궁극적인 이동 평균 MT4 표시

2019 년 12 월 2 일

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기본적으로 UMA 지표는 이동 평균의 일종으로, 추세의 방향과 강도를 측정하기 위해 트레이더가 사용하는 널리 사용되는 기술적 분석 도구입니다. 그러나 UMA는 세 가지 이동 평균 유형을 고유하게 혼합하여 기존 이동 평균과 차별화됩니다.

단순 이동 평균(SMA): 이 간단한 계산은 특정 기간 동안의 종가를 평균화합니다.
지수 이동 평균(EMA): EMA는 최근 가격에 더 큰 가중치를 부여하여 최근 가격 변동에 더 잘 반응하도록 합니다.
SMMA(평활 이동 평균): 이 변형은 과거 종가에 특정 가중치 체계를 적용하여 가격 변동을 완화합니다.

이 세 가지 이동 평균을 결합하고 특정 가중치 메커니즘을 적용함으로써 UMA는 기존 단일 이동 평균에 비해 가격 추세에 대한 보다 포괄적이고 적응 가능한 관점을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 각 이동 평균 유형의 장점을 포착하여 잠재적으로 보다 미묘하고 수익성이 높은 거래 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다.

우마 계산 이해하기

UMA의 마법은 세 가지 개별 이동 평균 계산이라는 두 가지 주요 단계를 포함하는 복잡한 계산에 있습니다. UMA는 먼저 사용자가 정의한 기간을 기반으로 SMA, EMA 및 SMMA를 계산합니다. 가중치 적용 및 이동 평균 결합: 그런 다음 UMA는 각 개별 이동 평균에 특정 가중치를 할당하고 이를 결합하여 최종 UMA 라인을 생성합니다.

UMA에서 사용하는 특정 가중치 메커니즘은 기능에 매우 중요합니다. 이는 기본적으로 각 이동 평균 유형이 최종 UMA 라인에 미치는 상대적 영향을 결정합니다. 이를 통해 UMA는 다양한 시장 상황에 적응할 수 있으며 변동성이 큰 기간에는 최근 가격 변동에 더 잘 반응하고 평온한 시기에는 더 원활하게 대응할 수 있습니다.

Uma 신호 해석

UMA를 원하는 대로 구성한 후 다음 단계는 UMA가 생성하는 신호를 해석하는 방법을 이해하는 것입니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 측면은 다음과 같습니다.

트렌드 파악

UMA 선의 일반적인 방향은 일반적인 추세를 나타낼 수 있습니다. 위쪽으로 기울어진 UMA는 잠재적인 상승 추세를 암시하는 반면, 아래쪽으로 기울어진 UMA는 잠재적인 하락 추세를 나타냅니다.

장점과 한계

다른 도구와 마찬가지로 UMA에도 고유한 장점과 제한 사항이 있습니다. 고려해야 할 균형 잡힌 관점은 다음과 같습니다.

장점

적응 가능성: 세 가지 이동 평균과 조정 가능한 가중치의 조합을 통해 UMA는 다양한 시장 상황에 적응할 수 있으며 기존 이동 평균에 비해 추세에 대한 잠재적으로 더 미묘한 관점을 제공합니다.
더 부드러운 신호의 가능성: SMMA의 평활화 특성을 통합함으로써 UMA는 잠재적으로 EMA의 고르지 못한 신호에 비해 더 부드러운 신호를 생성할 수 있으며 잠재적으로 기본 추세를 식별하고 단기 노이즈의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.

제한 사항

복잡성: 단순한 이동 평균에 비해 UMA의 계산 및 해석은 초보자에게 더 복잡할 수 있습니다. 지표를 효과적으로 활용하기 전에 가중치 부여 메커니즘의 기본 개념과 이론적 근거를 파악하는 것이 중요합니다.
지연 가능성: 이동 평균과 마찬가지로 UMA는 본질적으로 과거를 바라보는 것입니다. 즉, 과거 가격 변동을 반영합니다. 이로 인해 시장이 빠르게 변화하는 기간 동안 지연이 발생할 수 있으며, 보다 포괄적인 분석을 위해 이러한 한계를 인정하고 UMA를 다른 도구와 결합하는 것이 중요합니다.

Uma를 다른 이동 평균과 비교

UMA는 기술적 분석 도구의 광대한 바다에 있는 섬이 아닙니다. 일반적으로 사용되는 두 가지 이동 평균과 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다.

단순 이동 평균(Sma)

SMA는 정의된 기간 동안 가격을 평균화하는 간단한 계산입니다. SMA는 이해하고 해석하기 쉽지만 가격 잡음에 더 취약하여 잠재적으로 UMA에 비해 더 불안정한 신호를 생성할 수 있습니다.

지수 이동 평균(Ema)

EMA는 최근 가격에 더 큰 가중치를 부여하여 최근 시장 움직임에 더 잘 반응하도록 합니다. 그러나 이러한 반응성은 EMA 라인의 변동성을 증가시켜 잠재적으로 특히 변동성이 큰 시장에서 기본 추세를 식별하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.

UMA는 SMA와 EMA의 요소를 통합하는 동시에 가중치를 통해 응답성을 조정할 수 있는 기능을 제공함으로써 이 두 극단 사이의 격차를 해소하려고 시도합니다. 이를 통해 추세에 대해 보다 균형 잡힌 관점을 제공할 수 있지만, 어떤 단일 지표도 완벽할 수는 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.