지수 이동 평균 문제

단순 대 지수 이동 평균. 이동 평균은 순차 순서의 수열 연구보다 더 빠릅니다. 시계열 분석의 초기 실무자는 실제로 해당 시간의 데이터 보간보다 개별 시계열 수에 더 관심이있었습니다. 확률 이론과 분석은 패턴이 개발되고 상관 관계가 발견됨에 따라 훨씬 늦게 나왔다. 이해하면, 데이터 포인트가 어디로 갈지 예측하기 위해 다양한 모양의 곡선과 선이 그려졌다. 기술적 분석 트레이더에 의한 차트 분석 차트 분석은 18 세기 일본으로 거슬러 올라갈 수 있지만, 이동 평균과 시장 가격에 처음 적용된시기는 미스테리입니다. 지수 이동 평균 EMA보다 훨씬 오래 전에 사용 된 단순 이동 평균 SMA가 일반적으로 이해됩니다. EMA SMA 프레임 워크에 구축되었으며 SMA 연속체는 플롯에 대해 더 쉽게 이해할 수있었습니다. ting 및 추적 목적 조금 배경을 읽고 싶으십니까 이동 평균을 확인하십시오. 무엇입니까? 간단한 이동 평균 SMA 간단한 이동 평균은 계산하기 쉽고 이해하기 쉽기 때문에 시장 가격을 추적하는 데 선호되는 방법이되었습니다. 초기 시장 종사자는 오늘날 사용되는 정교한 차트 메트릭스의 사용은 주로 시장 가격을 유일한 지침으로 사용했습니다. 그들은 손으로 시장 가격을 계산하고 경향 및 시장 방향을 나타내는 가격을 그래프로 나타 냈습니다. 이 프로세스는 상당히 지루했지만 확인 10 일 간단한 이동 평균을 계산하려면 지난 10 일의 종가를 더하고 10으로 나누십시오. 20 일 이동 평균은 20 일 기간의 종가를 더하여 계산되며 20, 등등. 이 공식은 종가에 기반 할뿐만 아니라 제품은 가격의 평균입니다 - 하위 집합 이동 평균은 계산에 사용 된 가격 그룹을 차트의 요점에 따라 이동합니다. 이는 종가가 새로운 종가 일에 유리하게된다는 것을 의미하므로 항상 평균 계산 시간에 상응하는 새로운 계산이 필요합니다. 10 일 평균은 새로운 날을 추가하고 10 일을 떨어 뜨리고 9 일째를 2 일째로 내림으로써 재 계산됩니다. 통화 거래에서 차트가 사용되는 방법에 대한 자세한 내용은 차트 기본 연습을 확인하십시오. 지수 이동 평균 EMA 지수 이동 평균은 컴퓨터를 사용한 초기 실무자 실험 덕분에 1960 년대부터 더 세련되고 더 일반적으로 사용되었습니다. 새로운 EMA는 단순한 이동 평균이 요구되는 것처럼 긴 일련의 데이터 포인트보다는 최신 가격에 더 집중할 것입니다. 현재 EMA 가격 현재 - 이전 EMA X 곱셈기 이전 EMA. 가장 중요한 요소는 2 1 N의 평활 상수입니다. 여기서 N은 일 수입니다. 10 일 EMA 2 10 1 18 8. 이것은 10 기간 EMA w 가장 최근 날짜에 가장 최근의 가격 188, 20 일 EMA 9 52 및 50 일 EMA 3 92 EMA는 현재 기간 가격과 이전 EMA 간의 차이에 가중치를 부여하여 결과를 추가합니다 이전 EMA로 기간이 짧을수록 가장 최근의 가격에 더 많은 가중치가 적용됩니다. 피팅 라인이 계산에 따라 포인트가 플롯되어 피팅 라인이 나타납니다. 시장 가격보다 높거나 낮은 피팅 라인은 모든 이동 평균이 지연 지표이며 주로 경향을 따르는 데 사용됩니다. 피팅 라인이 높은 최고점 또는 최저치가 분명하지 않기 때문에 추세를 나타내지 못하기 때문에 범위 시장 및 혼잡 기간과 잘 작동하지 않습니다. 또한 피팅 라인은 방향의 힌트없이 일정하게 유지되는 경향이 있습니다 시장 아래 상승하는 피팅 라인은 길다는 것을 의미하며, 시장 위의 떨어지는 피팅 라인은 짧은 것을 의미합니다. 전체 가이드는 이동 평균 튜토리얼을 참조하십시오. 간단한 이동 평균은 가격의 여러 그룹을 사용하여 데이터를 다듬어 추세를 파악하고 측정하는 것입니다. 추세가 발견되어 예측으로 추정됩니다. 이전 추세 이동은 계속 될 것입니다. 단순 이동 평균의 경우 장기 추세가 될 수 있습니다 EMA보다 더 쉽게 따라 왔으며 피팅 라인은 평균 가격에 더 초점을 맞추기 때문에 EMA 라인보다 강하게 유지 될 것이라는 합리적인 가정이있다. EMA는 가장 최근의 가격에 초점을 맞추어 더 짧은 추세 이동을 포착하는 데 사용된다 이 방법으로 EMA는 단순 이동 평균의 시간 지연을 줄여야하므로 피팅 라인이 단순 이동 평균보다 가격을 더 근접하게합니다. EMA의 문제점은 다음과 같습니다. 특히 빠른 시장 및 변동성 기간의 가격 하락 가능성 가격이 피팅 라인을 깰 때까지 EMA는 잘 작동합니다. 변동성이 높은 시장에서는 이동 평균 기간의 길이를 늘릴 수 있습니다. EMA에서 SMA로 전환 할 수도 있습니다. SMA는 장기적인 수단에 초점을 맞추기 때문에 EMA보다 데이터를 훨씬 더 원활하게 처리합니다. 뒤 이은 지표들 지체 지표로서 이동 평균은 지원 및 저항선 역할을합니다. 상승 추세, 상승 추세가 약해질 가능성이 있거나 적어도 시장이 통합 될 가능성이 있음 하락세로 10 일 이동 평균 이상으로 가격이 떨어지면 추세가 약화되거나 통합 될 수 있음 이러한 경우에는 10- 20 일 이동 평균을 함께 계산하고 10 일 선이 20 일 선의 위 또는 아래를 통과 할 때까지 기다립니다. 이는 다음 단기 가격 결정을 결정합니다. 장기 기간의 경우 100 일 및 200 일 장기 평균 이동 평균 예를 들어, 100 일 이동 평균과 200 일 이동 평균을 사용하면 100 일 이동 평균이 200 일 평균보다 낮 으면 십자가라고 불리며 가격은 매우 약하다. 200 일 이동 평균 이상으로 교차하는 일 이동 평균 분노는 황금 십자가라고 불리며 가격 상 매우 완고하다. SMA 나 EMA가 모두 사용된다면 추세를 따르는 지표이기 때문에 문제가되지 않는다. 단기적으로는 SMA가 상대방과 약간의 편차가있다. EMA. Conclusion 이동 평균은 차트 및 시계열 분석의 기초입니다. 단순 이동 평균 및보다 복잡한 지수 이동 평균은 가격 이동을 원활하게하여 추세를 시각화하는 데 도움이됩니다. 기술 분석은 때때로 과학이 아닌 예술이라고도합니다. 미국의 기술 분석 자습서에서 자세히 알아보십시오. 미국이 빌릴 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 준비 은행에 자금을 대출하는 이자율 특정 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 척도 변동성은 측정 될 수있다. S 의회는 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지하는 은행법 (Banking Act)으로 1933 년에 통과되었습니다. 비농업 급여는 농장, 개인 가구 및 비영리 부문 외의 모든 직업을 나타냅니다. 미국 노동국 (Bureau of Labor). 통화 약자 또는 인도 루피 INR, 인도 통화 루피는 1.Exponential Smoothing Explained로 구성되어 있습니다. 저작권 내용은 저작권으로 보호되며 재 게시 할 수 없습니다. 사람들이 처음으로 Exponential Smoothing이라는 용어를 접하면 지옥처럼 들릴 수도 있습니다 스무딩이 매끄러 울 때 많은 매끄러움을 얻습니다. 수학에 이해할 수있는 정도가 필요한 복잡한 수학 계산을 생각하기 시작합니다. 필요할 때 사용할 수있는 내장 된 Excel 함수가 있기를 바랍니다. 지수 평활화의 현실 사실은 지수 스무딩은 아주 단순한 계산으로 매우 간단합니다. 전자 작업이 간단한 계산의 결과로 기술적으로 발생하는 것이 실제로는 약간 복잡하기 때문에 실제로는 복잡한 이름을 가지고 있습니다. 지수 평활화를 이해하려면 평활화의 일반적인 개념과이를 달성하는 데 사용 된 몇 가지 일반적인 방법으로 시작하는 것이 좋습니다 스무딩은 매우 일반적인 통계 프로세스입니다. 실제로 우리는 일상 생활에서 다양한 형태로 평활화 된 데이터를 정기적으로 접하게됩니다. 무언가를 설명하기 위해 평균을 사용할 때, 평활화 된 숫자를 사용하고 있습니다. 당신이 무언가를 설명하기 위해 평균을 사용하는 이유에 대해 생각해 보면 평활화의 개념을 빨리 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 지금까지 기록상 가장 따뜻한 겨울을 경험했습니다. 어떻게 우리가 이것을 계량 할 수 있습니까? 그럼 우리는 매일 높은 온도와 낮은 온도의 데이터 세트로 시작합니다. 우리가 전화를하는 기간 매년 기록 된 역사에서 겨울을 보냈지 만 그로 인해 우리는 많은 시간을 뛰어 넘는 숫자들을 많이 남겨 둡니다. 매일 겨울처럼 더 따뜻했습니다. n 이전 연도의 해당 날짜 데이터에서이 모든 점프를 제거하는 숫자가 필요합니다. 한 겨울을 더 쉽게 비교할 수 있습니다. 데이터에서 점프를 제거하는 것을 스무딩이라고하며, 이 경우 우리는 수요 예측에서 우리는 과거 수요에서 무작위 변동 잡음을 제거하기 위해 추세와 계절성 및 수요 수요를 예측하는 데 사용할 수있는 수요 수준을 더 잘 파악할 수 있습니다. 수요가 온도 데이터를 매일 뛰어 다니는 것과 같은 개념입니다. 놀랍지 않게 사람들이 수요 기록에서 소음을 제거하는 가장 일반적인 방법은 간단한 평균 또는보다 구체적으로 이동 평균을 사용하는 것입니다. 이동 평균은 미리 정의 된 수의 평균을 계산하는 기간 및 시간이 지나면 그 기간이 이동합니다. 예를 들어, 4 개월 이동 평균을 사용하고 오늘이 5 월 1 일이면, 1 월, 2 월, 3 월 및 4 월에 발생한 수요의 분노 6 월 1 일에 2 월, 3 월, 4 월 및 5 월의 수요를 사용할 것입니다. 이동 평균을 구 했습니다. 평균을 사용하여 각각에 동일한 중요도 가중치를 적용 할 때 가치 4 개월 이동 평균에서 매월 이동 평균 25를 나타냄 미래 수요 및 특히 미래 추세를 예측하기 위해 수요 이력을 사용할 때, 보다 최근의 이력을 얻기를 원한다는 결론에 도달하는 것이 논리적입니다 예측에 더 큰 영향 우리는 원하는 결과를 얻기 위해 각 기간에 다양한 가중치를 적용하기 위해 이동 평균 계산을 적용 할 수 있습니다. 이러한 가중치를 백분율로 표시하고 모든 기간의 모든 가중치의 합계를 100으로 합산해야합니다. 따라서 if 우리는 4 개월 이동 평균에서 가장 가까운 기간의 가중치로 35를 적용하기로 결정하고 100에서 35를 뺀 나머지 65 개의 나머지 3 기간 동안 분할 할 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 4 개월 동안 각각 15, 20, 30 및 35의 가중치 15 20 30 35 100. 지수 평활화. 앞의 예제에서 35와 같은 가장 최근 기간에 가중치를 적용하는 개념으로 다시 돌아 가면, 가장 최근의 기간 가중치 인 35를 100에서 65를 뺀 값으로 계산하면 지수 평활화 계산의 기본 구성 요소가됩니다. 지수 평활화 계산의 제어 입력은 평활화 계수라고도하는 평활화 계수로 알려져 있습니다. 근본적으로 가장 최근의 기간 수요에 적용된 가중치를 나타냅니다. 따라서 가중 이동 평균 계산에서 가장 최근 기간의 가중치로 35를 사용하는 경우 지수 평활화 계산에서 35를 평활화 계수로 사용하도록 선택할 수 있습니다. 유사한 효과를 얻습니다. 지수 평활화 계산의 차이점은 이전의 각각에 적용 할 가중치를 계산할 필요없이 기간, 평활화 요인은 자동으로 수행하는 데 사용됩니다. 그래서 여기에 지수 부분이옵니다. 35를 평활화 요인으로 사용하면 가장 최근 기간의 가중치는 35가됩니다. 다음 가장 최근 기간의 가중치는 가장 최근의 기간이 65 이전에 65가 될 것입니다. 65가 100에서 35를 뺀 것입니다. 이 값은 수학을 할 경우 해당 기간의 22 75 가중치와 같습니다. 다음 가장 최근의 기간은 35의 65 중에서 65가 될 것입니다. 14 79 그 전에 그 기간은 35의 65에서 65의 65로 가중 될 것이며 9 61과 같을 것입니다. 그리고 이것은 이전의 모든 기간을 처음부터 다시 시작합니다. 그 특정 항목에 대해 지수 평활화를 사용하기 시작했는지 확인하십시오. 아마도 많은 수학처럼 보이기를 생각할 것입니다. 그러나 지수 평활화 계산의 장점은 새로운 기간이 생길 때마다 이전 기간마다 다시 계산하지 않아도된다는 것입니다 이전 기간의 지수 평활화 계산의 결과를 사용하여 모든 이전 기간을 나타낼 수 있습니다. 아직 혼란 스럽습니까? 실제 계산을 볼 때 더 의미가 있습니다. 전형적으로 우리는 지수 평활화의 출력을 참조합니다 다음주기 예측으로 계산 실제로, 최종 예측은 더 많은 작업이 필요하지만이 특정 계산의 목적을 위해 예측으로 언급 할 것입니다. 지수 평활화 계산은 다음과 같습니다. 가장 최근의 기간 수요 평활화 인자 PLUS를 곱한 가장 최근의 기간 예측값에 1을 곱하고 평활화 인자를 뺀 D 최근 가장 최근의 시간 S는 십진수 형태로 표현 된 평활화 계수이므로 35는 0으로 나타낼 것임 35 F 가장 최근의 기간은 출력은 이전주기의 평활화 계산 결과입니다. 또는 0의 평활화 계수를 가정하면 35. 그보다 훨씬 간단하지 않습니다. 여기서 데이터 입력은 가장 최근의 수요와 가장 최근의 예측입니다. 우리는 가중 이동 평균 계산에서와 동일한 방식으로 가장 최근의 기간 수요에 평활화 계수 가중을 적용합니다. 나머지 가중치에서 1을 뺀 값을 적용합니다 스무딩 요인을 가장 최근의 기간 예측에 적용합니다. 가장 최근의 기간 예측은 이전 기간 수요 및 이전 기간 수요 예측을 기반으로 작성 되었기 때문에 이전 기간 수요 및 기간 예측을 기반으로했습니다. 그 이전의 기간에 대한 수요와 그 이전의 기간에 대한 예측을 바탕으로 한 것입니다. 이전의 모든 기간의 수요가 실제로 계산없이 어떻게 표시되는지 확인할 수 있습니다 다시 돌아가서 무엇을 다시 계산해보십시오. 그리고 그것은 지수 평활화의 초기 인기를 이끌어 냈습니다. 평활화보다 가중 평균보다 나은 작업을했기 때문에 그렇지 않았습니다. 컴퓨터 프로그램에서 계산하기가 더 쉬웠 기 때문입니다. 그리고 이전 기간이나 이전 기간을 얼마만큼 사용할 지 생각할 필요가 없었기 때문에, 가중 평균으로 계산했을 때와 마찬가지로 더 차가워 졌기 때문에 생각했습니다 실제 가중치 이동 평균은 이전 기간의 가중치를보다 잘 제어 할 수 있으므로 더 큰 유연성을 제공한다고 주장 할 수 있습니다. 현실은 이들 중 하나가 훌륭한 결과를 제공 할 수 있으므로 더 쉽고 더 시원하게 들리는 이유는 무엇입니까?.Exponential Smoothing in Excel. 실제 데이터가있는 스프레드 시트에서 이것이 실제로 어떻게 보이는지 보도록하겠습니다. Copy Content on은 저작권으로 보호되며 재 게시 할 수 없습니다. 그림 1A에서 우리는 11 주간의 수요가있는 Excel 스프레드 시트를 가지고 있습니다. 그리고 그 요구에서 계산 된 기하 급수적 인 평형 예측 나는 셀 C1에서 25 0 25의 평활화 계수를 사용했습니다. 현재 활성 셀은 12 번째 주에 대한 예측을 포함하는 셀 M4입니다 수식 표시 줄에서 수식이 L3 C1 L4 1- C1임을 알 수 있습니다. 따라서이 계산의 직접 입력은 이전 기간의 셀 L3, 이전 기간의 예측 된 셀 L4 및 표시된 평활화 계수 셀 C1뿐입니다. 지수 평활화 계산을 시작할 때 첫 번째 예측 값을 수동으로 연결해야합니다. 따라서 셀 B4에서는 수식 대신 셀의 예측과 같은 기간의 수요를 입력했습니다. C4 우리는 첫 번째 지수 평활화 계산을합니다. B3 C1 B4 1- C1 그런 다음 셀 C4를 복사하여 셀 D4에서 M4에 붙여 예측 셀의 나머지 부분을 채 웁니다. 이제 예측 셀을 두 번 클릭하여 볼 수 있습니다 는 이전 기간의 예측 셀과 이전 기간의 수요 셀을 기반으로합니다. 따라서 이후의 지수 스무딩 계산은 이전의 지수 평활화 계산의 결과를 상속합니다. 각 이전 기간의 수요가 가장 최근 기간의 cal 그 계산이 이전 기간을 직접 참조하지 않더라도 계산 Excel에서 트레이스 선행 함수를 사용할 수 있습니다. 셀 M4를 클릭 한 다음 리본 도구 모음 Excel 2007 또는 2010에서 수식 탭을 클릭합니다. Trace Precedents를 클릭하면 선행 수준의 연결선이 그려 지겠지만 Trace Precedents를 계속 클릭하면 상속 관계를 보여주기 위해 모든 이전 기간에 연결선이 그려집니다. 이제 지수 스무딩이 우리에게 어떤 영향을 미치는지 보도록하겠습니다. 그림 1B는 수요와 전망의 꺾은 선형 차트를 보여줍니다. 기하 급수적으로 평탄한 예측이 주간 수요에서 점프하는 대부분의 지그재그를 제거하지만 수요의 상승 추세 인 것처럼 보이는 것을 계속 볼 수 있습니다. 평탄화 된 예측 선이 수요 선보다 낮은 경향이 있음을 알 수 있습니다. 이는 추세 지연으로 알려져 있으며 평활화 프로세스의 부작용입니다. 경향이있을 때 평탄화를 사용할 때마다 현재 예측이 추세에 뒤쳐 질 것입니다. 이는 모든 스무딩 기법에 해당합니다. 실제로이 스프레드 시트를 계속 진행하면서 수요량을 낮추면 수요 곡선이 떨어지고 추세선이 그 위에 이동합니다 그 이유는 이전에 우리가 예측이라고 부르는 지수 평활화 계산의 결과를 언급했지만, 여전히 더 많은 작업이 필요했던 이유입니다. 수요의 증가를 단순화하는 것보다 예측에 더 많은 부분이 필요합니다. 추세 지연, 계절성, 수요에 영향을 줄 수있는 알려진 사건 등을 조정할 수 있습니다. 그러나이 모든 내용은이 기사의 범위를 벗어납니다. 이중 지수 평활화 및 삼중 지수 평활화와 같은 용어로도 실행됩니다. 당신이 원한다면 당신이 할 수있는 여러 번 요구를 다시 부드럽게하지 않기 때문에 오해의 소지가 있습니다. 그러나 여기서는 요점이 아닙니다. 이 용어는 지수 평활화를 사용하여 나타냅니다. 예측의 추가 요소에 대해 간단하게 지수 평활화를 수행하면 기본 수요가 원활 해지지 만 이중 지수 평활화로 기본 수요와 추세를 다듬을 수 있으며 3 중 지수 평활화로 기본 수요 플러스 추세 계절성 플러스. 지수 평활화에 대한 가장 많이 묻는 질문은 내 평활화 요인을 얻는 곳입니다. 여기에 마법의 대답은 없습니다. 요구 사항 데이터로 다양한 평활화 요인을 테스트하여 최상의 결과를 얻는 방법을 알아야합니다. 계산이 있습니다. 자동으로 스무딩 요인을 설정하고 변경할 수 있습니다. 이러한 항목은 적응 형 스무딩이라는 용어 아래에 있지만 조심해야합니다. 완벽한 답변이 없으므로 철저한 테스트없이 맹목적으로 계산을 구현하면 안됩니다. 계산 않습니다 또한 what-if 시나리오를 실행하여 이러한 계산이 다음과 같은 변경을 요구할 때 어떻게 반응하는지 확인해야합니다. ot는 현재 테스트를 위해 사용중인 수요 데이터에 존재합니다. 이전에 사용한 데이터 예제는 다른 시나리오를 실제로 테스트해야하는 상황의 아주 좋은 예입니다. 특정 데이터 예제는 다소 일관된 상승 추세를 보여줍니다. 매우 비싼 예측 소프트웨어는 경제가 정체되거나 줄어들 때 성장하는 경제에 맞게 조정 된 소프트웨어 설정이 잘 반응하지 않았던 그리 멀지 않은 과거에 큰 어려움을 겪었습니다. 소프트웨어가 실제 수행하고 있습니다. 예측 시스템을 이해하면 비즈니스에 갑작스러운 급격한 변화가 있었을 때 뭔가 들어가고 변경해야한다는 것을 알았을 것입니다. 거기에서 지수 평활화의 기본 사항을 설명했습니다. 실제 예측의 지수 평활화, 내 책 재고 관리 설명. Copyright Content on copy-prot Paveecki는 재고 관리, 자재 취급 및 창고 운영과 관련된 서비스를 제공하는 컨설팅 회사 인 Inventory Operations Consulting LLC의 운영자입니다. 그는 운영 관리 분야에서 25 년 이상의 경험을 갖고 있으며 그의 웹 사이트를 통해 연락 할 수 있습니다. 추가 정보를 유지합니다. 내 비즈니스. 지수 이동 평균 - EMA. 깨어 난 지수 이동 평균 - EMA. 12 일 및 26 일 EMA가 가장 인기있는 단기 평균이며, 다음과 같은 지표를 생성하는 데 사용됩니다. 이동 평균 수렴 확산 MACD 및 가격 오실레이터 PPO 비율 일반적으로 50 일 및 200 일 EMA는 장기 추세의 신호로 사용됩니다. 기술적 분석을 사용하는 조사자는 이동 평균을 정확하게 적용 할 때 매우 유용하고 통찰력있는 것을 찾습니다. 부적절하게 사용되거나 잘못 해석 될 때 혼란 기술적 분석에서 일반적으로 사용되는 모든 이동 평균은, 지체 표시기 결과적으로, 특정 시장 차트에 이동 평균을 적용하여 얻은 결론은 시장 이동을 확인하거나 그 힘을 나타 내기위한 것이어야합니다. 이동 평균 지표 라인이 시장, 시장 진입의 최적 지점은 이미 지나간 것입니다. EMA는 이러한 딜레마를 어느 정도 완화시키는 역할을합니다. EMA 계산은 최신 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 때문에 가격 조치를 조금 더 엄격하게 받아 들여 더 빨리 반응합니다. EMA를 이용하여 거래 진입 신호를 도출 할 때. EMA를 해석. 모든 이동 평균 지표와 마찬가지로, 시장 동향에 훨씬 적합하다. 시장이 지속적으로 강세를 유지할 때, EMA 지표는 상승 추세를 나타낼 것이다. 감소 경향에 대한 반대 - 경계하는 상인은 EMA 라인의 방향뿐만 아니라 하나의 막대에서 n까지의 변화율의 관계에주의를 기울일 것입니다 ext 예를 들어 강한 상승 추세의 가격 움직임이 평평 해지고 반전되기 시작하면 EMA의 한 막대에서 다음 막대로의 변화율은 지표 선이 평평 해지고 변화율이 0 일 때까지 감소하기 시작합니다. 후발 효과, 이전에 몇 개의 막대가 있었기 때문에 가격 행동은 이미 되돌려 야했다. 그러므로 EMA의 변화율이 지속적으로 감소하는 것을 관찰하는 것이 그 자체로 지표가 될 수있다. 시장 평균 이동의 지연 효과로 인한 딜레마에 대응 EMA의 용도. EMA는 중요한 시장 움직임을 확인하고 유효성을 측정하기 위해 다른 지표와 함께 일반적으로 사용됩니다. 일중 시장 및 빠르게 움직이는 시장을 거래하는 거래자의 경우 EMA는 적용 가능 자주 거래자가 EMA를 사용하여 거래 바이어스를 결정합니다. 예를 들어, 일일 차트의 EMA가 강한 상승 추세를 보이는 경우, 일중 거래자의 전략은 긴 쪽 일일 차트.