단순 이동 평균 matlab 코드

MATLAB을 사용하여 행렬의 특정 열의 3 일 이동 평균을 찾고 행렬에 이동 평균을 추가하려면 어떻게해야합니까? 행렬의 아래에서 위로 3 일 이동 평균을 계산하려고합니다. 다음 행렬 a와 mask가 주어진다. conv 명령을 구현하려고 시도했지만 오류가 발생한다. 행렬의 두 번째 열에서 사용하려고 시도한 conv 명령이있다. 원하는 출력은 다음과 같다. 제안 사항이 있으면 고맙겠습니다. 행렬 a의 2 열에 대해 다음과 같이 3 일 이동 평균을 계산하고 행렬 4 열에 결과를 배치합니다. 행렬을 다음과 같이 이름을 바꿉니다. desired for 단지 삽화 17, 14, 11의 3 일 평균은 14 일, 11 일, 8 일의 3 일간 평균 11, 8, 5의 3 일 평균은 8 일, 3 일 평균의 8, 5, 2는 5입니다. 3 일 이동 평균에 대한 계산이 시작되기 때문에 4 열의 하단 2 행에는 값이 없습니다. 하단 적어도 17, 14, 11까지 유효 출력은 표시되지 않습니다. Aaron Jun 12 13 at 1 28. 일반적으로 오류를 표시하면 도움이 될 것입니다. 이 경우에는 두 가지를 잘못합니다. . 첫 번째 회선은 3 또는 이동 평균의 길이로 나눌 필요가있다. 두 번째, c의 크기를 알아라. 당신은 C에 맞을 수 없다. 이동 평균을 얻는 전형적인 방법은 똑같이 사용하는 것이다. 하지만 그건 그렇지 않다. 당신이 원하는 것처럼 보입니다. 대신에 당신은 몇 줄을 사용해야합니다. movAv m 다운로드 movAv2 - 가중치 부여를위한 업데이트 된 버전입니다. 설명 Matlab에는 financial Toolbox에서 movavg 및 tsmovavg 시계열 이동 평균이라는 함수가 포함되어 있습니다. 이들의 기본 기능을 복제하도록 설계된이 코드는 루프 내부에서 인덱스를 관리하는 좋은 예를 제공합니다. 이 코드는 의도적으로 코드를 짧고 단순하게 유지하여이 프로세스를 명확하게 유지합니다 ..movAv는 간단한 이동 avera 어떤 상황에서 잡음이 많은 데이터를 복구하는 데 사용할 수있는 GE 슬라이딩 시간대에 걸친 입력 y의 평균을 취하여 작동합니다. n의 크기는 n으로 지정됩니다. n이 클수록 효과의 평활화 정도가 커집니다 n은 입력 벡터 y의 길이에 상대적이며 실제로는 잘 저역 통과 필터를 생성합니다. 예제 및 고려 사항 섹션을 참조하십시오. n의 각 값에 의해 제공되는 평활화의 양은 입력 길이에 비례하기 때문에 벡터, 언제나 다른 값을 테스트 해 볼 가치가있다. n이 100 인 경우 각 점에서 n 점을 잃고, 입력 벡터의 첫 번째 99 점에는 100pt 평균에 대한 충분한 데이터가 들어 있지 않다는 것을 기억하자. 이것은 피할 수있다. 예를 들어, 아래의 코드와 그래프는 서로 다른 길이의 창 평균을 비교합니다. 10 10pt는 단일 20pt 평균과 비교됩니다. 두 경우 모두 20 점의 데이터가 손실됩니다. xaxis 생성 x 1 0 01 5 잡음 잡음 생성 4 잡음 인자 1, ceil numel x noiseReps, noiseReps, 1 잡음 변형 잡음, 1, 길이 잡음 noiseReps ydata 잡음 생성 y exp x 10 잡음 1 길이 x Perfrom 평균 y2 movAv y, 10 10 pt y3 movAv y2, 10 10 10 pt y4 movAv y, 20 20 pt y5 movav, 40 40 pt y6 movAv y, 100 100 pt 플롯 그림 플롯 x, y, y2, y3, y4, y5, y6 범례 Raw 데이터, 10pt 이동 평균, 10pt, 20pt, 40pt, 100pt xlabel x ylabel y title 이동 평균 비교 ..movAv m 코드 run-through 함수 출력 movAv y, n 첫 번째 줄은 함수 이름, 입력 및 출력을 정의합니다. 입력 x는 평균을 수행 할 데이터의 벡터 여야합니다. n은 평균을 수행하는 평균 포인트 수 여야합니다. 함수에 의해 반환 된 평균 데이터가 포함됩니다. 출력 출력 사전 할당 NaN 1, numel y n midPoint 라운드의 중점 찾기 n 2 함수의 주요 작업은 for 루프에서 수행되지만 시작하기 전에 두 가지가 준비됩니다. stari 출력은 NaN으로 미리 할당됩니다. 이 두 가지 목적을 달성했습니다. 먼저 Matlab이 수행해야하는 메모리 저글링을 줄이기 때문에 우선적으로 사전 할당이 일반적으로 좋은 방법입니다. 둘째, 평균 데이터를 다음과 같은 크기의 출력에 배치하는 것이 매우 쉽습니다. 입력 벡터 이것은 동일한 xaxis가 둘 다 나중에 사용할 수 있다는 것을 의미하며 플로팅에 편리합니다. 또는 NaN을 한 줄의 코드 출력 출력에서 ​​나중에 제거 할 수 있습니다. 변수 midPoint는 출력 벡터의 데이터를 정렬하는 데 사용됩니다 입력 벡터의 처음 9 포인트에 대해 10 포인트 평균을 취하기에 충분한 데이터가 없기 때문에 n 10, 10 포인트가 손실됩니다. 출력이 입력보다 짧으 므로 midPoint가 올바르게 정렬되어야합니다 출력을 미리 할당 할 때 생성 된 NaN 버퍼에 의해 입력과 동일한 양의 데이터가 손실되도록 입력이 유지됩니다. y 길이가 1 인 경우 - n abban보다 평균을 취할 인덱스 범위를 찾습니다. 계산 평균 산출량 a midPoint mean yab end for 루프 자체에서 입력의 각 연속 세그먼트에 대해 평균을 취합니다. 루프는 입력 y의 길이에서 손실 될 데이터를 뺀 길이 1까지 정의됩니다. n If 입력은 100 포인트 길이이고 n은 10입니다. 루프는 1에서 90까지 실행됩니다. 이것은 평균화 할 세그먼트의 첫 번째 인덱스를 제공합니다. 두 번째 인덱스 b는 단순히 n-1입니다. 따라서 첫 번째 반복에서, a 1 n 10 그래서 b 11-1 10 첫 번째 평균은 yab 또는 x 1을 취함 10이 세그먼트의 평균값은 단일 값으로 인덱스 a midPoint 또는 1 5 6.에 저장됩니다. 6. 두 번째 반복 , a 2 b 2 10-1 11 따라서 평균은 x 2 11에서 취해지고 출력 7에 저장됩니다. 길이 100의 입력에 대한 루프의 마지막 반복에서 평균은 91b 90 10-1 100이므로 x 91 100 이상이고 출력 95에 저장됩니다. 이 결과는 인덱스 1,5 및 96에서 n 개의 총 10 개의 NaN 값을 출력합니다. 예제 및 고려 사항 이동 평균은 일부 상황에서는 유용하지만 항상 최상의 선택은 아닙니다. 다음은 마이크가 최적이 아닌 두 가지 예입니다. 마이크 보정이 데이터 세트는 스피커에서 생성되고 알려진 선형 응답으로 마이크에서 녹음 된 각 주파수의 레벨을 나타냅니다. 스피커의 출력은 빈도를 조정할 수 있지만 보정 데이터로 이러한 변동을 수정할 수 있습니다. 출력은 보정의 변동을 고려하여 레벨을 조정할 수 있습니다. 원시 데이터에는 시끄러운 참고 사항이 있습니다. 즉, 빈도가 약간 변경되면 크거나, 이상한, 레벨에 대한 설명이 현실적인가 아니면 이것이 녹음 환경의 결과인지 여부이 경우에는 레벨 주파수 곡선을 부드럽게하는 약간의 변동 곡선을 제공하는 이동 평균을 적용하는 것이 합리적입니다 그러나이 예제에서 왜 최적이 아닌가? 더 많은 데이터가 더 좋을 것입니다 - 여러 개의 캘리브레이션을 평균 실행하면 시스템의 노이즈가 파괴되는 동안 파괴됩니다 dom과 덜 섬세한 디테일을 잃은 커브를 제공합니다. 이동 평균은 근사값 일 수 있으며, 실제로 존재하는 커브에서 더 높은 주파수 딥과 피크를 제거 할 수 있습니다. 사인파 사인파에서 이동 평균을 사용하면 두 포인트가 강조됩니다. 일반 평균을 수행하기 위해 합리적인 수의 포인트를 선택하는 문제. 간단하지만 시간 영역에서 진동 신호를 평균화하는 것보다 효과적인 신호 분석 방법이 있습니다. 이 그래프에서 원래의 사인파는 파란색으로 표시됩니다. 오렌지색 곡선으로 추가되고 플롯됩니다. 이동 평균은 원래의 웨이브를 복구 할 수 있는지 확인하기 위해 다른 수의 포인트에서 수행됩니다. 5와 10 포인트는 합리적인 결과를 제공하지만 더 많은 수의 포인트가 시작되는 곳에서는 노이즈를 완전히 제거하지 마십시오. 평균이 다른 단계에 걸쳐 확장됨에 따라 진폭 세부 정보가 손실됩니다. 웨이브가 0 주위를 오스틸하고 평균 -1 1을 의미합니다. 대안으로는 로우 패스 필터를 구성 할 수 있습니다 주파수 영역에서 신호에 적용되었지만, 이 기사의 범위를 넘어서는 세부 사항은 아니지만 잡음이 파 기본 주파수보다 상당히 높기 때문에이 경우에는 로우 패스 필터는 고주파 노이즈를 제거합니다. 이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균은 가격 데이터를 부드럽게 따라 추세를 형성하기 위해 가격 데이터를 부드럽게합니다. 이들은 가격 방향을 예측하지 않고 오히려 현재 방향을 정의합니다 지체와 함께 이동 평균 지체는 과거 가격을 기반으로하기 때문에 지체됩니다. 이 지체에도 불구하고 이동 평균은 원활한 가격 조치를 돕고 소음을 필터링합니다. 또한 Bollinger Bands MACD 및 McClellan과 같은 많은 다른 기술 지표 및 오버레이의 빌딩 블록을 형성합니다 발진기 이동 평균의 두 가지 가장 널리 사용되는 유형은 단순 이동 평균 SMA 및 지수 이동 평균 EMA입니다. 이러한 이동 평균은 우리가 될 수 있습니다 추세의 방향을 확인하거나 잠재 지원 및 저항 수준을 정의 할 수 있습니다. 여기에 SMA 및 EMA가있는 차트가 있습니다. 라이브 버전의 차트를 클릭하십시오. 단순 이동 평균 계산. 간단한 이동 평균은 계산에 의해 형성됩니다 특정 기간 동안의 보안 평균 가격 대부분의 이동 평균은 종가를 기준으로합니다. 5 일 이동 평균은 5 일 마감 가격을 5로 나눈 값입니다. 이름에서 알 수 있듯이 이동 평균은 이동 새로운 데이터가있을 때 이전 데이터가 삭제됩니다. 이로 인해 평균이 시간 척도를 따라 이동합니다 아래는 3 일 동안 진화하는 5 일 이동 평균의 예입니다. 이동 평균의 첫 번째 날은 지난 5 일을 단순히 커버합니다. 이동 평균의 두 번째 날은 첫 번째 데이터 포인트 11을 떨어 뜨리고 새 데이터 포인트 16을 추가합니다. 이동 평균의 세 번째 날은 첫 번째 데이터 포인트 12를 삭제하고 새 데이터 포인트 17을 추가하여 계속됩니다. 위의 예에서 price 또한 7 일 동안 11 일에서 17 일로 점진적으로 증가합니다. 3 일간의 계산 기간 동안 이동 평균도 13에서 15로 증가합니다. 또한 각 이동 평균 값이 최종 가격 바로 아래에 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어, 첫날은 13이고 마지막 가격은 15입니다. 이전 4 일간의 가격이 낮아서 이동 평균이 지연됩니다. 지수 이동 평균 계산. 지수 이동 평균은 최근 가격에 더 많은 가중치를 적용하여 지연을 줄입니다. 최근 가격은 이동 평균 기간의 수에 따라 다릅니다. 지수 이동 평균 계산에는 세 단계가 있습니다. 먼저 단순 이동 평균 계산 지수 이동 평균 EMA는 어딘가에서 시작해야하기 때문에 간단한 이동 평균이 이전 기간으로 사용됩니다 첫 번째 계산에서 EMA 두 번째, 가중 배율 계산 세 번째, 지수 이동 평균 계산 아래 수식은 10 일 EMA입니다. 기간 지수 이동 평균은 최근 가격에 18 18 가중치를 적용합니다. 10 기간 EMA는 18 18 EMA라고도 할 수 있습니다. 20 기간 EMA는 가장 최근 가격에 9 52 가중치를 적용합니다. 2 20 1 0952 가중치 더 짧은 기간 동안의 가중치는 더 긴 기간 동안의 가중치보다 큽니다. 실제로 이동 평균 기간이 두 배가 될 때마다 가중치가 반으로 줄어 듭니다. EMA에 대해 특정 비율을 원하면이 수식을 사용하여 그 기간을 EMA의 매개 변수로 입력하십시오. 아래는 인텔에 대한 10 일 이동 평균 및 10 일 지수 이동 평균의 스프레드 시트 예제입니다. 단순 이동 평균은 간단하고 설명이 거의 필요하지 않습니다. 새로운 가격이 나오고 오래된 가격이 떨어지면 일 평균은 단순히 움직입니다. 지수 이동 평균은 첫 번째 계산에서 단순 이동 평균 값 22 22로 시작합니다. 첫 번째 계산 후에 일반 수식이 B를 인수합니다 EMA는 간단한 이동 평균으로 시작됩니다. 실제 가치는 20 년 후까지 실현되지 않습니다. 즉, 되돌아 오는 기간이 짧기 때문에 Excel 스프레드 시트의 값이 차트 값과 다를 수 있습니다. 이 스프레드 시트 만 30주기로 돌아 간다. 이는 단순 이동 평균의 영향이 20 기간 동안 사라 졌다는 것을 의미한다. StockCharts는 일반적으로 계산을 위해 적어도 250 기간을 거슬러 올라가며 따라서 첫 번째 계산에서 단순 이동 평균의 영향은 완전히 사라진다. 지연 팩터. 이동 평균이 길수록 지연이 더 많이 발생합니다. 10 일 지수 이동 평균은 가격을 매우 밀접하게 잡고 가격이 조정 된 직후에 돌아갑니다. 이동 평균은 속도 보트와 같습니다 - 민첩하고 빠르게 변경 가능합니다. 일일 이동 평균에는 과거의 많은 데이터가 포함되어있어 속도가 느려집니다. 이동 평균은 해상 유조선과 같습니다. 기면이 좋지 않고 변경 속도가 느립니다. 하루 100 일 동안 더 크고 긴 가격 움직임을 취합니다. ving average to course. 클릭하시면 실제 버전 차트를보실 수 있습니다. 위의 차트는 10 일간의 EMA와 가격이 밀접한 100 일간의 SMA를 보여주는 SP 500 ETF를 보여줍니다. 1 월 -2 월의 하락에도 불구하고 100 일일 SMA는 코스를 잡고 돌리지 않았습니다. 50 일 SMA는 지연 팩터에 관해서는 10 일에서 100 일 사이의 평균 이동 평균에 해당합니다. 간단한 vs 지수 이동 평균. 단순한 이동 평균 지수 이동 평균은 다른 지수보다 반드시 좋을 수는 없습니다 지수 이동 평균은 지연이 적기 때문에 최근 가격 - 최근 가격 변화에 더 민감합니다 지수 이동 평균은 단순 이동 평균보다 먼저 나타납니다 단순 이동 평균은 다른 한편으로, 전체 기간에 대한 가격의 진정한 평균을 나타냅니다. 따라서 단순 이동 평균은 지원 또는 저항 수준을 식별하는 데 더 적합 할 수 있습니다. 평균 선호도는 대상 분석 스타일 및 시간 지평선 차트리스트는 두 가지 유형의 이동 평균과 다른 시간대를 사용하여 최적의 결과를 찾습니다. 아래 차트는 50 일 SMA가 빨간색이고 50 일 EMA가 녹색 인 IBM을 나타냅니다. 1 월 말에는 EMA 하락폭이 SMA 감소폭보다 더 컸습니다. 2 월 중순에 EMA가 나타 났지만 3 월 말까지 SMA가 계속 낮아졌습니다. SMA가 EMA 이후 1 개월 동안 나타났습니다. 길이 및 이동 평균의 길이는 분석 목표에 따라 달라짐 단기 이동 평균 5 ~ 20 기간은 단기 추세와 거래에 가장 적합 함 중기 경향에 관심이있는 차 티지리스트는 20-60 기간을 연장 할 수있는 더 긴 이동 평균을 선택합니다 장기 투자자는 100 개 이상의 기간으로 이동 평균을 선호합니다. 일부 이동 평균 길이가 다른 것보다 많이 사용됩니다. 200 일 이동 평균이 가장 인기가있을 것입니다. 길이가 길기 때문에 분명히 장기적입니다 이동 평균 다음으로, 50 일 이동 평균은 중기 경향에 대해 꽤 인기가 있습니다. 많은 차트 작성자들이 50 일 및 200 일 이동 평균을 함께 사용합니다. 단기, 10 일 이동 평균은 과거에 상당히 인기가있었습니다. 계산하기 쉽습니다. 소수점을 추가하고 소수점을 이동했습니다. 똑같은 신호는 단순 또는 지수 이동 평균을 사용하여 생성 할 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 선호도는 각 개인에 따라 다릅니다. 아래 예제는 단순 및 지수 이동 평균 기간 이동 평균이라는 용어는 단순 및 지수 이동 평균에 모두 적용됩니다. 이동 평균의 방향은 가격에 대한 중요한 정보를 전달합니다 상승하는 이동 평균은 가격이 일반적으로 증가하는 것을 보여줍니다 하락하는 이동 평균은 평균 가격이 하락하는 것을 나타냅니다. 상승 장기 이동 평균은 장기 상승 추세 반영 장기 이동 평균 하락은 장기 하락 추세를 반영 함 위의 차트는 3M MMM w 150 일 지수 이동 평균이 예제는 추세가 강할 때 이동 평균이 얼마나 잘 작동 하는지를 보여줍니다. 150 일 EMA는 2007 년 11 월과 2008 년 1 월에 거절되었습니다. 이동 평균 이러한 지연 지표는 기껏해야 발생하는 경향 추이를 나타냅니다. 최악의 경우 MMM이 2009 년 3 월까지 계속 하락한 후 40-50으로 급등했습니다. 150 일 EMA가 급증한 이후까지 상승하지 않았 음을 알립니다. 그러나 MMM은 향후 12 개월 동안 계속 높았습니다. 이동 평균은 강력한 추세에서 훌륭하게 작동합니다. 이중 교차. 두 개의 이동 평균을 함께 사용하여 교차 신호를 생성 할 수 있습니다. 금융 시장의 기술 분석에서 John Murphy는 이것을 double crossover method라고 부릅니다. double crossovers는 하나 상대적으로 짧은 이동 평균 및 상대적으로 긴 이동 평균 모든 이동 평균과 마찬가지로 이동 평균의 일반적인 길이는 시스템에 대한 시간 프레임을 정의합니다 줄기 5 일 EMA와 35 일 EMA를 사용하는 시스템은 단기간으로 간주됩니다. 50 일 SMA와 200 일 SMA를 사용하는 시스템은 중기 또는 장기간으로 간주됩니다. 낙관적 인 크로스 오버가 발생합니다 더 짧은 이동 평균이 더 긴 이동 평균 이상으로 교차 할 때 이것은 황금 십자가라고도합니다. 짧은 이동 평균이 더 긴 이동 평균 아래로 교차 할 때 곰 같은 크로스 오버가 발생합니다. 이는 교차 교차로라고합니다. 이동 평균 크로스 오버는 상대적으로 늦은 신호를 생성합니다. 시스템은 두 개의 지연 지표를 사용합니다. 이동 평균 기간이 길수록 신호의 지연이 커집니다. 이러한 신호는 좋은 추세가 유지 될 때 큰 효과를냅니다. 그러나 이동 평균 크로스 오버 시스템은 강한 신호가없는 경우 많은 휩쓸음을 생성합니다 트렌드. 또한 3 개의 이동 평균이 포함 된 3 중 크로스 오버 방법이 있습니다. 가장 짧은 이동 평균이 2 개의 더 긴 이동 평균을 통과 할 때 신호가 생성됩니다. 간단한 3 중 크로스 오버 시스템은 일일 5 일, 10 일 및 20 일 이동 평균을 나타냅니다. 위 차트는 10 일 EMA 녹색 점선과 50 일 EMA 빨간색 선이있는 Home Depot HD를 보여줍니다. 검은 선은 일일 마감입니다. 이동 평균 크로스 오버 좋은 무역을하기 전에 3 개의 whipsaws를 초래했을 것입니다. 10 일 EMA가 10 월 1 일 말 50 일 EMA 밑으로 파손되었지만, 11 월 2 일 중반에 10 일이 위로 이동 했으므로 오래 가지 못했습니다. 이 십자가는 더 오래 지속되었습니다 그러나 1 월 3 일의 다음 곰 같은 교차는 11 월 말의 가격 수준 근처에서 또 하나의 휘파람으로 이어졌다. 10 일간의 EMA가 며칠 후 50 일 이상으로 움직이면서이 곰 같은 십자가는 오래 가지 않았다. 네 번째 신호는 주식이 20을 넘어서면서 강한 움직임을 예고했다. 두 가지 테이크 어웨이가있다. 첫째, 크로스 오버가 whipsaw 경향이있다. whipsaws 방지를 위해 가격이나 시간 필터를 적용 할 수있다. 10 일 EMA가 아래에서 위로 이동해야 함 e 50 일 EMA를 행동하기 전에 일정량 두 번째로 MACD를 사용하여 이러한 교차를 식별하고 정량화 할 수 있습니다. MACD 10,50,1은 두 지수 이동 평균의 차이를 나타내는 선을 표시합니다. MACD는 황금 십자가에서 양수로 바뀝니다. 죽은 십자가 동안 음수 퍼센트 가격 오실레이터 PPO는 같은 방식으로 백분율 차이를 표시 할 수 있습니다. MACD와 PPO는 지수 이동 평균을 기반으로하며 단순 이동 평균과 일치하지 않습니다. 이 차트는 오라클 ORCL에 50 일일 EMA, 200 일 EMA 및 MACD 50,200,1 2 년 12 개월 동안 네 개의 이동 평균 교차가 발생했습니다. 첫 3 개는 휩쓸 기 또는 불량 거래로 이어졌습니다. ORCL이 20 대 중반으로 진행됨에 따라 지속적인 교차로가 네 번째 교차로에서 시작되었습니다 다시 한번, 이동 평균 크로스 오버는 트렌드가 강할 때 크게 작용하지만 트렌드가없는 경우 손실이 발생합니다. 가격 크로스 오버. 이동 평균은 간단한 가격 크로스 오버로 신호를 생성하는 데에도 사용될 수 있습니다 가격이 움직이는 평균 이상으로 움직일 때 완고한 신호가 생성됩니다. 가격이 움직이는 평균보다 아래로 움직일 때 약세 신호가 생성됩니다. 가격 크로스 오버는 더 큰 트렌드 내에서 거래 될 수 있습니다. 이동 평균이 길수록 더 큰 경향과 짧은 이동 평균은 신호를 생성하는 데 사용됩니다. 가격이 이미 더 긴 이동 평균을 초과 할 때만 낙관적 인 가격 교차를 찾습니다. 이는 더 큰 추세와 조화를 이룰 것입니다. 예를 들어 가격이 200 일 이동 평균을 초과하면 차트 작성자는 가격이 50 일 이동 평균 이상으로 움직일 때만 신호에 초점을 맞 춥니 다 분명히 50 일 이동 평균보다 낮은 주가는 그러한 신호보다 우선합니다. 그러나 더 큰 경향이 있기 때문에 그러한 곰 같은 십자가는 무시됩니다. 더 큰 상승 추세에서의 하락 50 일 이동 평균을 넘어서는 크로스 백은 가격 상승과 더 큰 상승 추세를 나타낼 것입니다. 다음 차트는 E merson 50 일 EMA 및 200 일 EMA가 적용된 전기 EMR 8 월에 200 일 이동 평균 이상으로 주가가 움직였습니다. 11 월 초 50 일 EMA 미만으로 하락했으며 2 월 초에도 다시 하락했습니다. 낙관적 인 신호를 제공하는 50 일 EMA보다 큰 상승 추세와 조화를 이루는 녹색 화살표 MACD 1,50,1은 50 일 EMA보다 높거나 낮은 가격 교차를 확인하는 표시기 창에 표시됩니다. 1 일 EMA는 50 일간의 EMA 이상일 경우에는 MACD 1,50,1의 가격이 양수이고, 50 일간의 EMA가 끝날 때 마이너스 인 경우에는 양수입니다. Support and Resistance. 이동 평균은 상승 추세에서의지지와 하락세 단기 상승 추세는 20 일 단순 이동 평균 근처에서지지를받을 수 있는데 이는 Bollinger Bands에서도 사용된다. 장기적인 상승 추세는 200 일간의 간단한 이동 평균 근처에서지지를 얻을 수있다. 이동 평균 200 일 이동 평균은 지원 또는 저항력은 단순히 널리 퍼져 있기 때문에 쉽게 저항 할 수 있습니다. 자기 실현 성 예언과 거의 같습니다. 위의 차트는 2004 년 중반부터 2008 년 말까지 200 일간의 간단한 이동 평균을 나타내는 NY Composite를 보여줍니다. 전진 이중 정상 지원 틈을 가진 추세가 반전하면, 200 일 이동 평균은 9500의 주위에 저항으로 행동했다. 이동 평균, 특히 더 긴 이동 평균에서 정확한 지원 그리고 저항 수준을 예기하지 말라 시장은 정서에 의해 몬다 오버 슈트가 발생하기 쉬운 수준 이동하는 평균을 사용하여 지원 또는 저항 존을 식별 할 수 있습니다. 이동 평균을 사용하는 장점은 단점에 비중을 두어야합니다. 이동 평균은 추세 또는 후행하는 추세로 항상 뒤떨어집니다 이것은 반드시 나쁜 것은 아니지만 결국 트렌드는 당신의 친구이며 트렌드의 방향으로 거래하는 것이 가장 좋습니다. 이동 평균은 상인 현재 트렌드와 일치 트렌드가 당신의 친구인데도 증권은 거래 범위에서 많은 시간을 소비하여 이동 평균을 비효율적으로 만듭니다. 한 번 트렌드에서 이동 평균은 당신을 계속 유지할뿐만 아니라 늦은 신호를 제공하지 않습니다. 상단에 팔고 이동 평균을 사용하여 하단에서 구매 대부분의 기술적 분석 도구와 마찬가지로 이동 평균은 독자적으로 사용해서는 안되며 다른 보완 도구와 함께 사용해야합니다. 차트리스트는 이동 평균을 사용하여 전반적인 추세를 정의한 다음 RSI를 사용하여 과매 수 또는 과매 수 등급을 정의합니다. 이동 평균을 StockCharts 차트에 추가합니다. 이동 평균은 SharpCharts 워크 벤치의 가격 오버레이 기능으로 사용할 수 있습니다. 오버레이 드롭 다운 메뉴를 사용하여 사용자는 단순 이동 평균 또는 지수 이동 평균 중 하나를 선택할 수 있습니다 첫 번째 매개 변수는 기간의 수를 설정하는 데 사용됩니다. 옵션 매개 변수를 추가하여 계산에 사용할 가격 필드를 지정할 수 있습니다. e 열림, 높음은 H, 낮음은 L, 닫기는 C 쉼표는 매개 변수를 구분하는 데 사용됩니다. 이동 평균을 왼쪽 또는 오른쪽 앞으로 이동하려면 선택적 매개 변수를 추가 할 수 있습니다. 이동 평균을 왼쪽으로 10 개 이동합니다. 양수 10은 이동 평균을 오른쪽으로 10 개 이동합니다. 워크 벤치에 다른 오버레이 라인을 추가하여 여러 이동 평균을 가격 겹침으로 저장할 수 있습니다. StockCharts 멤버는 색상과 스타일을 변경할 수 있습니다 여러 이동 평균을 구별하는 방법 표시기를 선택한 후 작은 녹색 삼각형을 클릭하여 고급 옵션을 엽니 다. 고급 옵션을 사용하여 RSI, CCI 및 Volume과 같은 다른 기술 지표에 이동 평균 오버레이를 추가 할 수도 있습니다. 여러 다른 이동 평균이있는 라이브 차트를 보려면 여기를 클릭하십시오. StockCharts 스캔을 사용하여 이동 평균 사용. 여기에는 StockCharts 회원은 다양한 이동 평균 상황을 스캔하는 데 사용할 수 있습니다. Bullish Moving Average Cross이 스캔은 150 일 간단한 이동 평균 및 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 강세 크로스가있는 주식을 찾습니다. 150 일 이동 평균 5 일전에 5 일 EMA가 평균 이상으로 35 일 EMA 이상으로 움직일 때 완고한 교차가 발생합니다. Bearish Moving Average Cross이 스캔은 150 일이 지나면 하락하는 주식을 찾습니다. 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 일일 이동 평균 및 약세 간 비교 150 일 이동 평균은 5 일 전 수준에서 거래되는 한 하락하고 있습니다. 5 일 EMA가 이동하면 약세 교차가 발생합니다 abo에 대한 35 일 EMA 미만 평균 연구량. 연구. 존 머피의 책에는 평균 이동과 그 다양한 용도에 관한 장이 있습니다. 머피는 이동 평균의 장단점을 다루고 있습니다. 또한 Murphy는 이동 평균이 Bollinger Bands 및 채널 기반 거래 시스템과 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 기술 금융 시장 분석 John Murphy.