3년 이동 평균을 계산하는 방법

3년 이동 평균을 계산하는 방법

3년 이동 평균을 계산하는 것은 일정 기간 동안 데이터의 추세와 패턴을 분석하는 데 유용한 도구입니다. 이 방법은 3년 동안의 데이터 세트의 평균을 계산하는 것으로, 변동을 완화하고 장기적인 추세를 강조하는 데 도움이 됩니다.

3년 이동 평균을 계산하려면 먼저 분석하려는 특정 변수에 대한 데이터를 수집해야 합니다. 여기에는 주가부터 판매량, 날씨 데이터까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 데이터가 준비되면 계산 프로세스를 시작할 수 있습니다.

첫 번째 단계는 3년 기간의 시작 시점을 선택하는 것입니다. 이 시점은 시리즈의 첫 번째 데이터 요소일 수도 있고 분석을 시작하려는 다른 지점일 수도 있습니다. 시작 시점이 정해지면 기간을 1년 앞으로 이동하고 평균을 다시 계산합니다. 데이터 집합의 끝에 도달할 때까지 매번 창을 1년씩 앞으로 이동하면서 이 프로세스를 계속합니다.

3년 이동 평균을 계산하면 단기적인 변동을 완화하고 전체 추세에 집중할 수 있습니다. 이는 예측을 하고, 패턴을 파악하고, 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 과거 추세를 바탕으로 미래 가치를 예측하는 예측 도구로도 사용할 수 있습니다.

이동 평균 이해하기

이동 평균은 시계열 데이터의 추세와 패턴을 이해하기 위해 재무 및 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 통계 도구입니다. 이동 평균은 특정 수의 이전 데이터 포인트의 평균을 계산하여 데이터를 부드럽게 표현합니다.

이동 평균은 지정된 기간 동안의 데이터 포인트 집합의 합계를 해당 기간의 데이터 포인트 수로 나누어 계산합니다. 예를 들어, 3년 이동 평균은 현재 연도와 이전 두 연도의 데이터 포인트 합계를 3으로 나누어 계산합니다.

이동 평균은 단기적인 변동을 완화하고 데이터의 장기적인 추세를 파악하는 데 유용합니다. 이동 평균은 기본 패턴을 더 명확하게 파악할 수 있으므로 노이즈가 많거나 변동이 심한 데이터를 다룰 때 특히 유용합니다.

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이동 평균에는 단순 이동 평균(SMA)과 지수 이동 평균(EMA)과 같은 다양한 유형이 있습니다. SMA는 해당 기간의 모든 데이터 요소에 동일한 가중치를 부여하는 반면, EMA는 최근 데이터 요소에 더 많은 가중치를 할당합니다. 어떤 유형을 사용할지는 특정 분석과 의도된 목적에 따라 다릅니다.

이동 평균은 지지선과 저항선을 파악하고, 매수 또는 매도 신호를 생성하고, 미래 가격이나 가치를 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 추세 방향과 강도를 결정하기 위한 기술적 분석에도 사용됩니다.

이동평균은 후행 지표이므로 과거 데이터를 기반으로 하며 미래 추세나 패턴을 정확하게 예측하지 못할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 하지만 과거 데이터를 이해하고 해석하는 데는 여전히 유용한 도구입니다.

결론적으로 이동 평균은 시계열 데이터를 분석하는 데 유용한 도구입니다. 이동 평균은 데이터를 부드럽게 표현하고, 추세와 패턴을 식별하는 데 도움이 되며, 다양한 재무 및 분석 목적으로 사용할 수 있습니다. 이동 평균을 계산하고 해석하는 방법을 이해하는 것은 시계열 데이터로 작업하는 모든 사람에게 매우 중요합니다.

3년 이동 평균이란 무엇인가요?

3년 이동 평균은 3년 롤링 평균 또는 3년 이동 평균이라고도 하며, 특정 기간 동안의 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계 계산입니다. 이 계산은 데이터의 단기 변동을 일부 제거한 평활화된 평균값을 제공하여 장기적인 추세와 패턴을 쉽게 파악할 수 있도록 해줍니다.

3년 이동 평균을 계산하려면 3년 동안의 데이터 집합의 평균을 구합니다. 여기에는 지난 3년 동안의 값을 더한 다음 3으로 나누는 작업이 포함됩니다. 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 가장 오래된 연도의 데이터는 삭제되고 가장 새로운 연도가 계산에 포함됩니다.

예를 들어 2015년부터 2020년까지 회사의 연간 매출 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 2020년의 3년 이동 평균을 계산하려면 2018년, 2019년, 2020년의 판매 데이터의 평균을 구합니다. 2021년에는 2019년, 2020년, 2021년으로 계산이 이동하는 식으로 계산이 변경됩니다.

3년 이동 평균을 사용하는 목적은 단기 변동을 완화하고 근본적인 추세와 패턴을 파악하기 위한 것입니다. 노이즈를 걸러내고 데이터 집합의 전반적인 방향을 더 명확하게 파악하는 데 도움이 됩니다. 이는 재무 분석, 경제 예측 및 장기적인 추세를 파악하는 것이 중요한 기타 분야에서 특히 유용할 수 있습니다.