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실행중인 이동 평균을 계산할 때 평균을 중 간 기간에 배치하는 것이 좋습니다. 이전 예에서 처음 세 기간의 평균을 계산하여 기간 3 다음에 배치했습니다. 3주기의 시간 간격, 즉 기간 2 다음. 이것은 홀수 시간 기간에는 유효하지만 짝수 시간 기간에는 그다지 좋지 않습니다. 그래서 M 4 일 때 첫 번째 이동 평균을 어디에 놓을까요? 기술적으로 이동 평균은 이 문제를 피하기 위해 M을 사용하여 MA를 평활화한다. 따라서 평활화 된 값을 평활화한다. 짝수 개의 평균을 취하면 평활화 된 값을 부드럽게 할 필요가있다. 다음 표는 M 4. 질문이나 제안 사항이 있으시면 Double Exponential Moving Average Join The Forum에 관한 포럼 토론에 참여하실 것을 환영합니다. Patrick Mulloy가 개발 한 Double Exponential Moving Average는 빠른 행동 이동 평균으로, 반응 DEMA의 장점은 고르지 않은 가격 변동으로 인한 잘못된 신호를 제거하여 강력한 추세에서 더 나은 가능성을위한 항목을 필터링한다는 것입니다. 이는 독립형 지표로 직접 사용할 수도 있습니다 차트를 사용하거나 값을 철저히하기 위해 다른 기술 지표에 통합 할 수 있습니다. 이중 지수 이동 평균은 단일 지수 이동 평균과 두 개의 개별 구성 요소에 비해 지연이 적은 지수 이동 평균으로 구성됩니다. 는 단순히 두 개의 EMA의 조합이 아니며 이동 평균의 이동 평균이 아니라 이중 EMA와 함께 계산 된 단일 EMA입니다. 아래의 스크린 샷은 하나를 보여줍니다. DEMA의 계산은 다음과 같습니다 두 배 EMA 2 EMA EMA EMA. 자세한 내용을 찾으려면 여기 거래에 대해 알 필요가없는 전체 계산이 필요합니다. DEMA가 EMA를 기반으로하기 때문에 먼저 EMA 가격에서 가격 편차의 오차를 추정 할 필요가있다. i 가격 i EMA 가격, N, I, 여기서 i는 현재 EMA 오류이다. 가격 i는 현재 가격이다. EMA Price, N, I는의 현재 EM
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