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그래도 이해하기가 어렵다면 백문이 불여일견 입니다. 아래 삼성전자 차트를 예로 들어서 우여곡절이 많았던 2020년 3월 전후의 주가를 직접 예로 들어 조금 더 쉽게 설명해보겠습니다. 2020년 02월 20일(기호 A) 종가 기준으로 투자자가 종가 60,000원에 공매도로 삼성전자 주식 전 세계 트레이더는 1주를 빌려서 팔았고, 이를 2020년 03월 23일(기호 B) 42,500원에 다시 매수해서 갚았다면 60,000원에 42,500원을 제하여 17,500원의 이익을 남긴 것입니다. 만약 주가가 더 떨어질 것으로 예상하고 2020년 03월 23일(기호 B)에 삼성전자 주식 1주를 42,500원에 빌려서 매도한 후, 2020년 04월 17일(기호 C)에 51,400원에 매수해서 갚았다면, 42,500원에 51,400원을 제한 차액이 -8,900원이므로 그만큼의 손실이 발생한 것입니다. 기준시점의 시가총액을 100으로 한 상대적 가치.

선형 가중 편균은은 최근 데이터 지점에 더 높은 가중치를 주는 인자를 사용하므로 단순 이동 평균보다 더 효율적이라고 생각될 수 있습니다. 차팅 패키지의 대부분이 이러한 계산을 수행하므로 계산 식을 이해하는 것은 대부분 트레이터들에게 보통 요구되지는 않습니다. 지수 이동 평균에 대해 알아야 할 가장 중요한 것은 단순 이동 평균보다 새로운 정보에 더 민감하다는 것입니다. 이 민감성은 많은 기술 트레이더들 사이에서 이 이동 평균을 선택하는 주요한 이유 중 하나입니다. 그림 2에서 볼 수 있듯이, 15일 간의 EMA는 15일 간의 SMA보다 더 빨리 오르고 더 빨리 떨어집니다. 이 약간의 차이는 그리 크지 않아 보일 수 있지만, 이익에 영향을 미치는 중요한 요소입니다.

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