이동평균선의 종류(SMA, EMA, WMA)와 단순이동평균 계산 방법

안녕하세요 인천고래입니다.

주식 투자를 하고 계시는 분이라면 다들 알고 계실 내용이긴 하지만

주식을 처음 하시는 분들도 계시는 관계로 오늘은 이동평균선의 종류와 계산방법에 대해 알아보려 합니다.

 

설명에 들어가기에 앞서서 평균의 의미에 대해 생각해 보도록 하겠습니다.

한 학급의 반의 성적을 논하라면 한 명 한 명을 언급하며 말할 수 있지만 시간도 오래 걸리니 

손쉽게 할 수 있는 방법은 학생 전체의 점수를 평균을 내서 이 학급의 평균 점수는 얼마이다라고 얘기하는 게 계산하기에도 좋고 말하기에도 쉬울 것입니다.

 

한 반(학급)에 30명이 있을 경우 해당 학생들의 평균

한 학년에 학생이 120명이 있을 경우 한 학교 학생들의 평균 등등을 생각해 볼 때 우리가 쉽게 계산하고 이해할 수 있듯이

 

주식에서의 이동평균이라 함은

한 학생 한 명의 성적을 일일 캔들의 데이터로 치환한다고 생각하고

30개 데이터의 평균, 120개 데이터의 평균 이런 식으로 이해하시면 좀 더 쉬우실 것 같습니다.

 

그리고 이동평균선은 크게 3가지 종류로 나뉩니다.

1. 단순 이동평균 (SMA: Simple Moving Average) : 동일한 비중(1/n %)으로 평균 
2. 지수 이동평균 (EMA: Exponential Moving Average) : 최근 데이터 비중 33% + 전일 지수 이동평균 0.67%
3. 가중 이동평균 (WMA: Weighted Moving Average) : (데이터 * 가중치) + 전일 지수 이동평균 * (1-가중치)

그럼 오늘은 위 3가지 이동평균선에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

시작하기 전에 아래의 링크 글을 먼저 읽어주세요~

구글 시트로 주식(주가) 데이터 가져오기 (googlefinance)

 

1. 주식 데이터를 가져오기

우선 위의 링크 글에 설명은 해 두었지만 다시 한번 링크 글을 올려드립니다.

구글시트로 접속 > 사본 만들기를 한 후 > 사본 파일에서 > 삼성전자 코드를 입력 > 엑셀 파일로 다운을 받아 둡니다.

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1T4AVTDTHg9sBku_ufPtYNT4EMIEZeqPoD7GxNydHJMM/edit?usp=sharing

https://i-whale.com

삼성전자 코드는 "005930"입니다. 그리고 1년 치 데이터를 가지고 오고 싶으신 분은 365로 변경한 후에 엑셀 파일로 다운로드하시면 됩니다.

=GOOGLEFINANCE("004250", "all", today()-120, today() ) 
=GOOGLEFINANCE("005930", "all", today()-365, today())

그럼 아래와 같은 파일이 만들어집니다.

삼성전자 1년 데이터.xlsx

0.12MB

그럼 해당 데이터를 가지고 이동평균선 데이터를 만드는 작업을 해 보도록 하겠습니다.

 

2. 이동평균선에 대한 이해

이동평균선을 이용한 매매법도 많고 보조지표 중 하나인 MACD도 이동평균선을 토대로 만들어진 만큼 알아두시면 좋으실 것으로 보입니다.

일반적으로 이동평균선이 상승한다는 의미는 선이 평균을 사용하는데 평균이 상승한다는 의미는 평균이 사용하는 값이 올라간다는 의미이므로 주가가 올라가면(평균이 올라가므로) 이동평균선이 우상향을 하게 되는 것이고 이는 주가의 추세가 오르고 있으므로 앞으로도 상승할 가능성이 있다로 판단할 수 있습니다.

 

그런데 무조건 100% 들어맞지는 않습니다.

그 이유는 상승은 언젠가는 꺾이고 하락은 언젠가는 상승으로 전환하기 때문에 변곡에 대한 시점을 잡아 내는 것이 제일 중요한 포이트가 될 것입니다.

 

그래서 좀 더 확률을 높이고자 단순이동평균을 지수이동평균 방식으로 주식에 반영을 해 보기도 하고

최근 데이터에 가중치를 둬서 최근의 움직임에 유의미한 수치를 반영하여 변곡점을 잡아내는 역할을 하는 평균도 만들어 내기도 합니다.

 

주식 시장에서 어떤 것이 더 유의미한지(종목별로도 다릅니다.)는 우리가 엑셀로 받은 데이터를 기반으로 확률로 검증해 봐야 할 것 같습니다.

 

3. 단순 이동평균(SMA)이란?

단순 이동평균은 주어진 기간 내의 모든 데이터를 더한 후 총데이터의 숫자로 나눠주면 됩니다.

예를 들어 3일 이동평균선은 3일간의 데이터이므로

금요일의 이동평균선은 수요일, 목요일, 금요일의 데이터를 합산해서 3으로 나눈 값이 이동평균선의 값이 됩니다.

5일선 이동평균선은 5일간의 데이터의 종가를 기준으로 만들어지는데

 

금요일의 이동평균선은 월요일, 화요일, 수요일, 목요일, 금요일의 데이터를 합산해서 5로 나눈 값이 됩니다.

 

아래에 보면 구글시트에서 엑셀로 변환한 파일을 열어서 5일 이동평균선을 만들어 본 이미지입니다.

G:6에 AVERAGE(E2:E6)으로 표시되어 있는데 이 이야기는 E2부터 E6까지의 데이터 5개를 평균을 내라.라는 함수가 되겠습니다.

이 한 줄로 5일 이동평균선(값)이 만들어지게 됩니다.

 

이 이동평균의 단점은 지정한 기간 내의 데이터만 반영하고 그 이외의 기존의 데이터를 반영하지 않음으로써 서로 상관관계에 대해 반영이 되지 않음으로 인해 차후 추세 반영에 오차를 줄 수 있다는 점이 대두되고 있습니다.

또한 최신 데이터(장대양봉, 장대음봉등 변곡점에서의 변동성 큰 데이터 출현)에 대해서도 가중치가 없어서 단순한 평균으로 계산되어 특별한 변동성을 잡아낼 수 없다는 점도 문제입니다.

 

이러한 문제점이 있음에도 단순이동평균선은 많은 분들이 투자의 지표로 활용하고 있습니다.

삼성전자 1년 데이터 - 단순이동평균.xlsx

0.27MB

삼성전자 5일 이동평균선 만들기

 

4. 지수 이동평균(EMA)이란?

단기 예측을 하기 위해 유용한 기법이 있는데 가장 최근의 값에 가장 많은 가중치를 두고 자료가 오래될수록 가중치는 지수적으로 감소를 시키면서 예측하는 방법으로 지수평활법이 있습니다.

 

지수 이동평균이 지수 평활법을 사용하고 있으며

지수 이동평균은 최신 데이터에 가중치를 부여하고 기존 이평선을 계산식에 포함함에 따라 과거의 모든 데이터를 반영하여 단순 이동평균선의 단점을 개선하려 한 이동평균선이라고 보시면 될 것 같습니다.

다만, 지수 이동평균은 단순 이동평균처럼 직관적이지 않다는 문제점이 발생이 되긴 합니다.

그리고 어느 보조지표이던지 마찬가지겠지만 가중치값이 변수로 주어진 만큼 종목의 변동성 등을 감안해서 가중치값을 적절히 변경해야 하는 단점이 있습니다.

 

그럼 계산식에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

가중치 : 2 / (N + 1)
              N은 구하려는 이동평균선의 일 수입니다.
              20일선 이동평균선의 가중치는 2 / (20+1)입니다.
              아래의 사이트에 좀 더 자세히 나와있으니 깊게 연구하실 분은 참고하시길 바랍니다.

https://thetradingbible.com/exponential-moving-average-ema-indicator

가중치 이미지

 

지수이동평균 : 오늘 종가 * 가중치 + 전일 지수 이동평균 * (1-가중치)

                        또는  (오늘 종가 - 전일 지수 이동평균) * 가중치 + 전일 지수 이동평균으로 하셔도 됩니다.
                         위에서 구한 가중치가 0.33인 경우 잔여 가중치는 0.67이 되므로
                         (1-가중치)로 계산을 하여 0.67을 만들고 전일 지수 이동평균에 가중치를 부여하는 방식입니다.

                          아래의 사이트에 좀 더 자세히 나와있으니 깊게 연구하실 분은 참고하시길 바랍니다.

 

https://thetradingbible.com/exponential-moving-average-ema-indicator

지수 이동평균 이미지

 

5. 가중 이동평균(WMA)이란?

맨 위에서 평균에 대한 설명을 드릴 때 학생의 점수에 대해 말씀을 드렸었는데 가중 이동평균도 이를 토대로 설명을 해 보도록 하겠습니다.

학생이 시험을 보는 과목이 "국어", "영어", "수학"이 있을 경우 균등하게 평균을 내는 법은 단순이동평균이고

그 학생이 본 시험 과목을 채점하는 대학이 "외국어 대학"일 경우 수학에 대한 비중이 낮아지고 "영어"에 대한 비중을 높여서 학생의 평균을 높게 볼 것입니다.

이처럼 주식도 최근의 데이터에 가중치를 둬서 시간이 지난 데이터일수록 가중치를 적게 두는 방식으로 만들어 둔 거시 가중 이동평균입니다.

 

그럼 계산식에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

가중 이동평균 : (오늘가격 * 5) + (1일 전 가격 * 4) + (2일 전 가격 * 3)... / (5 + 4 + 3...)

                          5, 4, 3, 2, 1은 가중치를 의미하고
                          당일 가격에 5배, 전일 가격에 4배, 2일 전에 3배, 3일 전에 2배, 4일 전에 1배의 가중치를 둔 것입니다.

 

 

오늘은 간단하게나마 단순이동평균, 지수이동평균, 가중이동평균에 대해 알아보았으며

다음 글에서는 해당 이동평균선들이 어떤 차이점이 있는지 차트로 확인을 해 보도록 하겠습니다.

 

오늘도 제 글을 읽어주셔서 감사의 말씀을 드립니다.

감사합니다.

 

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