이동평균 계산기

숫자 목록에 단순(SMA)·가중(WMA)·지수(EMA) 이동평균을 한꺼번에 적용합니다. EMA는 시작값을 무엇으로 놓느냐에 따라 값이 달라지므로 세 가지 방식을 고를 수 있게 했습니다.

숫자 목록 (줄바꿈·공백·쉼표로 구분)

10개를 읽었습니다. 입력한 값은 서버로 전송되지 않습니다.

창 길이 N

개

EMA 시작값

창보다 자료가 짧은 앞부분

마지막 시점의 이동평균 (N = 3)

20.2969

EMA · SMA는 20.3333, WMA는 20.6667입니다

얇은 회색이 원래 값, 굵은 파랑이 SMA, 짧은 파선이 WMA, 점선이 EMA입니다. 이동평균선이 원래 값보다 오른쪽으로 밀려 보이는 것이 «뒤처짐»입니다.

자료 개수10개

창 길이 N3

EMA 평활계수 α = 2/(N+1)0.5

SMA가 늦게 반응하는 정도1칸

가장 오래된 값이 EMA에 남긴 무게0.000977

시점별 값

#	값	SMA	WMA	EMA
1	10	—	—	10
2	12	—	—	11
3	11	11	11.1667	11
4	15	12.6667	13.1667	13
5	14	13.3333	13.8333	13.5
6	18	15.6667	16.1667	15.75
7	17	16.3333	16.8333	16.375
8	20	18.3333	18.6667	18.1875
9	19	18.6667	19	18.5938
10	22	20.3333	20.6667	20.2969

EMA는 «어디서 시작하느냐»에 따라 값이 달라집니다. EMAₜ = α·xₜ + (1−α)·EMAₜ₋₁은 되돌이식이라 첫 값을 무엇으로 놓을지가 정해져 있지 않습니다. 지금 고른 것은 «첫 관측값으로 시작»입니다 — pandas의 ewm(adjust=False)와 같습니다. 첫 칸부터 값이 나옵니다.«첫 관측값»과 «초기 SMA»는 뒤로 갈수록 같아지지만 앞쪽은 꽤 다르고, «매 시점 정규화»는 끝까지 다릅니다. 다른 도구와 값이 맞지 않는다면 대개 이 자리이므로, 값을 옮겨 적을 때는 어느 방식인지 함께 밝히는 편이 좋습니다.

셋의 차이는 «과거를 얼마나 무겁게 셀 것인가»뿐입니다. SMA는 최근 N개를 똑같은 무게로 보고, WMA는 1:2:…:N으로 최근을 무겁게 보며, EMA는 무게가 지수로 줄어들되 완전히 사라지지 않습니다.지금 조건에서 가장 오래된 값이 마지막 EMA에 남긴 무게는 0.000977입니다. SMA라면 창 밖으로 나가는 순간 0이 되지만 EMA는 아주 작게라도 계속 남습니다 — 이것이 «EMA는 창이 없다»는 말의 뜻입니다.

이동평균은 반드시 뒤처집니다. SMA(N)은 대략 (N−1)/2 = 1칸만큼 늦게 반응합니다. 값이 계단처럼 뛰면 SMA는 창 길이만큼 지나야 완전히 따라잡고, EMA는 아예 완전히 따라잡지 못한 채 점근합니다.창을 길게 잡으면 매끄러워지는 대신 더 늦어지고, 짧게 잡으면 빨라지는 대신 잡음이 남습니다. 둘을 동시에 얻을 수는 없습니다.

이 도구는 앞을 내다보지 않습니다. 이동평균은 지나간 값을 매끄럽게 만드는 계산이지 예측 모형이 아닙니다. 골든크로스처럼 이동평균선이 엇갈리는 시점을 신호로 삼는 관행이 있지만, 그 신호는 정의상 이미 지나간 움직임을 뒤늦게 확인하는 것입니다.앞부분 처리도 도구마다 다릅니다. SMA·WMA는 최근 N개가 있어야 하므로 그 전 구간을 비우는 것이 기본이지만, 있는 것만으로 부분 평균을 내는 구현도 흔합니다(pandas의 min_periods). 지금은 «비우기»으로 두었습니다.

계산 방법

1숫자 목록을 붙여 넣습니다. 줄바꿈·공백·쉼표 어느 것으로 나눠도 됩니다.
2창 길이 N을 정합니다.
3EMA 시작값을 고릅니다. 다른 도구와 값을 맞추려면 그 도구가 쓰는 방식을 골라야 합니다.
4창보다 자료가 짧은 앞부분을 비울지 부분 평균을 낼지 정합니다.
5세 가지 이동평균이 표와 그래프로 함께 나옵니다.

자주 묻는 질문

과거를 얼마나 무겁게 세는지가 다릅니다. SMA는 최근 N개를 똑같은 무게로 평균내고, WMA는 1:2:…:N으로 최근을 무겁게 보며, EMA는 무게가 지수로 줄어들되 완전히 사라지지 않습니다. SMA는 창 밖으로 나간 값이 0이 되지만 EMA는 아주 작게라도 계속 남습니다.

시작값을 무엇으로 놓았는지 다를 가능성이 큽니다. EMAₜ = α·xₜ + (1−α)·EMAₜ₋₁은 되돌이식이라 첫 값이 정해져 있지 않습니다. 첫 관측값으로 시작하는 방식(pandas의 adjust=False), 첫 N개의 SMA로 시작하는 방식(증권 분석 도구의 관행), 매 시점 무게 합으로 정규화하는 방식(pandas의 adjust=True)이 널리 쓰이며 값이 서로 다릅니다.

α = 2/(N+1)이 널리 쓰이는 관행입니다. N = 12면 α ≈ 0.1538입니다. 이 값을 쓰면 EMA의 «무게 중심»이 SMA(N)과 대략 같아져 서로 견주기 편합니다. 규격은 아니므로 다른 α를 쓰는 구현도 있습니다.

정답이 없습니다. 길게 잡으면 매끄러워지는 대신 더 늦게 반응하고, 짧게 잡으면 빨라지는 대신 잡음이 남습니다. 둘을 동시에 얻을 수는 없으므로 «어느 정도의 흔들림까지 잡음으로 볼 것인가»를 먼저 정해야 합니다.

SMA(N)은 대략 (N−1)/2칸만큼 늦습니다. N = 20이면 약 9.5칸입니다. 값이 계단처럼 뛰면 SMA는 창 길이만큼 지나야 완전히 따라잡고, EMA는 아예 완전히 따라잡지 못한 채 점근합니다.

SMA와 WMA는 최근 N개가 모두 있어야 계산되기 때문입니다. 그 전 구간을 비우는 것이 기본이지만, 있는 것만으로 부분 평균을 내는 구현도 흔합니다(pandas의 min_periods). 이 계산기는 둘 중에 고를 수 있게 했습니다.

없습니다. 이동평균은 지나간 값을 매끄럽게 만드는 계산이지 앞을 내다보는 모형이 아닙니다. 골든크로스처럼 이동평균선이 엇갈리는 시점을 신호로 삼는 관행이 있지만, 그 신호는 정의상 이미 지나간 움직임을 뒤늦게 확인하는 것입니다.

전송되지 않습니다. 모든 계산은 브라우저 안에서 이루어지며 입력값은 이 기기에만 남습니다.

알아두면 좋은 점

SMA와 EMA는 pandas의 rolling().mean()·ewm(span, adjust=False/True).mean()이 낸 값과 소수 12자리까지 대조해 검증했습니다.
EMA의 시작값 방식 세 가지가 실제로 다른 값을 내는 것과, 되돌이식이 정확히 성립하는 것을 테스트로 확인했습니다.
WMA는 최근 값에 N, 가장 오래된 값에 1의 무게를 주는 선형 가중입니다.
이 도구는 평활 계산기입니다. 예측 모형이 아니며 미래 값을 추정하지 않습니다.
이동평균은 반드시 뒤처집니다. SMA(N)의 시차는 대략 (N−1)/2칸입니다.
입력한 값은 브라우저 안에서만 계산되며 서버로 전송되지 않습니다.

마지막 검증: 2026년 8월 31일 · 결과는 참고용 추정치입니다.

계산 방법

자주 묻는 질문

SMA·WMA·EMA는 무엇이 다른가요?

EMA 값이 다른 도구와 다릅니다.

평활계수 α는 어떻게 정하나요?

창 길이는 얼마로 잡아야 하나요?

이동평균은 얼마나 뒤처지나요?

앞부분이 왜 비나요?

이동평균으로 주가를 예측할 수 있나요?

입력한 값이 서버로 전송되나요?

알아두면 좋은 점

함께 보면 좋은 도구