a : 거래자와 분석가는 "추세는 당신의 친구"라고 가르치고 시계열에서 무작위 변동을 부드럽게하는 방법으로 이동 평균을 고려합니다. 이론적으로 이동 평균은 보안 또는 색인에 대한 수익성있는 진입 점과 탈퇴 점을 강조합니다. 이동 평균에 대한 한 가지 단점은 필연적으로 역방향으로 보이고 따라서 지연되는 지표라는 것입니다. 이것이 애널리스트 Patrick Mulloy가 이중 지수 이동 평균 (DEMA)을 개발 한 이유입니다.

"double exponential smoothing"이라고도 불리는 DEMA는 Mulloy가 "원래의 2 개보다 지연이 적은 다른 EMA를 생성하는 단일 및 이중 EMA의 복합 구현"이라고 설명했습니다. 이것은 시간 경과에 따라 EMA가 점점 더 많은 과거 이벤트의 가중치 평균이되어 그 경향 민감도를 효과적으로 감소시키기 때문에 정상 지수 이동 평균에 대한 필수적인 적응이었습니다.

DEMA의 실제 계산 및 구현은 매우 복잡하지만 단일 및 이중 EMA 결합의 순 효과는 경향 신호를보다 신속하게 파악하는 것입니다. 실제로 DEMA는 표준 이동 평균 (EMA)보다 더 빠르게 경향을 파악할뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 상대적으로 더 빠르고 민감 해집니다. 그러나 민감도의 증가는 큰 결점이 있습니다. DEMAs는 잘못된 추세와 빠른 반전에 과잉 반응하여 잠재적 손실 위험이 증가합니다.

DEMAs를 독립 지표로 사용하는 상인은이 지표와 함께 과민 반응을 일으키지 않는 것이 바람직합니다. DEMA를 추가 지표, 심지어 다른 이동 평균으로 보완하는 것이 보통 가장 좋습니다.