다른 암호화 교환에 대한 WMA 계산의 차이점은 무엇입니까?

가중 이동 평균 (WMA)은 가격 공급원, 시간 간격 및 반올림 방법의 차이로 인해 암호화 교환에 따라 다르며 동일한 공식으로도 다양한 거래 신호가 발생합니다.

2025/08/11 13:07

암호 화폐 거래에서 가중 이동 평균 (WMA) 이해

가중 이동 평균 (WMA)은 거래자가 최근 가격에 더 중요하게 할당하여 가격 데이터의 추세를 식별하기 위해 사용하는 기술 분석 도구입니다. 모든 데이터 포인트를 동일하게 취급하는 SMA (Simple Moving Average)와 달리 WMA는 데이터의 기대에 따라 선형으로 증가하는 가중치 계수를 적용합니다. 이로 인해 최근 가격 변동에 더욱 반응을 보이며 빠르게 움직이는 암호 화폐 시장의 중요한 기능입니다. N 기간 동안 WMA의 일반적인 공식은 다음과 같습니다.

wma = (가격 × × 웨이트 + 가격 × 웨이트 + ... + 가격 × 웨이트 ₙ) / 무게의 합

가중치는 일반적으로 1, 2, 3, ..., n으로 할당되며, 가장 최근의 가격은 가장 높은 무게를 제공합니다. 이 공식은 수학적으로 일관성이 있지만 데이터 샘플링, 시간 간격 및 소스 가격 선택의 차이로 인해 WMA 구현은 크립토 포런 교환에 따라 크게 다를 수 있습니다 .

데이터 소스 및 가격 선택 분산

WMA 계산이 교환에 따라 다른 주된 이유 중 하나는 사용 된 가격 데이터의 출처 에 있습니다. 각 교환은 자체 주문서 및 무역 이력을 기반으로 WMA를 계산합니다. 예를 들어, Binance는 현장 시장에서 마지막 거래 가격을 사용할 수있는 반면, Kraken은 WMA의 입력으로 주어진 간격에 걸쳐 볼륨 가중 평균 가격 (VWAP)을 통합 할 수 있습니다. 이것은 두 교환이 동일한 수학 공식을 적용하더라도 불일치로 이어집니다.

또한 일부 플랫폼은 WMA의 기초로 BID, ASK 또는 중간 가격을 사용합니다. (BID + ASK) / 2로 계산 된 중간 가격은 종종 고주파 거래 환경에서 사용되는 반면 소매 중심의 거래소는 일반적으로 마지막 거래 가격을 사용합니다. 암호화의 입찰 스프레드는 넓을 수 있기 때문에, 특히 낮은 액체 토큰의 경우,이 선택은 결과 WMA 값에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 가격 유형의 선택은 WMA 발산에서 중요한 요소입니다.

시간대와 촛대 세분화

cryptocurrency 교환은 1 분, 5 분, 1 시간 등 다양한 촛대 간격을 제공하며 WMA는 일반적으로 이러한 간격에 따라 계산됩니다. 그러나 촛불 폐쇄의 정확한 타이밍은 플랫폼마다 다를 수 있습니다 . 예를 들어, Coinbase는 1 시간의 양초를 UTC : 00, UTC : 01 등에 맞출 수 있으며 Bybit은 사용자의 첫 번째 로그인 세션에서 시작하는 롤링 창을 사용할 수 있습니다. 이 오정렬은 동일한 WMA 기간 (예 : 1 시간 촛불의 14-period WMA)을 유발하여 다양한 가격 데이터 세트를 참조합니다.

또한 일부 교환은 시간 기반 양초 대신 진드기 기반 샘플링을 사용합니다. TICK 기반 시스템에서는 모든 N 거래 후에 새로운 데이터 포인트가 기록되어 시간 일관성이 왜곡됩니다. WMA가 이러한 불규칙한 간격에 적용될 때, 출력은 시간 기반 WMA와 비교할 수 없게됩니다. 교차 교환 분석에 의존하는 거래자는 잘못된 신호를 피하기 위해 이러한 시간적 불일치를 설명해야합니다.

스무딩 및 반올림 메커니즘

또 다른 미묘하지만 영향력있는 변형은 교환이 WMA 계산에서 부동 소수점 정밀도와 반올림을 처리하는 방법입니다. 수학 공식은 표준이지만 계산 중에 사용되는 내부 정밀도는 다양합니다. 예를 들어, Kucoin은 16 자리 부동 소수점 정밀도를 사용하여 WMA를 계산할 수있는 반면 Gate.io는 각 단계 후 8 자리로 값을 자울 수 있습니다. 여러 기간 동안 이러한 반올림 차이가 축적되어 동일한 입력 데이터를 사용하더라도 다양한 WMA 라인을 초래합니다.

일부 교환은 또한 데이터를 WMA 엔진에 공급하기 전에 스무딩 필터 또는 정규화 기술을 적용합니다. 이러한 전처리 단계는 거의 문서화되지 않으므로 사용자가 외부에서 계산을 복제하기가 어렵습니다. 예를 들어, Exchange는 특이 치를 제거하거나 Hampel 필터를 적용하여 플래시 충돌 데이터를 제거하여 입력 시리즈 및 최종 WMA 결과를 변경합니다.

사용자 정의 및 사용자 정의 매개 변수

많은 거래 플랫폼을 통해 사용자는 WMA 설정을 사용자 정의 할 수 있지만 유연성의 정도는 다양합니다 . 여러 교환에서 데이터를 집계하는 TradingView 에서 사용자는 WMA 기간을 조정하거나 오프셋을 적용하거나 다른 지표와 결합 할 수 있습니다. 그러나 동일한 WMA가 Binance API 대 FTX API (서스펜션 전)에서 가져온 데이터에 적용되면 대기 시간, 데이터 필터링 및 타임 스탬프 정렬로 인해 출력이 다릅니다.

단일 교환 내에서도 API-Fed 데이터는 웹 인터페이스의 WMA와 일치하지 않을 수 있습니다 . 이는 프론트 엔드가 속도에 최적화 된 사전 렌더링 된 표시기를 사용할 수 있고 API는 독립적 계산을 위해 원시 데이터를 제공하기 때문에 발생합니다. 트레이더는 알고리즘 전략을 구축합니다. Exchange의 RAW OHLCV (개방형, 높음, 낮음, 가까운, 볼륨) 데이터를 사용하여 WMA 공식을 수동으로 복제하여 일관성을 보장해야합니다. 단계별로 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

• Exchange의 API를 통해 마지막 N 마감 가격을 가져 오십시오 (예 : Binance에서 GET /api/v3/klines 사용)
• 가장 최근의 가격이 무게 n을 얻는 곳에서 1에서 n 까지의 무게를 지정합니다.
• 각 종가 가격에 해당 중량을 곱하십시오
• 가중치 가격을 요약하십시오
• 총액을 총 중량으로 나눕니다 (즉, n (n+1)/2 ).
• Exchange의 정밀 표준에 따라 결과를 반올림하십시오

이러한 단계를 정확하게 따르지 않으면 사용자 정의 계산과 플랫폼 이행 WMA 값 사이에 불일치가 발생할 수 있습니다.

WMA 발산의 교환 별 예

Binance , Kraken 및 Bitstamp의 세 가지 교환에서 Bitcoin의 10-period WMA가 분석되는 시나리오를 고려하십시오. 모두 1 시간의 양초와 마지막 거래 가격을 사용하지만 차이가 나옵니다.

• Binance는 그 창의 마지막 거래를 사용하여 순간 60 초마다 양초를 업데이트합니다.
• 크라켄 골재는 1 시간 간격으로 거래되지만 일광 절약 시간 교대에 조정하여 1 년에 두 번 1 시간 오프셋을 발생시킵니다.
• 비트 스탬프

결과적으로, Fed 발표와 같은 고발력 이벤트 중에 Bitstamp의 WMA는 제외 된 데이터 포인트로 인해 지연 될 수 있지만 Binance의 WMA는 급격히 반응합니다 . 크라켄의 과거 데이터 정렬은 WMA 경사에서 일시적인 불연속성을 보여줄 수 있습니다. 이러한 뉘앙스는 트레이더가 WMA 값이 플랫폼에서 상호 교환 될 수 있다고 가정 할 수없는 이유를 보여줍니다.

자주 묻는 질문

내 사용자 정의 WMA 계산이 내 교환의 차트와 일치하지 않는 이유는 무엇입니까?

불일치는 데이터 소스의 차이, 반올림 정밀도 및 촛불 정렬 에서 발생합니다. 교환이 사용하는 정확한 마감 가격을 사용하고, 가중치를 올바르게 적용하며, 중간 단계에서 소수점 자리 수를 일치시킵니다.

거래소 간 중재에 TradingView의 WMA 값을 사용할 수 있습니까?

확실하게. TradingView는 균일 한 계산을 적용하지만 다양한 대기 시간으로 데이터를 가져옵니다. 표시된 WMA는 특히 빠른 가격 이동 중에 실시간 교환 별 가치를 반영하지 않을 수 있습니다 .

선물과 스팟 마켓은 동일한 교환에서 동일한 WMA 계산을 사용합니까?

반드시 그런 것은 아닙니다. 선물 WMA는 자금 조달 요율 또는 가격을 기준으로 할 수 있으며 SPOT WMA는 거래 데이터를 사용합니다. 이러한 다른 입력은 동일한 자산에 대해서도 다양한 WMA 궤적 으로 이어집니다.

교환에서 사전 계산 된 WMA를 검색하는 표준 API 방법이 있습니까?

대부분의 거래소는 직접적인 WMA 종점을 제공하지 않습니다. OHLCV 데이터에서 수동으로 계산 해야합니다. Cryptowatch 또는 Kaiko와 같은 일부 타사 서비스는 처리 된 지표를 제공하지만 자체 방법론을 적용 할 수 있습니다.