볼륨은 암호 화폐 거래에 중요한 메트릭입니다. 주어진 시간에 거래되는 코인 또는 토큰의 수를 반영하기 때문입니다. 대량의 규모는 종종 가격 이동에 대한 강력한 관심이나 유죄 판결을 나타내며, 적은 양은 불확실성이나 참여 부족을 암시 할 수 있습니다. Mavol을 분석 할 때 거래자는 현재 볼륨과 이동 평균 사이의 편차를 찾습니다. Mavol 보다 상당히 상당한 볼륨 스파이크는 새로운 추세 또는 탈주의 시작을 알 수있는 반면, 평균 미만의 지속적인 양은 약화 운동량을 나타낼 수 있습니다.

cryptocurrency 시장은 24/7을 운영하며 뉴스, 사회적 감정 및 거시 경제적 요인에 매우 민감합니다. 따라서 볼륨 패턴이 빠르게 나타날 수 있습니다. Mavol은 벤치 마크를 제공하여 노이즈를 필터링하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 12 시간 촛불의 Bitcoin의 볼륨이 20 시간 기간 Mavol의 2.5 배인 경우 일반적으로 '고래'라고하는 대규모 플레이어의 축적 또는 분포를 제안 할 수 있습니다.

Mavol 기간의 계산 및 사용자 정의

트레이더는 전략에 따라 다양한 룩백 기간을 선택하여 Mavol을 사용자 정의 할 수 있습니다. 일반적인 설정에는 다음이 포함됩니다.

• Mavol (5) : 단기 평균, 최근 부피 변화에 민감합니다
• Mavol (10) : 스윙 거래를위한 균형 민감도
• Mavol (20) : 종종 중기 부피 추세를 식별하는 데 사용됩니다
• Mavol (50) : 장기 분석에 적합한 부드러운 라인

Ethereum의 일일 차트에서 Mavol (10)을 계산하려면 지난 10 일 동안 볼륨을 수집하십시오. 해당 값을 추가하고 10으로 나눕니다. 새 날 마다이 과정을 반복하여 가장 오래된 볼륨 값을 삭제하고 최신 정보를 포함하십시오. 이 롤링 계산은 표시기가 최신 상태로 유지됩니다.

TradingView 또는 Binance 와 같은 대부분의 거래 플랫폼은이 프로세스를 자동화합니다. TradingView에 Mavol을 적용하려면 :

• cryptocurrency 쌍의 차트를 엽니 다 (예 : BTC/USDT)
• 상단에서 '표시기'를 클릭하십시오
• 'Volume Ma'또는 'mavol'검색
• 원하는 기간을 선택하십시오 (예 : 20)
• 명확성을 위해 색상과 라인 스타일을 조정하십시오

결과 라인은 볼륨 막대 아래에 나타나 비교를 위해 과거 볼륨 데이터가 오버레이됩니다.

크로스 오버 및 발산 해석

Mavol 의 가장 실용적인 용도 중 하나는 현재 부피와 이동 평균 사이의 크로스 오버를 식별하는 것입니다. 현재 볼륨 막대가 Mavol 라인 위로 상승하면 평균 이상의 거래 활동을 나타냅니다. 이는 가격이 키 저항 수준을 넘어서 가격 이동과 일치하는 경우 탈주를 확인할 수 있습니다.

반대로, 가격 인상 중에 부피가 Mavol 아래로 남아있을 때, 그것은 유죄 판결의 부족, 즉 잠재적 인 약세의 발산을 시사 할 수 있습니다. 트레이더는 반전을 예상하기 위해 그러한 시나리오를 지켜 봅니다.

또 다른 기술은 여러 Mavol 라인을 동시에 사용하는 것입니다. 예를 들어:

• 동일한 볼륨 패널에 Mavol (10) 및 Mavol (20)을 플롯하십시오
• Mavol (10)이 Mavol (20) 을 넘을 때 단기 부피 운동량을 증가시키는 신호
• 하향 십자가는 희미한 관심을 나타낼 수 있습니다

이러한 크로스 오버는 갑작스런 펌프와 덤프가 일반적 인 Altcoins와 같은 휘발성 시장에서 특히 유용합니다.

가격 지표와 통합

Mavol 은 자체적으로 강력하지만 가격 기반 지표와 결합하면 효과가 증가합니다. 예를 들어, MAVOL을 이동 평균 수렴 발산 (MACD) 또는 상대 강도 지수 (RSI) 와 페어링하면 트레이더가 신호를 확인할 수 있습니다.

Bitcoin의 가격이 Mavol (20)을 초과하는 저항 수준 이상의 가격이 상승한다고 가정합니다. 동시에 RSI는 아래에서 50 이상으로 이동합니다. 이 합류점은 강세 사건을 강화시킵니다. 반면, 가격이 상승하지만 볼륨이 Mavol 과 RSI 아래에 머무르면 과잉 구매 조건을 보여 주면 랠리는 지속 불가능할 수 있습니다.

일부 고급 트레이더는 볼륨 가중 이동 평균을 사용하거나 볼륨이 1.5 × Mavol을 초과 할 때 경고를 트리거하는 사용자 지정 스크립트를 만듭니다. 이러한 전략은 Mavol 공식에서 파생 된 정확한 수학적 임계 값에 의존합니다.

제한 및 고려 사항

유용성에도 불구하고 Mavol은 한계가 있습니다. 간단한 평균을 사용하기 때문에 모든 데이터 포인트를 동일하게 처리하므로 이전 볼륨 값은 계산 창을 떨어 뜨릴 때까지 최신 무게와 동일한 무게를 갖습니다. 이것은 갑작스런 볼륨 이동에 대한 응답을 지연시킬 수 있습니다.

또한 Mavol은 가격 이동의 방향을 설명하지 않습니다. 이량은 브레이크 아웃과 고장 모두에서 발생할 수 있습니다. 거래자는 문맥을 신중하게 해석해야합니다. 낮은 액체 알트 코인 시장에서, 단일 대형 거래는 양을 왜곡 할 수있어, 주문서 분석과 필터링되거나 결합되지 않는 한 Mavol은 신뢰성이 떨어집니다.

특정 플랫폼에서 의 세척 거래 로 인해 교환 별 볼륨도 오도 할 수 있습니다. 따라서 검증 된 볼륨이있는 평판이 좋은 교환에서 Mavol을 사용하는 것이 정확도에 필수적입니다.

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자주 묻는 질문

단순한 이동 평균 대신 지수 이동 평균을 사용하여 Mavol을 계산할 수 있습니까?

예, 표준 Mavol은 SMA를 사용하지만 거래자는보다 반응적인 지표를 위해 지수 이동 평균 (EMA)을 볼륨에 적용 할 수 있습니다. EMA는 최근 부피 데이터에 더 큰 가중치를 부여하여 변화에 더 빠르게 반응합니다. TradingView에서이를 수행하려면 '볼륨 EMA'표시기를 사용하거나 EMA에 적용되는 소나무 스크립트를 작성하십시오.

시간대 선택이 Mavol 해석에 어떤 영향을 미칩니 까?

차트 1 분 또는 5 분짜리 차트와 같은 짧은 기간은 Mavol이 매우 민감하게 만들어서 종종 시끄러울 수있는 빈번한 신호를 생성합니다. 매일 또는 주간 차트에서 Mavol은 더 넓은 컨텍스트를 제공하지만 신호는 적습니다. 매일 차트의 20주기 Mavol은 1 개월의 볼륨 데이터를 반영하고 1 시간 차트에서는 하루 만 다룹니다.

Mavol은 축적 또는 분포 단계를 발견하는 데 유용합니까?

예. 축적 중에, 상당한 가격 이동없이 Mavol 이상으로 볼륨이 증가 할 수 있으며, 조용한 구매를 나타냅니다. 분포에서 가격은 정체 될 수 있으며 Mavol 위의 볼륨 스파이크는 큰 소지자가 판매하고 있음을 시사합니다. 이러한 패턴은 가격 행동 및 기타 지표의 확인이 필요합니다.

Mavol을 온쇄 볼륨 데이터에 적용 할 수 있습니까?

전통적인 Mavol은 Exchange 거래량을 사용하지만 트랜잭션 볼륨 또는 활성 주소와 같은 체인 메트릭에 동일한 수학 원칙을 적용 할 수 있습니다. 예를 들어, Bitcoin의 일일 온 체인 트랜잭션 양의 30 일 이동 평균을 계산하는 것은 동일한 공식을 따릅니다. 이 적응은 네트워크 활동 추세를 평가하는 데 도움이됩니다.