이동평균선

마지막 업데이트: 2022년 4월 9일 | 0개 댓글
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We are at the nexus point! pic.twitter.com/em8tAvgU6E — Kevin Svenson (@KevinSvenson_) July 26, 2022

업비트 투자자보호센터

이동평균은 기술적 분석을 할 때 쓰이는 기본 도구 중 하나입니다. 과거의 평균적 수치에서 현상(주로 추세)을 파악하여 현재의 매매와 미래의 예측을 돕기 위해 사용 되며 거래액, 매매대금, 가격 등 다양한 분야에서 사용 되고 있습니다.

투자자는 여러 개의 이동평균선을 동시에 표시할 수도 있으며 각 이동평균선 거래의 특성을 반영하기 위해 상황별로 다른 이동평균선을 사용할 수도 있습니다. 이동평균을 계산하는 대표적인 두 가지 방법은 단순이동평균(simple moving average, SMA)과 지수이동평균(exponential moving average, EMA) 입니다.

단순이동평균(SMA)

단순이동평균은 가장 기본적인 이동평균선으로 과거 일정 일수 동안의 종가를 가중 없이 더하여 해당 일수로 나누어 계산 합니다. 예를 들어 지난 3일 동안 비트코인 가격이 7620만 원, 7323만 3000원, 7369만 8000원이었다면 단순이동평균은 종가합계를 해당일수로 나눈 <(76200000 + 73233000 + 73698000)/3>7437만 7000원입니다.

단순이동평균은 과거와 현재의 데이터 모두 동일한 가중치가 적용됩니다. 반면 최신 데이터가 더욱 영향력이 있다는 주장도 나왔는데요. 이에 지수이동평균이 만들어졌습니다.

지수이동평균(EMA)

지수이동평균은 가중변수를 이용하여 최근 수치의 영향력은 높이고 과거 수치의 영향력은 낮추는 것입니다. 지수이동평균은 통상 최근의 데이터에 더 높은 가중치를 부여하는 가중 승수(weighting multiplier)를 이용하여 평균을 계산 하는데요.

일반적으로 지수이동평균은 세 단계를 거쳐 계산됩니다.

1) 전일 지수이동평균 및 금일 종가 확인

2) 승수(가중치를 의미하며, 일반적으로 2/(N+1)의 값이 사용) 계산

3) 금일 가격, 승수(기간) 및 직전 지수이동평균 값을 이용

금일 지수이동평균 = (금일 종가 이동평균선 x 승수) + 의 공식으로 계산

한 가지 예로 전일 지수이동평균이 5000원이고, 금일 종가는 5500원이라는 가정 하에 14일 지수이동평균을 구해보도록 하겠습니다. 일반적인 승수를 택하는 경우, 승수는 2/(1 + 14) = 0.133입니다. 지수이동평균은 위 공식에 따라 (5500 x 0.133) + (5000 x 0.867) = 5066.5원이 됩니다.

이동평균선 활용법

이동평균은 차트에서 자산의 현재 가격이 지지선과 저항선과 대비해서 어디에 위치하고 있는가를 비교 하는 데 사용됩니다. 가격이 상승하거나 하락해 이동평균선에 근접하면 투자자는 이것을 가격 지지선으로 보고 움직임이 멈추거나 일정 부분 시장 되돌림이 있을 수 있다는 신호로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 가격이 200일 지수이동평균선까지 하락하면 투자자는 200일 지수이동평균선이 가격이 반등하는 지지선으로 작용하기 때문에 가격 하락이 멈출 것으로 생각할 수 있습니다.

또한 투자자는 차트에 여러 시간 단위의 이동평균선을 표시하여 장단기 지지선 및 저항선을 시각화할 이동평균선 수 있습니다. 예를 들어 투자자는 같은 차트에서 20일 지수이동평균을 단기 지표로 이용하고, 200일 지수이동평균을 장기 이동평균선 이동평균선 지표로 사용할 수 있습니다. 지수이동평균 단위 기간이 길수록 지지선과 저항선은 더 강력하며 가격이 지수이동평균를 향해 다가가면 가격이 방향을 바꿀 가능성이 더 커질 것입니다.

이동평균의 교차(crossover)는 대개 중대한 가격 변화(shift)를 의미 하기 때문에 투자자는 이에 특별한 관심을 가질 수 있습니다. 한 이동평균선이 다른 이동평균선을 상회하거나 하회할 때 발생하는 이러한 교차는 강세 및 약세 신호로 이용 됩니다.

일반적으로 단기 이동평균이 장기 이동평균을 상향 돌파하는 강세 신호로 여겨지고, 장기 이동평균이 단기 이동평균을 하향 돌파하는 것은 약세로 여겨집니다. 예를 들어 50일 지수이동평균이 200일 지수이동평균를 상향 돌파하고 있다면 이것은 일반적으로 가격이 계속해서 상승할 것이라는 신호입니다. 거래 참가를 위한 신호로 이동평균을 이용하는 투자자는 이러한 교차 신호가 있으면 계약을 신규 매수하거나 포지션을 추가할 것입니다.

이동평균선의 한계점

이동평균은 지금까지의 가격 동향과 향후 방향을 시각화하는 데 도움을 주는 단순하지만 의미있는 지표가 될 수 있습니다. 하지만 주요 단점 중 하나는 시간이 지연된다 는 것입니다. 이동평균은 이전 가격 행동을 고려한 후행 지표이기 때문에 신호가 너무 늦은 경우가 있습니다. 예를 들어, 강세 교차는 구매를 제안할 수 있지만 가격이 크게 상승한 후에만 발생할 수 있습니다.

즉, 상승세가 계속되더라도 가격 상승과 교차 신호 사이의 기간에 잠재적 이익이 손실되었을 수 있습니다. 또는 더 나쁜 것은 잘못된 골든 크로스 신호로 인해 거래자가 가격 하락 직전에 현지 최고점을 매수할 수 있다는 것입니다. 이러한 가짜 매수 신호를 일반적으로 불 트랩 이라고 합니다. 따라서 이동평균을 단독으로 사용하기 보다는 이러한 가짜 신호를 피하기 위해 서로 다른 지표를 결합해서 보는 것이 유용 합니다.

본 논문에서는 주가의 단기적 변동을 반영하는 이동 평균선 패턴과 장기적인 주가 변동 과정을 표현하는 전환점 행렬을 사용하는 지능형 주식 거래 시스템을 제안한다. 골든 크로스를 포함하는 네 가지 패턴에 대하여 각기 독립적인 예측기를 구축한다. 또한, 피보나치 수열을 이용하여 장기간에 걸친 주가 변동 과정을 압축적으로 표현하는 전환점 행렬을 정의하여 사용한다. 한국 거래소 시장의 데이터를 사용한 실험을 통해, 패턴별 다중 예측기의 학습과 전환점 행렬의 사용이 최종적인 거래 성능의 이동평균선 개선에 기여할 수 있음을 보인다.

In this paper, an intelligent stock trading system utilizing moving average patterns which reflect short term price changes and turning point matrix which represents the long term history of stock price. Separated predictors are learned for the selected four patterns including the golden cross. In addition, the proposed system defines and utilizes turning point matrix which succinctly represents the long term history of stock price by Fibonacci numbers. Through experimental results on KOSPI, it is shown that the use of the pattern-based multiple predictors and turning point matrix can contribute to enhancement of the final trading performance.

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stock price, moving average, pattern, turning point matrix, stock trading

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이동 평균선 패턴과 전환점 행렬에 기반한 주식 거래 시스템 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지

TY - JOUR
AU - 이재원
TI - 이동 평균선 패턴과 전환점 행렬에 기반한 주식 거래 시스템
T2 - 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
JO - 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
PY - 2012
VL - 18
IS - 7
PB - 한국정보과학회
SP - 528
EP - 532
SN - 2383-6318
AB - In this paper, an intelligent stock trading system utilizing moving average patterns which reflect short term price changes 이동평균선 and turning point matrix which represents the long term history of stock price. Separated predictors are learned for the selected four patterns including the golden cross. In addition, the proposed system defines and utilizes turning point matrix which succinctly represents the long term history of stock 이동평균선 price by Fibonacci numbers. Through experimental results on KOSPI, it is shown that the use of the pattern-based multiple predictors and turning point matrix can contribute to enhancement of the final trading performance.
KW - stock price, moving average, pattern, turning point matrix, stock trading
DO - http://dx.doi.org/
ER -

이재원. (2012). 이동 평균선 패턴과 전환점 행렬에 기반한 주식 거래 시스템. 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 18(7), 528-532.

이재원. 2012, "이동 평균선 패턴과 전환점 행렬에 기반한 주식 거래 시스템", 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, vol.18, no.7 pp.528-532. Available from: doi:http://dx.doi.org/

이재원 "이동 평균선 패턴과 전환점 행렬에 기반한 주식 거래 시스템" 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 18.7 pp.528-532 (2012) : 528.

이동평균선

1. 코인 분석가 케빈 스벤슨: 26일(현지시간) BTC(비트코인) 가격이 하락하며 추세선이 변경됐습니다.

상대강도지수(RSI) 지표는 과매도 구간으로 진입하고 있고, 이동평균수렴·확산지수(MACD) 지표는 하락하며 교차되려고 합니다. 이는 비트코인 가격의 추가 하락을 의미합니다.

The trend shifted yesterday with the dip. If we get an RSI breakdown + MACD Cross down . well, things could get uglier. Lower lows become possible.

We are at the nexus point! pic.twitter.com/em8tAvgU6E

— Kevin Svenson (@KevinSvenson_) July 26, 2022

RSI란? 상대강도지수라고 부르며, 비트코인 가격의 변화(크기)와 속도를 바탕으로 과매수·과매도 구간을 수치화한 지표예요. 일반적으로 RSI 지표 70 이상은 과매수, 30 이하는 과매도로 해석합니다.

MACD란? 고점과 저점을 찾을 때 활용하는 보조 지표로 단기 이동평균과 장기 이동평균의 간의 차이를 나타내는 지표입니다. 일반적으로 두 곡선이 상승하며 교차하는 시점을 매매신호로 판단합니다. 반대로 하락하며 교차할 경우 가격 하락을 의미합니다.

2. 코인 분석가 라크 데이비스: 이번 달 막대한 양의 ETH(이더리움)가 출금됐습니다. 1년 기준으로 봐도 이더리움은 꾸준히 출금되고 있습니다.

Huge outflows of #ethereum from exchanges this month! And really all year. pic.twitter.com/S5vdchSFR7

— Lark Davis (@TheCryptoLark) July 27, 2022

기자 코멘트: 위 지표의 빨간색 막대그래프는 거래소로 입금된 이더리움 수, 민트색 그래프는 거래소에서 출금된 이더리움 수를 나타냅니다.

3) 주가이동평균선 그리기

이번에는 앞서 계산한 5, 20, 60, 120일 이동평균 값을 사용해 주가이동평균선을 그려보겠습니다. 기본적으로 차트를 그리는 방법은 13.3.2절에서 배운 내용과 같습니다.

먼저 matplotlib 패키지의 pyplot 모듈을 임포트합니다.

plot 함수를 사용해 그래프를 그리면 됩니다. 이때 각 그래프가 서로 구분될 수 있도록 범례를 추가해 보겠습니다. 범례를 만드는 가장 쉬운 방법은 그래프를 그릴 때 그래프에 label 인자를 사용하는 것입니다.

먼저 수정 종가 그래프를 그리기 위해 label 인자에 'Adj Close'를 전달합니다.

위와 마찬가지로 5, 20, 60, 120일 이동평균선 그래프도 그려봅시다.

범례를 표시하기 위해 legend 함수를 호출합니다. 이때 loc 인자를 통해 범례 표시 위치를 지정할 수 있습니다. 범례가 적절한 위치에 자동으로 출력되게 하려면 loc='best' 옵션을 사용하면 됩니다. 또한 그래프의 값을 좀 더 편리하게 확인하기 위한 격자(grid)를 표시하려면 grid 함수를 호출하면 됩니다.

그래프 출력을 위한 함수 호출을 완료했다면 show 함수를 호출해 화면에 그래프를 출력해 봅니다. 오타가 없다면 그림 13.22와 같은 모습의 그래프가 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.

그림 13.22 5, 20, 60, 120일 주가이동평균선 그래프

예제 13.3은 수정 종가 및 주가이동평균선(5, 20, 60, 120일)을 그래프로 출력하는 전체 코드입니다.

예제 13.3 수정 종가, 주가이동평균선 그래프 그리기(소스코드: book/ch13/15.py)

좋은 책 써 주셔서 감사합니다. 제가 따라해봤을 때 yahoo finance data가 제대로 다운로드 이동평균선 되지 않는 문제가 있었습니다. fix_yahoo_finance라는 모듈을 사용하니 정상 동작했습니다. 참고해 주시면 감사하겠습니다. --------------------- 이후 다시 해보니 fix_yahoo_finance를 써도 문제가 발생하네요 ^^; --------------------- fix_yahoo_finance는 get_data_yahoo()를 override하게 되어있는데 DataReader를 써서 효과가 없었습니다. ㅎㅎ 이동평균선 get_data_yahoo()로 수정해서 테스트해보니 잘 동작하네요. - 동원, 2017년 11월 15일 6:26 오전

안녕하세요 좋은 정보 정말 감사합니다. 그런데 plt.legend(loc='best') 를 입력하니 주가와 이동평균선이 합쳐지지않고 no handles with labels found to put in legend. 라고 뜹니다. 혹시 어떤 부분이 문제인지 알려주시면 정말 감사드리겠습니다. - 효정, 2019년 5월 9일 12:19 오전

plt.legend(loc='best')이 부분은 jupyter notebook에서는 에러가 뜨네요 또한 이코드 없거나 있어도 실행을 pycharm에서 하면 그래프가 똑같이 나옵니다. 이분야 자체가 이동평균선 변화가 빠르기 때문에 코드 한줄이 가끔 실행이 안된다는건 감안하겠습니다. - 짱, 2021년 1월 16일 10:28 오후


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