SMA와 EMA 차이: 같은 5기간인데 값이 다른 이유

SMA와 EMA의 계산 차이를 주제로 제작한 표지입니다. 장식 선은 실제 시세를 나타내지 않습니다.

SMA와 EMA를 둘 다 ‘5’로 맞췄는데 숫자가 다르면, 설정을 잘못했나 싶을 수 있습니다. 아래에서 직접 계산할 가상 예시도 그렇습니다. 6번째 봉의 종가는 하나인데 SMA5는 103, EMA5는 105가 나옵니다. 어느 쪽이 틀린 걸까요?

이 예시에서는 둘 다 맞습니다. 같은 가격에 주는 비중이 다르기 때문입니다. SMA5는 최근 종가 다섯 개를 똑같이 평균하고, EMA5는 최신 종가와 직전 EMA를 섞습니다. 같은 ‘5’여도 계산 과정까지 같다는 뜻은 아닙니다.

이 글은 완성된 봉의 종가로 두 평균을 직접 계산하는 기초 안내입니다. 아래 숫자는 모두 직접 만든 가상 자료입니다. 실제 종목의 성과나 매매 결과를 보여주는 자료가 아닙니다. 자료 확인일: 2026년 10월 23일.

SMA는 다섯 값을 똑같이, EMA는 최근 값에 더 무게를

SMA는 단순이동평균입니다. SMA5에서는 최근 종가 다섯 개가 각각 20%의 비중을 갖습니다. 새 봉이 완성되면 가장 오래된 종가 하나를 빼고 새 종가 하나를 넣습니다. Fidelity의 SMA 설명은 정한 기간의 가격을 평균하는 방식으로 안내합니다.

EMA는 지수이동평균입니다. 최신 종가에 더 큰 비중을 주며, 나머지는 직전 EMA에 남겨 둡니다. Fidelity의 EMA 설명에 따르면 이전 EMA를 계산에 다시 사용하므로 과거 가격의 영향이 이어집니다. 따라서 EMA5를 ‘최근 다섯 종가만 사용하는 평균’으로 읽으면 계산이 맞지 않습니다.

표준 EMA의 가중계수 α = 2 ÷ (기간 N + 1)입니다. 5기간이면 α = 2 ÷ 6 = 1/3, 즉 약 33.33%입니다. 계산식은 새 EMA = 직전 EMA + α × (새 종가 − 직전 EMA)이며, ‘새 종가 × 1/3 + 직전 EMA × 2/3’과 같습니다. 가중계수 공식은 StockCharts의 공식 계산 안내에서 확인할 수 있습니다.

첫 EMA는 어디서 시작할까

EMA 계산에는 직전 EMA가 필요합니다. 처음에는 이전 값이 없으므로 출발점인 초기값(시드)을 정해야 합니다. 여기서는 Fidelity가 설명하는 초기 SMA 사용 방식에 맞춰 첫 다섯 종가의 SMA를 5번째 봉의 EMA로 놓겠습니다. 1~4번째 봉에는 EMA를 표시하지 않습니다.

가상 종가는 1번째부터 12번째까지 100, 100, 100, 100, 100, 115, 115, 100, 100, 100, 100, 100입니다. 단위는 임의 가격 단위이며, 같은 봉 단위와 같은 종가 자료를 사용합니다. 첫 다섯 값의 합은 500이므로 5번째 SMA와 EMA 초기값은 모두 500 ÷ 5 = 100입니다.

아래 표는 직접 만든 자료에 위 공식을 적용한 결과입니다. 중간 계산은 반올림하지 않고, 표에 적을 때만 소수점 넷째 자리까지 반올림했습니다. 1/3을 0.33으로 바꿔 계산하면 이 표와 달라집니다.

같은 종가로 계산해 보면

가상 종가에 SMA5와 EMA5를 적용한 그림입니다. EMA는 5번째 SMA 100에서 시작했고 중간값을 반올림하지 않았습니다.

회색 점선은 가상 종가, 청록색은 SMA5, 주황색은 EMA5입니다. 7번째에는 EMA가 더 높지만 8번째에는 SMA 아래로 내려옵니다. 아래 표에서 각 값을 이어 확인할 수 있습니다.

직접 만든 가상 종가의 5기간 평균 — EMA 초기값은 5번째 SMA

봉 순서	종가	SMA5	EMA5
5	100	100.0000	100.0000
6	115	103.0000	105.0000
7	115	106.0000	108.3333
8	100	106.0000	105.5556
9	100	106.0000	103.7037
10	100	106.0000	102.4691
11	100	103.0000	101.6461
12	100	100.0000	101.0974

6번째 봉: SMA는 (100 + 100 + 100 + 100 + 115) ÷ 5 = 103입니다. EMA는 100 + (115 − 100) ÷ 3 = 105입니다. 같은 새 종가 115가 들어와도 반영 비중이 달라 결과가 벌어집니다.

7번째 봉: SMA는 (100 + 100 + 100 + 115 + 115) ÷ 5 = 106입니다. EMA는 105 + (115 − 105) ÷ 3 = 325/3, 약 108.3333입니다. 8번째 EMA는 반올림한 108.3333 대신 정확한 325/3을 넣어 325/3 + (100 − 325/3) ÷ 3 = 950/9, 약 105.5556으로 계산합니다.

종가는 그대로인데 SMA가 내려간 이유

8~10번째 종가는 모두 100이지만 SMA는 106으로 같습니다. 최근 다섯 칸에 115 두 개가 계속 들어 있기 때문입니다. 11번째에는 6번째의 115가 빠지고 100이 들어오므로 SMA가 3만큼 내려갑니다. 변화량은 (새 값 100 − 빠진 값 115) ÷ 5 = −3입니다.

12번째에는 최근 다섯 종가가 모두 100이 되어 SMA도 100이 됩니다. 하지만 EMA는 101.0974입니다. 예전 115의 영향이 직전 EMA를 통해 조금 남아 있기 때문입니다. 이 예시에서 EMA는 가격이 100으로 돌아온 8번째부터 매번 낮아졌습니다. 두 선의 모양 차이는 계산 구조로 설명할 수 있습니다.

EMA가 항상 SMA보다 높은 것도 아닙니다. 표의 7번째에는 EMA가 더 높지만, 8번째에는 SMA보다 낮아집니다. 새 가격이 직전 EMA보다 높은지 낮은지에 따라 EMA가 움직이는 방향이 정해집니다. 두 선 중 위에 있는 선을 고르는 것과 계산 원리를 이해하는 것은 별개의 일입니다.

앱의 EMA가 이 표와 다르다면

이 표는 위에서 정한 시드를 쓰는 계산입니다. 실제 앱과 비교하려면 ‘기간 5’ 외에도 다음 조건을 맞춰야 합니다. StockCharts는 EMA 값이 계산에 사용한 과거 데이터의 양에 영향을 받는다고 설명합니다.

• 초기 시드: 첫 다섯 종가의 SMA를 썼는지, 다른 초기화 방식을 썼는지 확인합니다.
• 계산 시작점과 과거 자료: 화면에 보이는 봉보다 더 오래된 자료로 EMA를 이어 계산할 수 있습니다. 화면 표시 범위를 줄였다고 반드시 계산도 그 지점부터 다시 시작하는 것은 아닙니다.
• 가격 입력: 동일한 종가·수정주가·거래 세션과 완성된 봉을 비교해야 합니다. 입력 자료가 달라지면 같은 공식도 다른 값을 냅니다.
• 정밀도: 화면에 보이는 소수 자릿수와 내부 계산 자릿수는 다를 수 있습니다. 표시된 EMA를 다음 계산에 그대로 옮기면 반올림 차이가 쌓일 수 있습니다.

같은 이후 종가와 α를 사용한다면, 두 시드의 차이는 업데이트 한 번마다 2/3배로 줄어듭니다. 이는 위 식에서 직접 유도한 결과입니다. 차이가 작아져도 짧은 예시의 시작값과 앱의 긴 계산 이력이 정확히 같다고 가정할 수는 없습니다. 앱별 실제 방식은 해당 지표 도움말에서 확인해야 합니다.

빠르게 반응하는 선이 더 좋은 설정일까

최근 가격에 민감하다는 성질과 높은 수익률은 다른 문제입니다. Fidelity도 EMA가 단기 변화에 더 자주 반응할 수 있으며, 이동평균이 정확한 바닥과 꼭짓점을 찾아주는 도구는 아니라고 설명합니다. 이 글에서는 성과 비교를 하지 않았습니다. 선을 바꾸기 전에 어떤 가격과 계산 방식을 보고 있는지 설명할 수 있는지가 우선입니다.

공식 자료는 지표의 정의와 계산 원리의 근거이며, 종가 배열·비교표·손계산은 이 글을 위해 직접 만들었습니다. 계산 예시는 특정 종목의 매수·매도 권고나 수익 보장이 아닙니다.

이어서 읽기

‘5기간’이 5분인지 15분인지 헷갈린다면 봉 주기와 이동평균 기간을 구분하는 예시부터 확인해 보세요. 실제 과거 차트에 선이 어떻게 표시됐는지는 분봉 차트 사례와 해석의 한계에서 볼 수 있습니다. 두 자료 모두 매매 성과를 검증한 자료는 아닙니다.