ema exponential moving average 240908

q1: ema

a1:

EMA가 최근 데이터에 더 큰 가중치를 두는 이유:
1. 시장의 최신 동향을 더 잘 반영하기 위해서입니다.
2. 과거 데이터보다 최근 데이터가 현재 시장 상황을 더 잘 나타낸다고 가정합니다.
3. 빠르게 변화하는 시장에 더 민감하게 반응할 수 있습니다.

EMA 수식:
EMA = 평활계수 × (현재 가격 - 이전 EMA) + 이전 EMA
평활계수 = 2 ÷ (기간 + 1)

여기서 중요한 점은 평활계수입니다. 이 계수가 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여합니다.

숫자 예시:
10일 EMA를 계산한다고 가정해 봅시다.

1. 평활계수 계산:
   평활계수 = 2 ÷ (10 + 1) = 0.1818 (약 18.18%)

2. 초기 EMA 값 설정:
   보통 처음 10일간의 종가의 평균으로 시작합니다.
   예를 들어, 초기 EMA가 100이라고 가정합니다.

3. 11일째 EMA 계산 (현재 가격이 105라고 가정):
   EMA = 0.1818 × (105 - 100) + 100
       = 0.1818 × 5 + 100
       = 0.909 + 100
       = 100.909

4. 12일째 EMA 계산 (현재 가격이 103이라고 가정):
   EMA = 0.1818 × (103 - 100.909) + 100.909
       = 0.1818 × 2.091 + 100.909
       = 0.380 + 100.909
       = 101.289

이 예시에서 볼 수 있듯이:

1. 최근 가격(105와 103)이 EMA 계산에 직접적으로 영향을 미칩니다.
2. 각 계산에서 현재 가격과 이전 EMA의 차이의 18.18%가 이전 EMA에 더해집니다.
3. 이는 새로운 데이터가 들어올 때마다 EMA가 그 방향으로 "당겨지는" 효과를 만듭니다.

비교를 위해, 단순이동평균(SMA)을 보면:
- 10일 SMA는 항상 최근 10일의 가격에 동일한 가중치(10%)를 부여합니다.
- EMA는 최근 가격에 약 18.18%의 가중치를 주고, 그 이전 데이터는 점점 작은 가중치를 가집니다.

이러한 방식으로 EMA는 최근 데이터에 더 큰 가중치를 부여하면서도, 과거 데이터를 완전히 무시하지 않는 균형을 유지합니다. 이는 EMA가 현재 시장 동향을 더 잘 반영하면서도 전체적인 추세를 유지할 수 있게 해줍니다.​​​​​​​​​​​​​​​​