선형 가중 이동 평균(LWMA)

선형 가중 이동 평균이란 무엇입니까?

선형 가중 이동 평균(LWMA)은 최근 가격 데이터에 더 많은 가중치를 부여 하는 이동 평균 계산입니다. 가장 최근 가격이 가장 높은 가중치를 가지며 각 이전 가격은 점진적으로 가중치가 낮아집니다. 가중치는 선형 방식으로 떨어집니다. LWMA 는 단순 이동 평균 (SMA) 및 지수 이동 평균 (EMA) 보다 가격 변화에 더 빠르게 반응합니다 .

선형 가중 이동 평균(LWMA) 공식은 다음과 같습니다.

$\begin{정렬} &\text=\frac{\left(P_n*W_1 \right)+\left(P_*W_2\right)+\left(P_*W_3\right)...}{\sum}\ &\textbf {여기서:}\ &\text{P = 해당 기간의 가격}\ &\text{n = 가장 최근 기간, n-1은 이전 기간,}\ &\text{및 n -2 두 기간 이전입니다.}\ &\text{W = 각 기간에 할당된 가중치.}\ &\text{가장 높은 가중치가 먼저 시작되고 선형적으로 내림차순}\ &\text{기준 사용 중인 마침표 수}\ \end$ < 스팬 클래스="vlist-r">< 스팬 클래스="col-align-l"><스팬 클래스="vlist-t vlist-t2"><스팬 클래스="vlist" 스타일="높이:6.831505em;" > LWMA=<스팬 스타일=" top:-2.314em;">∑ W <스팬 클래스 ="mord">(Pn * W1) +(P<스팬 style="top:-2.5500000000000003em;margin-left:-0.13889em;margin-right:0.05em;"><스팬 클래스 ="sizing reset-size6 size3 mtight">n−1 * W2 )+(P<스팬 클래스 ="pstrut" style="height:2.7em;">n−2 * W<스팬 클래스 ="vlist-r">3 )... 여기서:P = 해당 기간의 가격 < 스팬 class="pstrut" 스타일="높이:3.427em;">n = 가장 최근 기간, n-1은 이전 기간,n-2는 두 기간 이전입니다.W = 각 기간에 할당된 가중치,가장 높은 무게가 먼저 이동한 다음 선형으로 내림차순사용 중인 기간 수 기준

선형 가중 이동 평균(LWMA)을 계산하는 방법

룩백 기간을 선택하세요. 이것은 얼마나 많은 n 값이 LWMA로 계산될 것인지입니다.
각 기간에 대한 선형 가중치를 계산합니다. 이것은 몇 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 가장 쉬운 방법은 첫 번째 값의 가중치로 n을 할당하는 것입니다. 예를 들어 100개 기간의 전환 확인을 사용하는 경우 첫 번째 값에 가중치 100을 곱하고 다음 값에 가중치 99를 곱합니다. 더 복잡한 방법은 가장 최근 값에 대해 다른 가중치를 선택하는 것입니다. 예를 들어 30입니다. 이제 각 값은 n-99(100번째 기간)에 도달할 때 가중치가 1이 되도록 30/100으로 감소해야 합니다.
각 기간의 가격에 해당 가중치를 곱한 다음 합계를 구합니다.
위를 모든 가중치의 합으로 나눕니다.

지난 5일 동안의 주식 종가 의 선형 가중 이동 평균을 계산하는 데 관심이 있다고 가정해 보겠습니다 .

오늘 가격에 5, 어제 가격에 4, 전날 가격에 3을 곱하여 시작합니다. 데이터 시리즈의 첫 번째 가격에 1을 곱한 값에 도달할 때까지 데이터 시리즈의 위치에 매일 가격을 계속 곱합니다. 이 결과를 더하고 가중치의 합으로 나누면 이 기간 동안 선형 가중 이동 평균이 됩니다.

((P55)+(P44)+(P33)+(P22)+(P1*1)) / (5+4+3+2+1)

이 주식의 가격이 다음과 같이 변동한다고 가정해 보겠습니다.

5일차: $90.90

4일차: $90.36

3일차: $90.28

2일차: $90.83

1일차: $90.91

((90.905)+(90.364)+(90.283)+(90.832)+(90.91*1)) / (5+4+3+2+1) = 90.62

이 기간 동안 이 주식의 LWMA는 $90.62입니다.

선형 가중 이동 평균(LWMA)은 무엇을 알려줍니까?

선형 가중 이동 평균은 주어진 기간 동안 자산의 평균 가격을 계산하는 방법입니다. 이 방법은 이전 데이터보다 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하며 시장 동향 을 분석하는 데 사용됩니다.

일반적으로 가격이 LWMA 이상이고 LWMA가 상승하고 있는 경우 가격이 가중 평균 이상이므로 상승 추세 를 확인하는 데 도움이 됩니다. 가격이 LWMA보다 낮고 LWMA가 아래쪽을 가리키고 있으면 가격 하락 추세 를 확인하는 데 도움이 됩니다.

가격이 추세 변화를 알릴 수 있는 LWMA를 교차할 때. 예를 들어 가격이 LWMA보다 높다가 그 아래로 떨어지면 상승 추세에서 하락 추세로 이동할 수 있습니다.

추세를 평가할 때 거래자는 전환 확인 기간을 알고 있어야 합니다. 전환 확인 기간은 LWMA에 계산되는 기간의 수입니다. 5개 기간의 LWMA는 가격을 매우 밀접하게 추적하며 작은 가격 변동에도 라인을 쉽게 위반할 수 있으므로 작은 추세를 추적하는 데 유용합니다. 100개 기간의 LWMA는 가격을 밀접하게 추적하지 않으므로 LWMA와 가격 사이에 공간이 있는 경우가 많습니다. 이를 통해 장기적인 추세와 반전을 결정할 수 있습니다.

다른 유형의 이동 평균과 마찬가지로 LWMA는 때때로 지지 및 저항 영역을 나타내는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 과거에는 가격이 여러 차례 LWMA에서 반등한 후 더 높이 움직였습니다. 이것은 선이 지지대 역할을 하고 있음을 나타냅니다. 라인은 앞으로도 계속 지원 역할을 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 가격 추세가 변경되었음을 나타낼 수 있습니다. 하락으로 되돌아갈 수도 있고 더 횡보하는 기간을 시작할 수도 있습니다.

선형 가중 이동 평균(LWMA)과 이중 지수 이동 평균(DEMA)의 차이점은 무엇입니까?

이러한 이동 평균은 모두 SMA 고유의 지연을 줄이기 위해 설계되었습니다. LWMA는 최근 가격에 더 큰 가중치를 적용하여 이를 수행합니다. 이중 지수 이동 평균 ( DEMA )은 특정 기간 동안의 EMA에 2를 곱한 다음 평활한 EMA를 빼서 이를 수행합니다. MA는 다르게 계산되기 때문에 가격 차트에서 다른 값을 제공합니다.

선형 가중 이동 평균(LWMA) 사용의 한계

모든 이동 평균은 추세가 존재할 때 추세를 정의하는 데 도움이 되지만 가격 움직임이 고르지 않거나 주로 옆으로 움직일 때는 거의 정보를 제공하지 않습니다. 그러한 시간 동안 가격은 MA 주위에서 진동할 것입니다. MA는 그러한 시간 동안 좋은 크로스오버 또는 지원/저항 신호를 제공하지 않습니다.

LWMA는 지원이나 저항을 제공하지 않을 수 있습니다. 과거에 그렇게 하지 않은 경우 특히 그렇습니다.

여러 개의 잘못된 신호 가 발생할 수도 있습니다. 잘못된 신호는 가격이 LWMA를 교차했지만 예상한 방향으로 움직이지 않아 거래가 부진한 경우입니다.

하이라이트

LWMA를 사용하여 가격 추세와 반전 을 보다 명확하게 정의하고, 교차 를 기반으로 거래 신호를 제공 하고, 잠재적인 지지 또는 저항 영역을 나타냅니다.
SMA 또는 EMA와 동일한 방식으로 선형 가중 이동 평균을 사용합니다.

지연 이 적은 이동 평균을 원하는 거래자 는 LWMA를 활용하고자 할 수 있습니다.