[보조지표] 이동평균선의 정의, 종류

사람들이 가장 많이 보는 보조지표를 봐야 시장을 읽을 수 있습니다.
가장 많이, 그리고 가장 쉽게 볼 수 있는 지표는 바로
"이동평균선" 이죠.
이동평균선에 대해 알려드립니다.

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1. 들어가며

 

사람들이 가장 많이 보는, 그리고 가장 많이 알고 있는 보조지표는 무엇일까요? 투자를 하시는 분들은 이구동성으로 "이동평균선"이라고 말씀하실 겁니다. 이동평균선만큼 수식이 간단하고 그 의미가 직관적이면서, 시장의 추세나 변동성을 파악할 수 있는 힌트를 주는 지표는 없을 것입니다. 그래서 첫 포스팅인 만큼, 이동평균선이 무엇인지, 그리고 이동평균선의 종류에는 무엇이 있는지 말씀드리겠습니다.

 

2. 이동평균선이란?

 

이동평균선 (Moving Average)이란, "일정기간 동안의 주가를 평균한 값을 이은 선"을 의미합니다. 보통 이동평균선이라고 하면 "단순이동평균선 (Simple Moving Average, SMA)" 을 지칭하는데, 이는 일정 기간 동안의 주가를 "산술평균"한 값입니다. 예를 들면, 9일 (종가 기준) 단순이동평균선의 값은, 현재 시점으로부터 9일전, 8일전, 7일전 ... 1일전의 종가를 산술 평균한 값입니다. 참 쉽죠?

 

9일 단순이동평균선 = (9일전 종가 + 8일전 종가  + ... + 2일전 종가 + 1일전 종가) / 9

 

3. 이동평균선 종류 (6가지)

일단 먼저 사진으로 한번 보시죠.

 

각각의 이동평균선. 잘 보이진 않지만 각각의 크기가 다 다릅니다.

이동평균선은 종류가 다양합니다. 정말정말 다양하지만, 여기서는 대표적인 6가지만 소개해드리고자 합니다. 먼저 첫번째, 가장 대중적으로 잘 알려진 "단순이동평균선 (SMA)" 이 있습니다. 이는 일정 기간의 가격을 "산술평균"하여 산출한 값을 이은 선입니다.

 

두번째로 많이 알려진, 그리고 특히 해외에서 전략개발시 많이 사용하는 "지수이동평균선" (Exponential Moving Average, EMA) 이 있습니다. 이는 계산식이 약간 복잡한데요, 예시를 통해 보여드리겠습니다.

 

n일 지수이동평균선 = k * 1일전 가격 + (1-k) * 9일전~1일전 까지의 지수이동평균값
* k = 2 / (n+1)

 

지수이동평균은 계산식이 복잡하지만, 추세를 필터링할때나 눌림목을 파악할때 단순이동평균보다 더욱 정확한 결과를 내는 경우가 많아 해외에서 많이 사용되고 있으며, 이는 각종 유튜브 채널을 통해 확인할 수 있습니다.

 

세번째는, "가중이동평균선 (Weighted Moving Average, WMA)" 입니다. 이는 최근의 가격일수록 더욱 가중치를 높게 하여 평균을 내는 이동평균선입니다. 즉, 과거의 값은 중요성이 떨어진다고 판단하여 가중치를 낮게 두고, 최근 값은 더욱 중요하다고 판단하여 가중치를 높게 설정해 평균내는 방식입니다.

 

네번째는, "이중지수이동평균 (Double Exponential Moving Average, DEMA)" 입니다. 이는 Patrick Mulloy라는 사람에 의해 개발된 것으로, 일반 EMA나 SMA에 비해 현재의 가격변화에 의해 빠르게 변화합니다. 덕분에 늦은 신호를 방지해줍니다. EMA를 계산한 값을 또 한번 더 EMA로 계산하여 산출합니다.

 

n일 이중지수이동평균선 = k * 1일전 EMA + (1-k) * 9일전~1일전 까지의 EMA의 EMA

* k = 2 / (n+1)

 

다섯번째는, "삼중지수이동평균 (Triple Exponential Moving Average, TEMA)" 입니다. DEMA를 더욱 업그레이드 한것으로, EMA의 EMA의 EMA 라고 보시면 됩니다. 즉 DEMA를 EMA한 것이라 보면 됩니다.

 

4. 마치며

 

이동평균선의 종류에는 이것 외에도 거래량을 고려한 거래량가중이동평균 (VWAP), 헐 이동평균 (Hull Moving Average), ALMA 이동평균 등 여러가지 있습니다. 모두 다 설명하기에는 지면이 부족하기에 나중에 심화로 설명드리겠습니다. 또 이동평균선을 활용하여 추세 파악, 눌림목 파악 등이 가능하여 활용 방법이 무궁무진한데요, 이것 역시 나중에 별도로 다루겠습니다.

 

이상으로 포스팅 마치겠습니다. 다음에 또 오겠습니다. 쭉 지켜봐주세요.