스무딩 이동 평균: 설명

스무스 이동 평균(SMMA)은 기술 지표로, 더 긴 역사적 데이터 가중치를 통해 시장의 잡음을 줄여 더 깨끗한 추세 신호를 제공합니다. SMMA는 전통적인 이동 평균과 다르게 모든 사용 가능한 가격 데이터를 고려하며, 현재 가격에 이전 가격과 동일한 중요성을 부여합니다. 이는 더 적은 잘못된 신호로 시장 방향을 식별할 수 있는 부드러운 추세선을 생성합니다.

이것은 특히 신뢰할 수 있는 추세 확인이 필요한 포지션 보유자와 스윙 트레이더에게 SMMA를 매우 가치 있게 만듭니다. 이 가이드에서는 SMMA가 어떻게 작동하는지, 언제 효과적으로 사용해야 하는지, 그리고 거래 도구에서 다른 이동 평균과 어떤 관계에 있는지를 알게 될 것입니다.

스무딩 이동 평균이란?

스무딩 이동 평균(Smoothed Moving Average)은 단기 가격 변동보다 장기 추세 분석에 더 많은 비중을 두는 고급 형태의 지수 이동 평균입니다. 스무딩 이동 평균은 평균을 계산하는 데 더 많은 시간을 소요하여 가격 데이터에 가중치를 부여합니다. 따라서 스무딩 이동 평균에서 가장 오래된 가격 데이터는 결코 생략되지 않지만, 이동 평균에 미치는 영향은 매우 미미합니다.

SMMA의 주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다:

• 확장 메모리: 단순 이동 평균이 오래된 데이터를 버리는 것과는 달리, SMMA는 모든 역사적 정보를 유지합니다. 
• 지연 시간 감소: 더 많은 데이터를 사용함에도 불구하고, SMMA는 전통적인 지표보다 더 빠르게 반응합니다. 
• 노이즈 필터링: 주요 추세 변화를 유지하면서 사소한 가격 변동을 부드럽게 합니다.
• 일관된 가중치: 최근 및 역사적 가격이 균형 있게 고려됩니다

이 지표는 여러 신호 전환으로 인해 휘둘리지 않고 강한 방향성 편향을 선호하는 트렌드 시장에서 잘 작동합니다. 전문 트레이더들은 SMMA를 좋아하는데, 이는 변동성이 증가하는 기간 동안 트렌드의 일관성을 유지할 수 있게 해주기 때문입니다.

스무딩 이동 평균의 작동 원리

SMMA 계산은 재귀 공식을 사용하여 이전에 설정된 값을 기반으로 구축된다는 점에서 다른 이동 평균과 다릅니다. 그 이면의 수학은 데이터 세트의 모든 가격 포인트가 현재 판독값에 기여하도록 보장하여 포괄적인 추세 분석을 생성합니다.

SMMA 계산 과정:

첫 번째 SMMA 값: SMMA₁ = (N 기간 동안의 종가 합계) ÷ N

후속 SMMA 값: SMMA = (SMMA₋₁ × (N-1) + 현재 종가) ÷ N

어디: 

• SMMA₋₁ = 이전 SMMA 값 
• N = 선택한 기간 길이 
• 현재 종가 = 최신 종가

이 공식은 구형 데이터 포인트가 절대 완전히 삭제되지 않도록 보장하며, SMA와는 다르게 상당히 부드러운 선을 만들어냅니다. 

5기간 SMMA를 이용한 단계별 계산 예제:

• 첫 5 기간에 대한 초기 SMA 계산: (P₁ + P₂ + P₃ + P₄ + P₅) ÷ 5
• 6기: SMMA₆ = (SMMA₅ × 4 + P₆) ÷ 5
• 패턴을 지속하십시오: 각 새로운 값은 이전 SMMA의 80% + 현재 가격의 20%를 사용합니다.

이 재귀적 접근 방식은 귀하의 SMMA가 역사적 맥락을 유지하면서 가격 변화에 점진적으로 적응함을 의미합니다. 가중치 시스템은 변동성이 큰 기간 동안 다른 지표를 괴롭히는 갑작스러운 점프를 방지합니다.

스무딩 이동 평균 대 단순 이동 평균

SMMA와 단순 이동 평균(SMA) 간의 차이를 이해하는 것은 거래 전략에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다. 두 지표 모두 추세를 추적하지만, 접근 방식과 결과는 크게 다릅니다.

비교 표:

특징	스무딩 이동 평균	단순 이동 평균
데이터 사용	사용 가능한 모든 역사적 데이터	고정 기간만
가중치	오래된 데이터에 대한 가중치 감소	모든 기간에 대해 동일한 가중치
반응성	중간 정도, 균형 잡힌 접근	느린, 더 안정적
신호 품질	거짓 신호가 적음	더 빈번한 반전
최고의 용도	장기 추세 분석	단기 패턴 인식

주요 차이점:

• 신호 타이밍: SMA는 조정 신호를 더 일찍 제공하지만, 횡보 시장에서는 더 많은 거짓 긍정 반응을 생성합니다. SMMA는 시장 소음을 걸러내어 더 늦지만 더 신뢰할 수 있는 추세 확인을 제공합니다. 이러한 정확성과 속도의 균형은 각 지표가 언제 가장 가치 있는지를 결정합니다.
• 추세 안정성: 스무딩 이동 평균과 단순 이동 평균의 가장 중요한 차이점은 단순 이동 평균이 가장 최근 데이터 포인트만 고려하는 반면, 스무딩 이동 평균은 마지막 몇 개의 데이터 포인트의 평균을 고려한다는 것입니다. 이러한 더 긴 계산은 변동성이 클 때 흔들리지 않는 더 안정적인 추세 선을 생성합니다.
• 시장 적응성: SMA는 새로운 시장 조건에 빠르게 적응하여 데이 트레이딩 및 스캘핑 전략에 적합합니다. SMMA는 추세 방향을 더 오래 유지하여 확인을 선호하는 스윙 트레이딩 및 포지션 트레이딩 전략에 적합합니다.

각각의 사용 시기:

SMMA를 선택하세요: 

• 더 긴 시간 프레임 거래하기 (4H, 일간, 주간) 

• 최소한의 노이즈로 트렌드 확인을 추구합니다 

• 변동성이 큰 기간 동안 포지션 관리 

• 모멘텀 지표와 결합하기

SMA를 선택할 때: 

• 데이 트레이딩 또는 스캘핑 전략 

• 빠른 트렌드 반전 신호가 필요합니다 

• 거래 돌파 패턴 

• 짧은 시간 프레임(1M, 5M, 15M)으로 작업하기

스무딩 이동 평균을 이용한 트레이딩 전략

SMMA는 추세 추적부터 지지 및 저항 식별에 이르기까지 다양한 거래 접근 방식에서 다재다능한 응용 프로그램을 제공합니다. 이러한 전략을 이해하면 SMMA를 거래 시스템에 효과적으로 통합하는 데 도움이 됩니다.

트렌드 식별 전략:

주요 SMMA 응용 프로그램은 기울기 분석을 통해 시장 방향을 결정하는 것입니다. SMMA가 상승할 때, 이는 상승세의 강도를 확인합니다; 하락하는 SMMA는 하락세의 모멘텀을 나타냅니다. 이 접근 방식은 추세가 분이나 초가 아닌 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 발전하는 더 높은 시간 프레임에서 가장 잘 작동합니다.

가격-SMMA 관계 거래: 

• 강세 신호: 가격이 상승하는 SMMA 위에서 마감함 
• 하락 신호: 가격이 하락하는 SMMA 아래에서 마감됨 
• 중립 구역: 가격이 평평한 SMMA 주변에서 진동합니다

지지선과 저항선:

SMMA는 상승 추세 동안 동적인 지지선 역할을 하고 하락 추세 동안 저항선 역할을 자주 합니다. 전문 트레이더들은 SMMA 반등을 진입 기회로 사용하며, 지표선 바로 너머에 스톱을 설정합니다. 이 접근 방식은 위험 관리를 명확하게 제공하면서 추세 지속 이동을 포착합니다.

다중 시간대 분석:

다양한 기간의 SMMAs를 결합하여 포괄적인 추세 분석을 생성하세요: 

• 빠른 SMMA (20기간): 단기 모멘텀 
• 미디엄 SMMA (50기간): 중간 추세 
• 느린 SMMA (100기간): 장기 방향

모든 세 가지가 같은 방향으로 정렬될 때, 추세 강도가 크게 증가합니다. 서로 다른 기간의 SMMAs 간의 교차는 다양한 민감도 수준으로 진입 및 퇴출 신호를 생성합니다.

진입 및 퇴장 기법: 

• 긴 진입: 상승하는 SMMA로의 가격 조정 및 강세 확인 

• 짧은 항목: 하락하는 SMMA에서의 가격 거부 및 약세 모멘텀 

• 종료: SMMA 기울기 변화 또는 반대 타임프레임 신호

스무딩 이동 평균의 장점과 한계

모든 기술 지표는 다양한 시장 상황에서 그 효과를 결정짓는 강점과 약점을 가지고 있습니다. SMMA는 특정 상황에서는 뛰어난 성능을 발휘하지만, 다른 상황에서는 어려움을 겪습니다.

주요 장점:

• 개선된 노이즈 감소: SMMA의 확장된 데이터 고려는 짧은 기간 지표들이 취약한 많은 무작위 가격 변동을 제거합니다. 이러한 면에서, 이는 다른 이동 평균이 많은 허위 신호를 생성하는 소음이 많은 시장에서 특히 귀중합니다.

• 트렌드 지속성: SMMA가 방향을 결정하면, 다른 옵션보다 더 오랫동안 편향을 유지합니다. 이 지속성은 사소한 조정에서 조기 종료 없이 수익성 있는 트렌드 동안 포지션을 유지하게 해줍니다.

• 역사적 맥락: 오래된 데이터를 무시하는 지표와는 달리, SMMA는 완전한 가격 기록을 통합합니다. 이 접근 방식은 현재 시장 행동에 대한 맥락을 제공하고, 트렌드가 실제로 변화하는 시점과 일시적인 변동을 식별할 수 있게 합니다.

• 잘못된 신호 완화: 스무딩을 우선시함으로써, SMMA는 본질적으로 일부 속도를 희생하여 횡보 시장에서 EMA와 같은 빠른 지표에서 흔히 발생하는 잘못된 신호(휘둘림)의 빈도를 줄입니다. 이는 중요한 거래 타협 사항으로, 잘못된 신호의 빈도가 높은 전략(예: 특정 이동 평균 교차 구성의 경우 최대 57-76%, S&P 500 백테스트에서 발견됨)은 거래 비용과 소규모 손실로 인해 상당한 손실을 초래합니다.

주목할 만한 한계:

• 신호 지연: SMMA의 노이즈 감소 강도의 단점은 반응성에서의 약점입니다. SMMA가 추세 변화를 확인할 때쯤에는 이미 상당한 움직임이 진행 중일 수 있습니다. 이 지연은 특히 빠르게 움직이는 시장에서 수익 잠재력을 잠식할 수 있습니다.
• 휘슬 우려: 실제 트렌드 반전 동안, SMMA는 새로운 시장 조건에 점진적으로 적응하는 과정에서 상반된 신호를 생성할 수 있습니다. 방향이 명확해지기 전에 몇 번의 잘못된 시작이 거래자에게 영향을 미칠 수 있습니다.
• 변동성이 큰 시장에서의 저조한 성과: SMMA는 가격이 편향 없이 옆으로 움직일 때 성과가 저조합니다. 이 지표는 거래 가능한 신호를 생성하지 않고 가격 움직임 주위에서 진동할 수 있어 실망스러운 거래 시도를 초래합니다.

또한, 기술 분석 규칙에 대한 대규모 연구 (수천 개의 거래 규칙 사용)는 많은 기술 규칙 기반 전략이 샘플 외 테스트에서 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 이는 과적합을 피하기 위해 필터를 사용하거나 지표를 결합해야 함을 나타냅니다. 연구에 따르면 필터 밴드(평균에서 멀리 떨어진 완충 구역을 가격이 넘게 요구하는 것)를 추가하면 잘못된 신호를 줄일 수 있지만 완전히 제거할 수는 없습니다.

시장 조건 평가:

SMMA는 다음과 같은 경우에 뛰어납니다: 

• 강한 트렌드 조건이 존재합니다 
• 변동성은 다른 지표에서 노이즈를 생성합니다 
• 장기적인 포지션 관리가 필요합니다 
• 여러 시간대 정렬이 필요합니다

SMMA를 피하세요: 

• 타이트한 범위 또는 통합 기간 
• 고빈도 거래 전략 
• 즉각적인 신호 반응이 필요한 시장 
• 최소한의 트렌드가 있는 저변동성 환경

스무딩 이동 평균을 위한 모범 사례 및 설정

SMMA 최적화는 다양한 시장 조건과 거래 스타일에 따라 서로 다른 설정이 성능에 미치는 영향을 이해하는 것을 필요로 합니다.

기간 선택 가이드라인:

단기 SMMA (10-20 기간): 가격 변동에 대한 민감도가 증가하여 더 빠른 신호를 제공합니다. 일중 거래 및 빠른 추세 식별에 적합합니다. 그러나 변동성이 큰 기간 동안 더 많은 허위 신호가 있을 것으로 예상하십시오.

중기 SMMA (21-50 기간): 반응성과 신뢰성을 균형 있게 조화시킵니다. 스윙 트레이딩 및 중기 포지션 관리를 위한 가장 다재다능한 설정입니다. 다양한 시간대와 시장 조건에서 잘 작동합니다.

장기 SMMA (50개 이상의 기간): 최소한의 잘못된 신호로 최대의 추세 안정성을 제공합니다. 포지션 거래 및 주요 추세 식별에 이상적입니다. 느린 신호 생성은 인내를 요구하지만 정확성을 향상시킵니다.

조합 전략:

듀얼 SMMA 시스템: 빠른 SMMA (20)와 느린 SMMA (50)를 함께 사용하세요. 빠른 SMMA가 느린 SMMA 신호를 상향 교차할 때 상승 추세의 시작을 나타냅니다. 이 접근 방식은 SMMA의 장점을 유지하면서 단일 지표의 한계를 줄입니다.

볼륨 확인이 포함된 SMMA: SMMA 신호와 볼륨 분석을 결합하세요. 강한 추세는 일반적으로 SMMA 방향 변경 시 볼륨이 증가하는 경향이 있습니다. SMMA 신호 중 약한 볼륨은 잠재적인 잘못된 돌파를 암시합니다.

플랫폼 설정 권장 사항: 

• 일관성을 위해 종가에 SMMA 적용 
• 대비되는 색상 사용하기 (상승 추세에는 파란색, 하락 추세에는 빨간색) 
• SMMA 기울기 변화에 대한 알림 설정 
• 여러 시간 프레임을 동시에 모니터링하세요

일반적인 구현 실수: 

• 시장 맥락 없이 SMMA에 과도하게 의존하기 
• 볼륨 확인 무시 
• 거래 스타일에 부적절한 기간 사용 
• 변동성이 큰 시장에서 즉각적인 신호를 기대합니다

여러 스윙 트레이딩 계좌에서의 경험에 따르면, SMMA는 암호화폐와 특정 성장주와 같은 매우 변동성이 큰 자산에 대한 장기 추세 필터로서 매우 중요했습니다. 예를 들어, 2023년에는 중형 기술 주식을 추적하는 동안, 50기간 EMA가 4개월의 통합 단계에서 8개의 잘못된 매도 신호를 생성했으며, 짧은 가격 스파이크와 함께 치솟는 변동성을 보였습니다. 

같은 기간 동안 50기간 SMMA는 평평하거나 약간 상승세를 유지하며, 잘못된 매도 신호를 전혀 생성하지 않고 시장의 노이즈를 성공적으로 걸러냈습니다. 우리는 SMMA를 엄격한 규칙으로 사용했습니다: 가격이 50기간 SMMA 위에 있을 때만 롱 포지션을 취한다. 이 간단한 필터링 메커니즘은 EMA의 불규칙한 신호로부터 여섯 개의 손실 거래를 방지했으며, SMMA가 기본 추세의 진짜 방향을 정의하는 데 있어서 우수한 안정성을 확인시켜 주었습니다. 비록 SMMA의 느린 반응으로 인해 약간의 지연된 진입/퇴출 지점이 발생하더라도 말입니다.

결론

스무스 이동 평균(SMMA)은 가격 데이터를 가중치로 부여하고 역사에 참조하는 독자적인 방식으로 트렌드를 정확하게 감지하여 거래자에게 제공합니다. SMMA가 신호 측면에서 가장 빠르지 않을 수 있지만, 노이즈 감소 및 트렌드 무결성 속성 덕분에 포지션 관리 및 장기 거래 전략에 매우 유용합니다. SMMA의 수익성은 변동성이 큰 시장에서의 한계를 이해하고 트렌드 시장에서의 유용성을 활용함으로써 달성됩니다.