3포인트 이동 평균을 계산하는 방법

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3포인트 이동 평균 계산하기: 단계별 가이드

3점 이동 평균은 데이터 추세를 분석하고 이해하는 데 사용되는 간단하지만 효과적인 통계 기법입니다. 한 번에 세 개의 연속된 데이터 포인트의 평균을 계산하여 데이터 집합을 부드럽게 표현합니다. 이 이동 평균은 단기적인 변동을 걸러내고 데이터의 장기적인 패턴이나 추세를 강조하는 데 도움이 됩니다.

3점 이동 평균을 계산하려면 간단한 단계별 프로세스를 따라야 합니다. 먼저 분석하려는 데이터 집합을 식별합니다. 이 데이터 집합은 주가, 판매량, 날씨 데이터 등 다양한 유형의 정보를 나타낼 수 있습니다. 핵심은 평활화하려는 일련의 데이터 요소를 확보하는 것입니다.

목차

데이터 집합이 있으면 3점 이동 평균 계산을 시작할 수 있습니다. 먼저 시퀀스의 처음 세 데이터 요소의 값을 합산합니다. 그런 다음 합계를 3으로 나누어 평균을 계산합니다. 이 평균은 처음 세 데이터 포인트의 평활화된 값을 나타냅니다.

그런 다음 시퀀스에서 데이터 포인트 하나를 앞으로 이동하고 이 과정을 반복합니다. 다음 세 데이터 요소의 값을 합산하고 합계를 3으로 나누어 평균을 계산합니다. 시퀀스의 모든 데이터 요소에 대한 이동 평균을 계산할 때까지 이 프로세스를 계속합니다. 각 이동 평균 값은 해당 세 데이터 요소에 대한 평활화된 값을 나타냅니다.

이동 평균을 계산할 때 계산에 포함된 데이터 요소의 수는 시퀀스의 끝으로 갈수록 줄어든다는 점에 유의해야 합니다. 즉, 최종 데이터 포인트에 가까워질수록 이동 평균의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.

3포인트 이동 평균은 추세를 파악하고 과거 데이터를 기반으로 예측하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다. 단기 변동을 완화함으로써 데이터의 기본 패턴이나 추세를 더 명확하게 파악할 수 있습니다. 재무 데이터를 분석하거나 판매 실적을 추적하거나 날씨 패턴을 연구할 때 3포인트 이동 평균을 사용하면 인사이트를 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

이동 평균이란 무엇인가요?

이동 평균은 특정 기간 동안의 데이터 포인트를 분석하는 데 사용되는 통계 계산입니다. 일반적으로 주식 시장 거래에서 재무 분석, 추세 예측, 기술적 분석에 사용됩니다. 이동 평균은 데이터의 변동을 완화하고 추세를 강조하여 패턴을 쉽게 파악하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

이동평균의 개념은 특정 기간 동안 데이터 포인트 집합의 평균을 구하면 전체 추세를 더 잘 이해할 수 있다는 아이디어에 기반합니다. 이동 평균은 노이즈를 걸러내고 기본 패턴을 파악하는 데 도움이 되므로 데이터 변동이 심하거나 노이즈가 많은 상황에서 특히 유용합니다.

이동 평균에는 단순 이동 평균(SMA), 지수 이동 평균(EMA), 가중 이동 평균(WMA) 등 다양한 유형이 있습니다. 사용할 유형을 선택하는 것은 특정 애플리케이션과 최근 데이터 포인트에 대한 원하는 민감도 수준에 따라 달라집니다.

이동 평균을 계산하려면 특정 기간 동안의 데이터 포인트 합계를 해당 기간의 포인트 수로 나눕니다. 새로운 데이터 포인트를 사용할 수 있게 되면 가장 오래된 데이터 포인트는 삭제되고 최신 데이터 포인트가 계산에 추가됩니다. 이렇게 하면 가장 최근의 추세를 지속적으로 업데이트하고 반영하는 데이터 포인트의 이동 창이 생성됩니다.

전반적으로 이동 평균은 데이터를 분석하고 과거 추세를 기반으로 예측하는 데 강력한 도구입니다. 이동평균은 시계열에서 지지선과 저항선, 그리고 전환점을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이동 평균을 계산하고 해석하는 방법을 이해하면 데이터 집합의 동작에 대한 인사이트를 얻고 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

계산 방법

3포인트 이동 평균을 계산하려면 간단한 수학 공식이 필요합니다. 지난 3일간의 종가를 더하고 그 합계를 3으로 나누면 됩니다.

3포인트 이동 평균을 계산하려면 다음 단계를 따르세요:

날짜종가3포인트 이동 평균
110n/a
215n/a
312N/A
41812.33
52016.67
62521

예를 들어 4일째의 3포인트 이동 평균을 계산해 보겠습니다. 지난 3일의 종가는 10, 15, 12입니다. 이를 더합니다: 10 + 15 + 12 = 37. 그런 다음 합계를 3으로 나눕니다: 37 / 3 = 12.33. 따라서 4일째의 3포인트 이동 평균은 12.33입니다.

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이 계산을 매일 반복하여 전체 관심 기간에 대한 3점 이동 평균을 구합니다.

1단계: 데이터 수집

3포인트 이동 평균을 계산하려면 먼저 분석하려는 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 주가, 판매량, 온도 수치 등 모든 유형의 숫자 데이터가 될 수 있습니다.

정확하고 의미 있는 결과를 얻으려면 충분한 양의 데이터 포인트가 있는지 확인하세요. 데이터 포인트가 많을수록 더 나은 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

스프레드시트나 데이터를 쉽게 구성하고 조작할 수 있는 다른 형식으로 데이터 포인트를 기록하세요. 가장 오래된 데이터 요소를 맨 위에, 가장 최근의 데이터 요소를 맨 아래에 두어 시간 순서대로 데이터를 정렬하세요.

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이러한 방식으로 데이터를 정리하고 준비하면 3점 이동 평균을 계산하는 다음 단계로 진행할 준비가 된 것입니다.

2단계: 평균 계산

이동 평균 계산을 위한 세 개의 데이터 포인트를 얻었으면 평균 계산을 진행할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

**1. 세 데이터 포인트 합산하기: 수집한 세 값을 가져와서 합산합니다.

2. 합계를 3으로 나누기: 세 데이터 포인트를 더한 후 합계를 3으로 나누어 평균을 계산합니다.

3. 평균 반올림하기: 필요한 정밀도에 따라 원하는 소수점 이하 자릿수로 평균을 반올림합니다.

4. 평균 기록하기: 현재 데이터 포인트 집합에 대해 계산된 이동 평균을 기록합니다.

시계열의 각 후속 데이터 포인트 집합에 대해 이 단계를 반복하여 각 지점의 이동 평균을 계산합니다.

FAQ:

3점 이동 평균이란 무엇인가요?

3점 이동 평균은 연속된 세 개의 데이터 포인트 집합의 평균을 구하여 데이터를 부드럽게 만드는 데 도움이 되는 계산입니다.

3점 이동 평균은 어떻게 계산하나요?

3포인트 이동 평균은 연속된 세 데이터 포인트의 값을 더한 다음 3으로 나누어 계산합니다.

3점 이동 평균을 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

3포인트 이동 평균은 데이터의 추세를 강조하고 노이즈나 무작위 변동을 필터링하는 데 유용할 수 있습니다.

3점 이동 평균은 모든 유형의 데이터에 사용할 수 있나요?

예. 3점 이동 평균은 주가, 온도 수치 또는 판매량과 같이 순서대로 정렬되고 순차적인 모든 유형의 데이터에 사용할 수 있습니다.

3점 이동 평균을 사용하는 데 제한이 있나요?

3점 이동 평균의 한 가지 한계는 데이터를 너무 평활화하여 지연을 발생시켜 데이터의 갑작스러운 변화나 이상 징후를 발견하기 어렵게 만든다는 것입니다.

3점 이동 평균이란 무엇인가요?

3점 이동 평균은 최근 3개 데이터 포인트의 평균을 구하여 특정 기간 동안의 데이터를 평활화하는 방법입니다.

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