BOLL 지표 (Bollinger Bands)Bollinger Bands는 기술적 분석 도구로, 가격의 변동성과 상대적인 가격 수준을 동시에 측정하기 위해 사용됩니다. 미국의 금융 분석가 John Bollinger가 개발한 이 지표는 추세 추적과 변동성 확인을 결합한 강력한 도구로, 주식, 외환, 가상자산 등 다양한 시장에서 활용됩니다.1. Bollinger Bands의 구성2. Bollinger Bands의 특징변동성 반영:밴드의 폭은 시장의 변동성에 따라 변함.변동성이 커지면 밴드가 넓어지고, 변동성이 줄어들면 밴드가 좁아짐.가격의 위치와 추세:가격은 밴드 내에서 대부분 움직이며, 상단과 하단 밴드는 지지선 및 저항선으로 작용.유연성:모든 시장과 자산군에 적용 가능.3. Bollinger Bands의..

TRIX 지표 (Triple Exponential Average)**TRIX (Triple Exponential Average)**는 기술적 분석에서 사용되는 오실레이터 지표로, 가격의 추세와 모멘텀을 동시에 측정합니다. TRIX는 주가 변동의 노이즈를 제거하고 중요한 추세를 강조하기 위해 설계된 지표로, **세 번 지수 이동평균(EMA)**을 계산하여 활용합니다.1. TRIX의 정의와 특징TRIX의 주요 목적가격의 모멘텀과 추세 변화를 파악.가격 움직임의 노이즈를 제거하여 주요 추세를 식별.오실레이터 형태로, 0선을 중심으로 진동.특징노이즈 감소:세 번 지수 이동평균(EMA)을 사용하여 단기 변동성 제거.모멘텀 기반 신호:양수/음수 값과 변화율로 추세와 매매 신호를 제공.진동 범위:0선을 기준으로 상승..

SMA 지표 (Simple Moving Average) **SMA (Simple Moving Average)**는 금융 시장에서 가격 데이터를 단순 평균으로 계산하여 특정 기간 동안의 추세를 시각화하는 가장 기본적인 이동평균 지표입니다. SMA는 투자자들이 주식, 외환, 가상자산 등의 자산 가격 동향을 분석하고 매매 결정을 내리는 데 널리 사용됩니다.1. SMA의 정의2. SMA의 특징단순성:과거 데이터를 단순 평균화하여 계산.모든 데이터에 동일한 가중치를 부여.지연성:과거 데이터를 기반으로 하므로 가격 변화에 대한 반응이 느림.기간이 길수록 지연 효과가 더 두드러짐.추세 확인:장기적인 방향성과 추세를 식별.단기 변동성을 평준화하여 주요 추세를 부각.3. SMA의 활용 방법3.1. 추세 확인SMA는 지지..

VWAP 지표 (Volume Weighted Average Price)**VWAP (Volume Weighted Average Price)**는 주어진 기간 동안 거래된 자산의 가격과 거래량을 가중 평균하여 계산되는 지표로, 기관 투자자와 데이 트레이더들이 자주 사용하는 주요 지표입니다. VWAP는 시장에서 주어진 기간 동안의 평균적인 거래 가격을 보여줌으로써 자산의 공정한 가치를 측정하는 데 도움을 줍니다.1. VWAP의 정의 및 목적VWAP는 특정 시간 동안 주식 또는 기타 자산의 평균 가격을 거래량에 기반하여 계산합니다. 거래량이 높은 시점의 가격이 더 큰 영향을 미치며, 단순 평균보다 시장의 실제 거래 환경을 더 잘 반영합니다.VWAP의 주요 목적공정한 가격 파악:주가가 VWAP보다 높으면 상대적..

WMA 지표 (Weighted Moving Average) **WMA (Weighted Moving Average, 가중 이동평균)**는 특정 기간 동안의 데이터에 가중치를 차등 적용하여 이동평균을 계산하는 지표입니다. 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하는 방식으로 계산되며, 단순 이동평균(SMA)보다 가격 변동에 민감하게 반응합니다.1. WMA의 계산 방식WMA는 각 데이터 값에 선형적으로 증가하는 가중치를 곱한 후, 이들의 합을 전체 가중치의 합으로 나누어 계산합니다.1.1. WMA 공식2. WMA의 특징가중치 부여:최근 데이터에 더 큰 비중을 두므로 최신 가격 변동을 강조.과거 데이터는 가중치가 작아 반영 비율이 낮음.빠른 반응:추세 변화와 시장 변동에 더 민감하게 반응.SMA보다 추세 전환 신..

EMA 지표 (Exponential Moving Average)**EMA(Exponential Moving Average)**는 이동평균(MA)의 한 형태로, 가장 최근의 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 계산됩니다. 이로 인해 EMA는 가격 변화에 더 민감하게 반응하며, 단순 이동평균(SMA)보다 최신 시장 움직임을 더 정확히 반영할 수 있습니다.1. EMA의 기본 개념EMA는 특정 기간 동안의 가격 데이터를 기반으로 기하급수적인 가중치를 부여하여 이동평균을 계산합니다. 최근 데이터에 더 큰 가중치를 적용하므로, 과거 데이터에 동일한 가중치를 적용하는 SMA보다 추세 변화를 빠르게 반영합니다.1.1. EMA 공식​2. EMA의 특성가중치 부여최신 데이터에 더 많은 가중치를 부여해 민감도를 높임.과거 ..