Pandas

이전에 평균에 대한 글을 쓴 적이 있다. 그 다음 편으로 예정 되어 있던 이동 평균에 대한 알아보자.

이동평균

통계에서 이동평균은 전체 데이터 집합의 여러 하위 집합에 대한 일련의 평균을 만들어 데이터 요소를 분석하는데 사용되는 계산이다. 금융에서 이동평균은 분석에 일반적으로 사용되는 주식 차트 이다.

• 이동평균은 기술분석에서 일반적으로 사용되는 주식 지표이다.
• 주식의 이동 평균을 계산하는 이유는 지속적으로 업데이트되는 평균가적을 생성하여 지정된 기간동안의 가격 데이터를 평활화 하기 위해서이다.
• 단순 이동평균은 과거의 특정 일수 동안 주저진 가격 세트의 산술 평균이다. 예를들어 15, 30, 100일 또는 200일이 될 수 있다.
• 결과값이 지연되어 나타나는 경향이 있다.
• 이동평균의 기간이 길어질 수록 지연이 커진다.
• 최근값에 더 많은 가중치를 두려면 가중이동 평균이나 지수이동평균을 사용해야한다.

지난번 알아 보았던 평균과 평균 필터는 전체 값중 중간 값을 알수 있기 때문에 유용하지만 전체 샘플의 수가 많으면 최근 값이 평균값에 미치는 영향이 작아 지기때문에 누적 데이터가 많아 질수록 현재의 변화 상태를 반영하지 문하는 문제가 있다.

이 포스트에서 사용된 Raw 데이터는 Bitcoin data at 1-min intervals from select exchanges, Jan 2012 to March 2021에서 다운 받은 데이터 중 최근 365일 데이터를 사용하였다.