기술 지표를 활용한 거래 전략

마지막 업데이트: 2022년 3월 2일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
키움증권 RSI 설정

[단타 스윙 매매] RSI 지표 활용과 매매기법 핵심 쉽게 이해하기

단기 또는 단, 중기 스윙 매매에 있어 차트분석은 매우 중요하며, 이를 위해 활용할 수 있는 많은 보조지표들이 있습니다. 그중에서 RSI지표는 주가의 기술적 분석에 활용되는 대표적 보조지표입니다. 이번 포스팅은 수많은 보조지표 중 많이 활용되고 있는 RSI 지표에 대해 이야기하려고 합니다.

다만, 보조지표는 어디까지나 참고용으로 활용해야 합니다. 이유는 지표를 해석하는데 꼭 정답이 있을 수 없습니다. 지표를 활용하는 개인마다 차이가 있고 무엇보다 모든 지표는 후행성 지표이기 때문입니다. 과거의 기록이 앞으로의 방향을 보여줄 수도 있지만, 그것이 100% 들어맞는 경우는 없습니다. 다만, 기준이 있고 그 기준으로 참고용을 활용할 뿐입니다.

주식차트를 활용할 수 있는 또다른 보조 지표 포스팅은 아래의 링크에 정리하였습니다.

# RIS(Relative Strength Index) 지표란?

RSI는 다른말로 '상대강도지수'라고 이야기합니다. 주로 매수와 매도의 기준점으로 활용되며, 주가의 기술적 분석에 활용되는 대표적인 보조지표 중 하나입니다. RSI는 주가의 상승 압력과 하락 압력 간의 상대적인 강도를 보여줍니다. 쉽게 이야기하면, RSI가 높을수록 상승추세가 크다는 것이며 반대로 낮을수록 하락 추세가 크다는 뜻입니다.

아래는 RSI를 구하는 계산 공식입니다. 공식에 따르면 RS는 일정기간동안의 주가 상승폭을 일정기간 동안의 주가 하락폭으로 나눈 값입니다. RSI 값은 0과 1 사이 즉 0%와 100% 사이에서 움직입니다. RSI를 개발한 윌에스 와일더는 N(일정기간)을 14일로 사용할 것을 권장하였습니다.

① U = 전날 주가보다 오늘 주가가 상승할 때의 주가 상승폭(up)

② D = 전날 주가보다 오늘 주가가 하락할 때의 주가 하락폭(down)

③ AU = 일정기간(N일) 동안의 U의 평균값(average ups)

④ AD = 일정기간(N일) 동안의 D의 평균값(average downs)

⑥ RSI = AU / (AU+AD) = RS / (1+RS)

⑦ RSI 시그널 = RSI의 이동평균선

하지만, RSI 공식을 꼭 알아둘 필요는 없습니다. MTS나 HTS에서 이미 공식에 따라 지표를 보여주기에 우리는 나오는 지표를 어떻게 해석할것인지를 알아두면 됩니다. 다시 강조하면 RSI가 상승하면 매수세가 강해지고 있다는 뜻이고, RSI가 하락하면 매도세가 강해지고 있다는 기본을 이해하면 됩니다.

- 내 MTS, HTS에 RSI 지표 적용하기

RSI 지표는 모든 증권사의 HTS나 MTS에서 제공하고 있습니다. 다만 증권사마다 설정하는 방법이 다릅니다. 보통 검색항목에서 RSI를 검색하면 확인할 수 있으며, 사용하고 있는 차트의 설정(대부분 톱니바퀴 모양)에서 확인과 적용할 수 있습니다. 개인 투자자들이 많이 활용하고 있는 키움 MTS의 경우 좌측 상단 부분의 지표를 클릭하면 아래와 같이 여러 지표들을 활성화할 수 있는 창이 생성됩니다. 여기서 보고 싶은 지표를 설정하면 됩니다.

키움투자 MTS RSI 설정방법

키움증권 RSI 설정

# RSI 지표 활용 시 꼭 알아야 하는 3가지

1. 70, 50 그리고 30

RSI 활용에 있어 가장 중요한 숫자는 70, 50 그리고 30 입니다. 보통 70을 넘어가면 과매수 구간 그리고

30이하로 떨어지면 과매도 구간으로 분류하여 이때가 매도 또는 매수 타이밍이 될 수 있습니다. 아울러 50은 중간선으로 RSI 방향을 결정하고 판단하는데 기준점이 됩니다.

2. RSI 시그널선

RSI의 시그널선은 RSI의 이동평균선 입니다. RSI 지표의 일정기간 동안의 과거 평균 수준과 현재를 비교할 수 있는 수치입니다. 주가의 이동평균선을 떠올리면 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 시그널선이 중요한 이유는 RSI선이 상단으로 돌파할 때 매수 타이밍, 하단으로 떨어질 때 매도 타이밍이 될 수 있기 때문입니다. 위 사진의 RSI 선 중 보라색 선이 시그널선입니다.

3. 다이버저스

다이버전스의 대표적인 예는 가격은 상승하여 신고가를 갱신하였지만, RSI지표는 전 고점을 갱신하지 못하는 현상으로 이는 추세가 약화됨을 의미합니다. 즉, 다이버전스는 주가 그래프와 RSI지표가 다르게(반대) 움직이는 것을 이야기합니다.

RSI 다이버전스 예시

상승/ 하락 다이버전스

RSI를 지표를 보는 주요 이유 중 하나도 결국 이 다이버전스를 찾기 위함입니다. 다이버전스에는 상승 다이버전스와 하락 다이버전스가 있습니다.

# 투자를 위한 RSI 지표 활용법

RSI가 보조지표로 많이 활용받는 이유 중 하나는 지표가 매우 직관적이고 단순하기 때문입니다. 다른 지표들에 비해 이해하기 쉬운 편이기에 많은 분들이 활용하고 있습니다.

1. RSI 50%를 기준으로, 50 이상이면 매수세가 강함, 50% 이하는 매도세가 강함을 나타냅니다.

2. RSI가 70% 이상이면, 매수세가 상당히 강해서 초과매수 국면에 들어갑니다.

3. RSI가 30% 이하이면, 매도세가 상당히 강해서 초과매도 국면에 들어갑니다.

4. RSI가 시그널선을 상향 돌파하면 단기적으로 매수세가 늘어나는 추세입니다.

5. RSI가 시그널선을 하향 돌파하면 단기적으로 매도세가 늘어나는 추세입니다.

- RSI 활용한 매매포인트

위에서 이야기하였지만 RSI는 보조 지표입니다. 만약 시장 전체가 하락 국면이라면, RSI건 아니면 다른 지표 건 아무런 소용이 없습니다. 그리고 활용하는 해석에 따라 다르게 사용될 수 있기에 딱 맞아떨어지는 정답은 없습니다. 다만 많은 사람들이 사용하는 방법을 참고할 뿐입니다. RSI 지표보다는 추이를 보는 것이 중요합니다.

1. 70%가 넘어가면 분할도 30% 이하로 떨어지면 분할매수

70이 넘어가는 구간에서 물론 추가 슈팅이 나오는 경우도 많고 이럴 경우 상승률이 높은 것도 사실입니다. 하지만 안전한 투자를 원한다면 이 구간에서는 매수는 가급적 자제하고 보유하고 있는 물량은 조금씩 매도를 하는 것이 좋습니다.

30 이하로 RSI지표가 떨어졌다면 과매도 구간으로 인식하고 분할 매수를 합니다. 다만, 1층인 줄 알았는데 지하인 경우도 많습니다. 섣부르게 저점으로 예측하여 과하게 접근하는 것은 위험합니다.

많은 사람들이 70과 30을 기준점으로 잡는 이유는 계속해서 오르는 주식도 계속해서 떨어지는 주식도 없기 때문입니다. RSI가 70 이상으로 올라왔다는 이야기는 앞으로 오를 일보다 떨어질 확률이 더 높다는 것이고, 반대로 30 이하로 떨어졌다면 슬슬 바닥에 왔다고 볼 수 있기 때문입니다.

추가로 상승 추세가 강하여 70을 넘어 80~100 구간의 과매도 구간에 들어와도 계속 상승하는 경우도 있습니다. 다만 이때 무리하게 추격매수를 하는 것보다, 앞으로 계속해서 주가가 오를 것으로 예상한다 해도 매수세가 어느 정도 진정되고 70선으로 돌아왔을 때 매수를 고려해보는 것도 좋습니다.

2. 상승 다이버전스와 하락 다이버전스 활용하기

- 주가가 움직이지 않는데 RSI가 상승을 하고 있으면 긍정(상승 다이버전스)

- 주가가 움직이지 않는데 RSI가 하락을 하고 있다면 부정(하락 다이버전스)

RSI 상승 다이버전스 예시

RSI 상승 다이버전스

예로 쌍바닥 만들어지고 주가는 횡보하지만, RSI 보조지표가 상승하는 다이버전스가 만들어 지고 있으면 투자 포인트가 될 수 있습니다. 주가는 비교적 횡보하고 있지만, RSI는 상승하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 상승하려는 추세로 전환되는 것을 예측할 수 있습니다. 따라서 상승 다이버전스가 보인다면 롱포지션 진입을 고려하는 것이 좋습니다.

반대로 하락 다이버전스는 주가는 횡보하지만 RSI 지표가 하락한다면 매수하려는 힘이 약해짐을 의미합니다. 이럴 때는 보유한 주식을 매도하는 숏포지션을 고려하는 것이 좋습니다.

3. 하지만 꼭 들어맞는 것은 아니다.

RSI 다이버전스 비교 예시

RIS지표 활용 예시

위에서 설명한 대로라면, 표시된 구간은 충분히 진입을 고려해볼 만한 지표를 보여주고 있다는 생각입니다. 하지만 결과적으로 주가는 크게 떨어졌습니다. 이렇게 RSI지표를 포함한 차트분석은 모두 후행성 지표이기에 법칙이나 정답이 없습니다.

보조지표는 과거의 통계를 활용하여 앞으로의 확률을 조금 높이는 정도입니다. 100% 정답을 주지는 않습니다. 꼭 거래를 하기 전 전체적인 시장 상황과 추세 등을 고려한 매수 또는 매도 전략이 우선시되어야 합니다. 모두의 성공투자를 기원합니다. 이상 단기매매 및 단기 스윙등에 필요한 RSI 지표를 활용한 투자 방법이었습니다.

그로스 마케팅 – 완벽하게 이해하기

그로스 마케팅은 그로스 해킹 기술을 활용하여 다양한 혁신적인 실험을 수행하고 이를 지속적으로 분석하여 마케팅 전략에 활용하는 ‘맞춤형 그로스 마케팅’을 의미합니다. 이는 예산에 맞춰 마케팅 전략을 수립하고 기존의 검증된 마케팅 전술을 통합적으로 적용하는 기존의 마케팅 방식과 다릅니다.

그로스 마케팅의 개념은 약 10년 전 SaaS 스타트업이 기존 시장 리더보다 빠르게 성장한다는 전략에서 시작되었습니다. 이후 급속한 성장을 위한 방법에서 벗어나 발전했지만 여전히 ‘성장’에 초점을 맞추고 있다는 점은 변함이 없다. 즉, 단순히 더 많은 사용자 기반을 확보하는 것이 아니라 고객 이탈을 줄이고 각 사용자의 평생 가치를 높이고 높은 참여를 구축하여 진정한 기술 지표를 활용한 거래 전략 비즈니스 성장을 추구하는 것을 목표로 합니다.

그로스 마케팅 vs. 전통적 마케팅

전통적인 마케팅과 비교하여 그로스 마케팅은 몇 가지 뚜렷한 특징을 가지고 있습니다. 전통적인 마케팅은 조직과 기존 마케팅 담당자가 채널 및 광고 계정별로 광고 예산을 설정하는 프레임워크에 의존합니다. 그들은 때때로 각 대상 국가에 대한 예산 목표를 설정합니다. 그런 다음 예상되거나 의도된 연간 수익이 계산되며, 이를 비즈니스에서 “기본 사례”라고 합니다.

그런 다음 광고 예산을 이 수익의 일부로 설정합니다(보통 5-20%). 광고예산 우선순위를 고려한 후 비용과 예상 ROI에 따라 활용하고자 하는 다양한 광고 채널을 선택합니다. 마지막으로 광고 계정 예산에 오프라인 및 온라인 광고 예산을 할당하고 각 플랫폼에서 전문가를 고용하고 서비스 비용을 지불합니다.

그로스 마케팅 전략을 위한 광고 계정 할당이 항상 정의되는 것은 아닙니다. 일반적으로 우리는 무제한 퍼널 수준 지출인 무제한 예산으로 작업합니다. 이 예산은 캠페인의 목표와 KPI에 따라 최적화됩니다. 그로스 마케터는 각 유입경로 단계에서 좋은 성과를 거두고 그에 따라 예산을 조정합니다. 이를 통해 유입경로 단계와 채널 사이에 적합하다고 판단되는 즉시 자금을 자유롭게 할당할 수 있습니다. 그로스 마케팅은 위에서 설명한 ‘성장’을 기반으로 합니다. 인지도, 고객 확보, 구매 전환, 고객 유지, 매출(반복 구매), 추천으로 구성된 6단계 마케팅 퍼널의 모든 단계에 초점을 맞춥니다. 다양한 채널과 전략으로 자주 실험하고 점차적으로 테스트를 최적화하십시오.

특정 고객 세그먼트에 초점을 맞춘 ‘맞춤형 전략’을 통해 결과적으로 마케팅 지출을 최적화하는 기술 지표를 활용한 거래 전략 방법을 결정합니다. 따라서 사용자 기반을 확대하고 일회성 거래로 쉽게 떠날 고객을 유치하는 전략이 아니라 최소한의 지출로 진정한 비즈니스 성장을 달성하기 위한 전략입니다.

성장 마케팅 계획의 주요 구성 요소

성장을 달성하기 위해서는 성장 마케팅 계획을 수립하는 것이 중요합니다. 이 계획에는 신규 고객을 유치하고 구매자로 전환하고 장기적으로 해당 고객을 유지하기 위한 전략이 포함되어야 기술 지표를 활용한 거래 전략 합니다. SEO, 소셜 미디어 마케팅, 이메일 마케팅 및 콘텐츠 마케팅을 포함하여 성장 마케터가 이러한 목표를 달성하기 위해 여러 전술을 사용할 수 있습니다. 특히 SEO는 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높게 표시되도록 웹사이트를 최적화하는 프로세스입니다. 이것은 웹사이트를 최적화하여 수행할 수 있습니다.

A/B 테스트

A/B 테스트(다변수 테스트)는 성장 마케팅 전략의 핵심 중 하나입니다. 이메일 마케팅, 랜딩페이지, 소셜미디어 광고 등 다양한 형태로 활용 가능합니다. 즉, 그래픽, 카피라이팅, 디자인, 기타 기능에 대한 일련의 테스트를 수행하고 사용자 선호도 결과를 도출하여 “A” 또는 “B” 디자인 중 2개(또는 1개 이상)의 디자인 중 가장 좋은 것을 선택하는 방식입니다.

이는 청중을 참여시키고 전환율을 높이는 데 더 효과적인 콘텐츠 버전을 식별하여 마케팅 캠페인을 최적화하는 데 도움이 됩니다. A/B 테스트를 한 번이 아니라 지속적으로 반복하는 것이 중요합니다. 이는 소비자의 관심이 변하거나 다른 변수가 발생하더라도 테스트를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.

A/B 테스트를 수행할 때 기억해야 할 점은 “B”가 한 고객 세그먼트에서 가장 효과적이더라도 “A”가 다른 고객 세그먼트에서 더 효과적일 수 있다는 것입니다. A/B 테스트는 특정 고객 세그먼트에 최적화된 맞춤형 버전을 찾는 방법이며 모든 상황에 적용되는 답변이 아니라는 점을 명심해야 합니다.

A/B 테스팅은 모든 성장 마케팅 전략의 필수적인 부분입니다. 캠페인의 다양한 요소를 지속적으로 테스트하여 가장 효과적인 요소를 식별하고 성공 가능성을 높일 수 있습니다. A/B 테스트의 경우 모든 것이 한 방향으로 적용되는 솔루션은 없습니다. 핵심은 비즈니스에 적합한 솔루션을 찾을 때까지 유연하고 새로운 변형을 계속 테스트하여 성능을 개선하는 것입니다. 여기에 강력한 분석을 제공하는 제품 분석 솔루션이 필요합니다. Mixpanel의 대화형 보고서를 사용하면 몇 번의 클릭으로 A/B 테스트에서 성공적인 변형(최적 옵션)을 식별할 수 있습니다.

교차 채널 마케팅

교차 채널 마케팅은 고객에게 효과적으로 도달할 수 있는 채널 계획을 전략적으로 구축하는 데 중점을 둡니다. 고객의 기호에 따라 이메일 마케팅, SMS 문자 메시지, 앱 푸시 알림, 인앱 메시지, DM 등 다양한 채널을 포함할 수 있습니다.

교차 채널 마케팅 계획을 성장 마케팅 전략에 통합할 때 먼저 개별 사용자에 초점을 맞춰 커뮤니케이션 선호도를 식별한 다음 그에 따라 캠페인을 구축해야 합니다. 예를 들어, A/B 테스트는 먼저 특정 사용자가 이메일 마케팅보다 60% 더 높은 비율로 푸시 메시지에 응답한다는 것을 이해한 다음 푸시 알림 채널에 집중하도록 해당 사용자 그룹에 대한 캠페인을 사용자 정의합니다.

또한 고객이 언제 어디서나 각 플랫폼에서 자신의 정보와 이력을 원활하게 이해하고 전달할 수 있도록 여러 채널을 통합한 옴니채널 마케팅 계획을 수립하는 것이 중요합니다.

고객 라이프사이클 관리

고객 라이프사이클 프로세스에는 탑승에서 갱신에 이르는 소비자 여정의 다양한 단계를 관리하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 각 부문의 세부 사항에 집중할 수 있습니다. 이는 각 단계에 적합한 KPI와 지표를 찾는 것과 관련된 많은 것 중 하나입니다. 마케팅 부서에서 목표 기반 이정표를 설정하고 소비자와의 관계를 추적하는 데 사용하는 기술입니다.

고객 라이프사이클에는 도달, 획득, (구매) 전환, 유지, 충성도의 5가지 단계가 있습니다. 궁극적인 목표는 이러한 단계를 통해 고객을 이동시키고 충성도가 높고 활동적인 고객으로 전환하는 것입니다. 이를 위해서는 비즈니스에 적합한 성장 마케팅 전략을 사용해야 합니다. 고객 라이프사이클의 각 단계에는 다른 접근 방식이 필요하므로 그에 따라 마케팅 계획을 조정하는 것이 중요합니다.

이 단계에서 고객은 요구 사항을 인식하고 제품을 검색합니다. 이 단계는 고객이 여러 옵션을 고려하면서 고객에게 연락할 수 있는 기회를 제공하기 때문에 “도달”이라고 합니다.

도달 단계에서 고객은 브랜드를 포함한 여러 경쟁업체의 제품을 비교, 조사 및 고객 리뷰를 읽습니다. 브랜드는 소셜 미디어 마케팅, SEO, 검색 엔진 마케팅 및 기타 방법을 통해 고객의 레이더에 노출되어야 합니다. 고객이 회사에 연락하여 자세한 정보를 얻거나 정확한 가격을 문의하게 만들어야 합니다.

획득 단계는 고객이 사용하는 유입 채널에 따라 다양한 형태를 취합니다. 예를 들어 고객이 전화로 문의하는 경우 고객의 질문과 우려 사항에 응답할 수 있어야 하며 고객의 요구 사항에 대한 대화를 통해 자세한 정보를 얻을 수 있어야 합니다. 그런 다음 고객의 요구에 가장 적합한 제품 또는 서비스를 추천하고 제품 또는 서비스의 사용에 대해 교육합니다.

오늘날의 디지털 시대에는 고객이 웹사이트를 통해 제품과 비즈니스를 찾는 것이 매우 일반적입니다. 이 경우 고객의 구매 결정에 도움이 되는 정보 및 교육 콘텐츠를 제공할 수 있어야 합니다. 유용한 콘텐츠, 가격 페이지 또는 블로그 게시물을 통해 고객의 구매 결정에 필요한 정보를 제공합니다.

마지막으로 여기에 더해 고객의 긴급한 문의에 즉각적으로 대응하기 위해서는 실시간 채팅(라이브 채팅)을 통해 대응할 수 있는 서비스팀이 대기해야 한다. 고객과의 모든 상호 작용은 고객 경험이며 아무리 사소한 것이라도 모두 고객 서비스 담당자라는 점을 기억하십시오.

필요한 모든 정보를 얻고 브랜드의 고객 경험에 만족한다면 구매 전환으로 이어집니다. 이제 고객은 공식적으로 비즈니스 고객으로 전환되었습니다!

전환 단계에서 우리는 고객에게 가치를 제공한다는 점을 분명히 해야 합니다. 고객은 단순히 구매를 한 것이 아니라 비즈니스 관계를 시작했습니다. 명심해야 할 것은 일회성 판매를 목표로 하지 않는 한 고객의 구매 전환은 끝이 아니라 시작이라는 것입니다. 고객이 계속해서 브랜드를 찾을 수 있도록 고객을 유지하기 위해 노력해야 합니다.

고객을 유지하는 것은 고객의 경험을 파악하는 것에서 시작됩니다. 이 단계에서 우리는 새로운 제품이나 서비스가 어땠는지 고객의 의견을 묻습니다. 더 나은 방향으로 개선할 수 있는 방법을 찾기 위해 고객 기술 지표를 활용한 거래 전략 서비스 설문 조사를 수행하고 고객 만족도 점수를 측정하고 “고객의 소리” 프로그램을 구축하기 위한 노력이 필요합니다. 고객으로부터 직접 받은 정보를 반영하여 고객 서비스 만족도는 물론 제품 및 서비스를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

유지보수 단계에서는 고객에게만 독점적인 특전을 제공해야 합니다. 24시간 고객지원, 상품할인, 추천보너스 등 다양한 혜택을 누릴 수 있도록 단골구매자에서 브랜드 발기인으로 고객을 홍보할 수 있는 방법을 찾아보세요.

5. 충성도

브랜드 충성도를 만드는 방법은 추천 마케팅을 사용하는 것입니다. 브랜드를 경험한 고객의 추가 구매는 브랜드의 중요한 자산이 됩니다. 브랜드와 제품에 대한 경험을 SNS에 올리고, 제품 리뷰를 작성하고, 공유하여, 브랜드를 다른 사람에게 추천할 수 있습니다. 추천된 고객은 추천되지 않은 고객보다 유지될 가능성이 높으므로 고객이 친구를 추천하도록 권장하는 시스템을 갖추는 것이 중요합니다. 추천에 대해 할인 또는 무료 제품과 같은 보상을 제공하여 이를 수행할 수 있습니다.

충성도를 만드는 또 다른 방법은 고객 서비스를 이용하는 것입니다. 우수한 고객 서비스를 제공함으로써 고객과 고객의 제품 경험에 관심을 갖고 있음을 보여줄 수 있습니다. 이것은 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 것이고 그들이 미래에 다시 돌아올 수 있도록 격려할 것입니다.

이러한 고객 라이프사이클 단계는 고객이 브랜드를 이용하는 과정에서 거치는 일반적인 단계이지만, 이 프로세스는 유동적일 수 있습니다. 예를 들어, 자신의 필요에 의해 직접 검색하거나 조사하는 것이 아니라 가족이나 친구 추천, 소셜 미디어, 광고 등 여러 가지 경로를 통해 브랜드에 대해 알게 될 수 있습니다. 중요한 것은, 전반적인 고객 라이프사이클을 파악하고 있어야 효과적으로 관리할 수 있다는 것입니다. 그 밖에 고객 라이프사이클 관리에 참조할 수 있는 다른 모델에는 AARRR이 있습니다.

그로스 마케터는 무슨 일을 하나요?

그로스 마케터는 종종 유료 미디어 계정의 대시보드를 보고 지출, 메시지 및 크리에이티브를 조정하고 고객 및 잠재 고객을 위한 맞춤형 보고서에서 한 주를 요약하는 데 하루를 보냅니다. 주식 중개인과 같은 그로스 마케터는 유료 소셜 미디어 마케팅의 규칙을 완전히 다시 작성한 Apple의 iOS 14 릴리스와 같은 최신 개발을 따라잡고 고객에게 복잡한 시장 정보를 전달하는 데 능숙합니다.

과거 “마케팅 관리자”와 마찬가지로 그로스 마케터는 다음 영역에 대해 충분히 지식이 있어야 합니다.

  • 클릭당 지불(PPC) 검색
  • 유료 소셜 미디어 광고
  • 사용자의 관점
  • 이메일 마케팅
  • 콘텐츠 마케팅
  • 검색 엔진 최적화(SEO)

그들은 다음 영역에서 가장 지식이 풍부한 경향이 있습니다.

그로스 마케터는 깔때기의 다양한 단계에서 지속적이고 반복적인 테스트를 수행하고 그 결과를 활용하여 핵심 성과 지표를 개선하는 데이터 기반 계획 개정을 구축합니다. 그들은 실행보다 전략에 더 전문화되어 있습니다. 효과적인 마케팅 포퍼먼스를 위해서는 이메일 마케터나 유료 검색 마케터와 같은 전문가의 협업이 필요합니다.

기술 지표를 활용한 거래 전략

  • 김동현 선임
  • 승인 2020.12.22 10:30
  • 조회수 5825
  • 댓글 0

대출사기, 보험사기, 보이스피싱 등 국내 금융사기 적발 금액은 지속적으로 증가하는 추세다. 금융기업은 다양한 금융사기에 기술 지표를 활용한 거래 전략 대한 사전/사후대응을 지원하는 이상거래 탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)을 사용한다. 최근 디지털 기술의 발달로 인해 금융거래 매체의 다양화, 데이터양의 급증, 신종 사기 수법 등의 요인은 FDS를 활용한 금융사기 대처를 더욱 어렵게 함에 따라 정교하고 고도화된 FDS가 요구된다. 최근 FDS는 인공지능을 활용하여 기술 고도화가 진행되고 있다.

[그림 1] 금융사기 피해현황 추이, 감사원 감사보고서(2020.07)]

[그림 1] 금융사기 피해현황 추이, 감사원 감사보고서(2020.07)]

FDS 아키텍처

FDS 구성요소는 크게 정보수집, 이상거래 분석, 대응으로 구성된다.

로그 수집 시스템은 실시간 거래정보를 수집하고 대용량 데이터를 정제하여 이상거래 분석 시스템에 전달한다. 이상거래 분석 시스템은 로그 수집에서 전달받은 데이터와 고객정보, 외부정보를 종합적으로 판단하여 거래이상여부를 판단한다. 대응시스템은 이상거래 분석 시스템이 이상거래라고 판단한 거래에 대해 유형별 대응 시나리오에 따라 사용자 접속차단, 담당자에게 확인 알람 등의 자동화된 시스템 조치를 수행한다. 인공지능 탐지 모델은 새로이 발견된 거래패턴에 대한 내용을 학습하여 성능을 개선하여 이상거래 분석 시스템에 수시로 반영시킨다.

[그림 2] FDS 아키텍처

[그림 2] FDS 아키텍처

FDS 분석 방법

FDS의 분석 방법은 오용탐지(Misuse) 기법과 이상탐지(Abnormaly) 기법, 두 가지로 구분된다.

1. 오용탐지 기법

오용탐지 기법은 기존 이상거래 또는 사기거래에서 나타나는 주요 특징들을 조건화, 규칙화(Rule) 하여 새로이 발생하는 금융거래에 다중 조건(Multi Rule-Based)을 적용하여 필터링하는 방식으로 이상거래 여부를 식별하는 것으로 이해할 수 있다. 이 방식은 빠르고 단순한 구조지만, 새로운 패턴에 대응이 어렵다는 단점이 있다.

오용탐지기법 사례는 전문가 집단에 의해 계좌이체 또는 카드 결제 거래와 관련된 것이 대표적이다. 누구나 이상 거래로 인정할 만한 평소에 있을 법하지 않은 이상치(Outlier)에 대해 경고를 하는 방식으로 이해할 수 있다. 예를 들면, 특정 고객이 거래하던 월 평균 금액보다 100배 이상 큰 금액이 새벽시간에 한 번도 거래되지 않았던 계좌에 이체가 된 경우, 금액, 시간, 계좌간 연관성 측면에서 모두 이상치에 속함으로, FDS는 이 거래를 이상거래라고 식별하여 업무 담당자에게 경고를 준다.

2. 이상탐지 기법

이상탐지 기법은 RDBMS에 저장된 고객 기본 정보, 거래 정보 등의 속성(Attribute) 정보를 바탕으로 모델링하여 특이점을 탐지하는 것으로 이해할 수 있다. 이 방식은 복잡한 구조의 데이터를 종합적으로 판단하는 것으로, 발견하기 어려운 이상거래 및 사기거래를 찾아내지만, 실시간으로 처리하기에는 고성능 시스템이 요구된다는 단점이 있다.

이상탐지 기법은 보험금 청구거래 관련 사례가 대표적이다. 고객이 가지고 있는 정적 변수(Static Variable)와 거래정보에 따라 변화하는 동적 변수(Dynamic Variable)를 기본적으로 활용하여 분석하고, 다른 기업에서 관리하는 외부기관에서 참고 가능한 고객 정보를 연계해서 분석한다. 예를 들면, 손해보험사에서는 자동차 고의 기술 지표를 활용한 거래 전략 사고 보험사기 사례에서 보험금 청구 고객의 ▲고객기본정보와(나이, 성별, 면허취득일 등), ▲상품정보(상품명, 가입특약, 가입일 등), ▲보험금 청구 거래정보(치료병원, 사고장소, 사고일, 청구일, 입원일수, 청구금 등), ▲외부기관 정보(통신사 정보, 신용평가기관, 의료보험 정보 등)를 종합적으로 분석하여 특정 보험금 청구 거래건이 사기일 가능성을 분석(예측)하여 담당자에게 경고를 준다.


FDS 알고리즘

인공지능 기술 기반의 FDS는 인공지능 모델에 금융거래 '전체' 데이터를 주고 이 중에 사기거래가 어떤 것인지 알려주면, 인공지능이 사람이 파악하지 못한 사기 거래 패턴까지 종합적으로 파악하여 새로운 금융거래가 사기패턴과 얼마나 유사한지를 따져 사기거래를 식별한다.

FDS를 위한 인공지능 모델은 대체로 목적변수 Y의 값(Label)이 명확히 기재된 구조화된 데이터(Structured Data)를 학습하는 지도학습(Supervised Learning) 모델 중 이진 분류 예측 모델(Binary Classification Prediction Model)로 분류된다. 이진 분류 예측 모델이란 ‘사기자 맞음’ 또는 ‘사기자 아님’과 같이 예측해야 할 목적변수 값이 두 가지임을 의미한다.

이진 분류 예측 모델의 기본 원리는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)로 이해할 수 있다. 로지스틱 회귀는 수치형 데이터 예측 모델인 선형 회귀(Linear Regression) 모델의 결과값에 시그모이드(Sigmoid) 활성함수를 첨가하여 범주형 변수를 예측하는 모델이다. 시그모이드 활성함수란 음의 무한대부터 양의 무한대까지의 실수를 0부터 1사이의 숫자로 변환시켜주는 함수다. FDS에서는 0을 비사기자, 1을 사기자로 치환하여 데이터를 학습시킬 수 있다.

위에서 설명한 로지스틱 회귀 외 사용가능한 지도학습 방법으로 의사결정 나무이 기반 모델이 종종 활용되는데 일반적으로 널리 사용되는 것은 RandomForest, GBM 등이 있다.

딥러닝은 본래 FDS 개발시 잘 활용하지 않는 모델이었지만, 최근 딥러닝을 활용한 다양한 시도에 따른 좋은 결과와 훌륭한 성능을 갖는 모델들이 출시되면서 딥러닝 기반 FDS 연구가 활발히 진행되고 있다. 오랜지라이프는 FDS모델링을 하기 위하여 딥러닝 모델과 로지스틱 회귀 모델, 두 개 모델의 장점을 섞어 사용하는 방식을 소개하고 있다.

[그림 3] 딥러닝 기반 FDS모델링 사례

[그림 3] 딥러닝 기반 FDS모델링 사례

이외로, 인공지능 모델링 방법 중 GAN, KNN 등 비지도 학습 모델을 적용하여 미리 학습되지 않은 패턴에 대해서도 어느정도 정확도를 갖는 학습모델을 설계할 수도 있다. 최근에는 지도학습 및 비지도학습 모델을 적절히 융합한 앙상블(Ensemble) 모델을 사용하기도 한다.


FDS 성능 평가 지표

FDS 모델링에 사용되는 데이터 특징은 목적변수의 구성 비율이 한쪽으로 상당히 치우쳐진 불균형 데이터 (Imbalanced Data)이다. 전체 고객 중에 사기자는 3~4%일 수 있고, 전체 금융거래 중에서 사기거래는 전체 거래 중 0.001%까지 내려갈 수도 있다. 이러한 불균형 데이터들의 성능을 평가할 때는 일반적인 평가 지표인 ‘정확도(Accuracy)’ 와 더불어 이를 보완하는 F1 점수(F1 Score)를 병행하여 사용하여야 한다.

정확도의 함정

극단적인 예를 들자면, 사기자가 전체 고객 중 5%이며, 10,000명의 고객이 있다고 가정하였을 때, FDS가 사기자가 없다고 예측하면 모델의 정확도는 95%가 된다.

한편, 실제 사기자 500명 중 절반은 맞추고(A) 절반을 맞추지 기술 지표를 활용한 거래 전략 못한다면(C) 어떨까? 그래도 여전히 정확도는 95%다.

이러한 정확도가 한계점을 보완하기 위해 F1-Score라는 지표를 사용하게 되는데, 이는 정밀도와 재현도간 조화 평균 산식을 사용한다.
- F1 점수, F1 Score = (2 * Precision * Recall) / (Precision + Recall)
- 정밀도, Precision = A / (A +C) = 250 / (250 + 250)
- 재현도, Recall = A / (A + B)


FDS 탐지성향

다음은 위의 예시와 같은 고객집단에 대해 정확도가 같은 두 가지 FDS 모델이다. 어떤 것이 우수하다고 할 수 있는가?

왼쪽 모델은 사기자가 800명이 있다고 예측하였고, 실제 사기자 500명 중 400명을 맞춘 정확도 95% 모델이며, 오른쪽 모델은 사기자가 400명 있다고 예측하였고 실제 사기자 500중 200명을 맞춘 정확도 95% 모델이다.

위 질문에 정답은 없다. 그 이유는 탐지 대상이 되는 데이터의 특징 및 내부정책에 따라 FDS모델에 적합한 탐지성향은 달라지기 때문이다. 은행의 대출 심사로 예를 들면, 엄격한 기준으로 조금만 이상한 고객이라도 떨어트려 채권 상실 리스크를 최소화 생각이라면 가능한 많은 대상을 사기자로 예측하는 왼쪽 모델이 적합할 것이고, 정말 심각하게 이상한 고객이 아닌 이상 대출을 승인하여 매출액을 증대할 생각이라면 가능한 사기자가 아니라고 예측하는 오른쪽 모델이 적합할 것이다.


FDS 미래

FDS는 인공지능이 적용된 금융기술 중 완성형에 가까운 기술에 속한다. 그럼에도 예측 불가능한 이상거래 및 사기거래를 더욱 완벽하게 식별하기 위한 기술 고도화는 지속적으로 진행되어야 한다

FDS를 비롯한 인공지능을 활용한 모델은 양질의 다양한 데이터 확보 여부 따라 성능 향상을 기대할 수 있다. 향후 데이터 관련 정책으로, 개인정보 비식별 조치에 따른 개인정보 보관 및 데이터 분석에 대한 자유도가 확보되고 마이데이터를 비롯하여 동종/이종산업 기업간 데이터 공유가 활성화된다면 FDS는 더욱 높은 탐지 성능을 낼 것으로 기대된다.

보조지표를 활용한 실전 데이트레이딩

search

George Lane에 의해 개발된 Stochastic Indicator(SI)는 포지션 트레이더 뿐만 아니라 Day trader에게도 상당히 의미있는 기술적 지표이다. SI는 또한 최근에 가장 널리 사용되는 기술적 지표중의 하나이다. 대부분의 기술적지표가 그러하지만 여타의 매매시점포착 지표와 연계하여 복합적으로 사용하면 그 신호의 타당성이 매우 높아진다.

간단히 말해서 SI는 현재의 주가움직임을 c개 전의 가격움직임과 비교하여 만들어 낸 파동지표이다.

즉 14일 SI는 14일전 주가와 금일의 주가를 비교하여 만들어지는 것이다. 이렇게 만들어 진 기본 Stochastic 숫자를 %로 나타내고 평활하여 이 값의 이동평균(통상적으로 3개 이동평균)과 함께 분석하는 것이다.

모두가 알고 있는 %K와 %D인 것이다. SI는 또 Fast 와 Slow의 두가지 형태가 있다. 크고 빈번하게 진동하는 Fast를 평활한 것이 Slow로 상대적으로 진동이 완만하다.

SI의 고점/저점은 가격의 고점/저점과 상관관계가 매우 높기에 Day trading, Swing trading, Position trading 모두에 걸쳐 매매시점 포착에 적실성이 있는 기술적 지표이다.

SI는 Fast, Slow여부나 9개 이동평균이냐, 25개 이동평균이냐는 별로 중요하지 않고 지표를 적용하는 방법이나 해석하는 방법이 매우 중요하다. 다양한 적용방법에 해석기법이 있지만 Day trading에 적합한 방법만을 간추려서 살펴보고자 한다.

우선 SI의 기본적이고도 중요한 특성을 살펴보면

1. SI 75%이상은 천정이 임박한 과열권을,

25%이하는 바닥이 예상되는 과매도국면으로 통상 간주한다.

2. SI가 과매수국면(즉 75%이상)이나 과매도국면(즉 25%이하)에

도달했다는 것이 곧매도/매수를 즉시 행하여야 한다는 것을

뜻하지는 않는다.

3. SI는 대개의 경우 단독으로 사용된다.

(물론 단독으로 사용하여도 문제는 전혀 없지만 개인적인 경험상,

많은 경우 여러 매매시점 포착 지표를 복합적으로 사용하는 것이

매매결과를 더욱 좋게 만든다.)

[Stochastics을 이용한 Day trading (2)]

1. %K와 %D 교차

Slow SI나 Fast SI나 상관없지만 Fast SI가 너무 급격하게 변동하기 때문에 Slow SI를 사용하는 것이 좋다. 이동평균기법과 마찬가지로 %K가 %D를 상향돌파하면 매수신호, %K가 %D를 하향돌파하면 매도신호로 인식하는 것이다.

이 방법은 허위신호가 많을 뿐만 아니라 상당히 많은 수의 거래를 유발하고 그만큼 수수료 부담이 가중된다.


2. 75%와 25% 이탈

과열권으로 인식되고 있는 75%와 과매도권으로 알려진 25%를 벗어나는 경우 각각을 매도,매수신호로 간주한다. 즉 SI가 상승하여 75%를 넘어섰다가 하락반전하여 재차 75%이하로 진입할 때가 매도시점이고 SI가 하락하여 25%이하까지 하락하였다가 상승반전하여 25%이상으로 빠져 나올 때가 매수시점이라는 것이다.

이 방법은 Day trading이든 Position trading이든 어떠한 트레이딩에도 적용가능하고 %K와 %D 교차방법 보다 훨씬 성공적인 매매결과를 보여주었다. 그러나 SI지표 하나만은 Stop loss 설정 수준이나 이익을 현실화하는 시점 등을 알려주지는 않기 때문에 다른 지표를 연계 사용하거나 자의적인 판단 하에 별도로 Stop loss나 이익고정 매도 수준을 결정하여야만 한다.

SI지표가 특정방향으로 움직이고 있다고 해서 손절매도를 늦추거나 포지션 청산을 미루어서는 안된다. SI가 절대 확실한 법칙이 아니기 때문이다.

[Stochastics을 이용한 Day trading (3)]


Day trading 기법으로 널리 사용되고 있는 SI Pop이란 무엇인가?

우선 14개 Stochastic indicator를 사용하고 Day trading을 위해서는 5분 데이터나 10분 데이터를 이용한다.

1. %K가 75%이상으로 올라가는 순간 시장가 주문으로 매수한다.

2. 매수 체결되면 %K와 %D가 교차하는 시점에 Stop loss를 설정한다

3. %K와 %D가 교차하는 시점에서 매도 청산한다.

청산시에도 시장가 주문을 이용한다.


매도의 경우는 반대이다. 즉

1. %K가 25%이하로 떨어지는 순간 시장가 주문으로 매도한다.

2. 매도 체결되면 %K와 %D가 교차하는 시점에 Stop loss를 설정한다.

3. %K와 %D가 교차하는 시점에서 매수 청산한다.

청산시에도 시장가 주문을 이용한다.

4. 물론 시장의 종료와 함께 매수든 매도든 포지션을 청산하여야 한다.


SI Pop기법은 매우 쉽고 과거 3년간의 데이타를 통해 살펴보았을 때 SI Pop기법을 이용한 거래의 65%이상이 성공적일 정도로 유용성이 크지만 시장에서 빠져 나오는 시점 (%K와 %D가 교차하는 시점) 포착을 위해 주의깊게 시장을 계속해서 관찰하여야 한다. 이 기법을 사용하기 전에 실제 시장상황을 충분한 시간을 갖고 살펴보면서 모의실험을 통해 적용 기량을 함양할 필요가 있다.

그런데 왜 SI Pop이라고 부르는가?

앞에서 기법을 설명하는 것을 주의깊게 살펴보았다면 알 수 있었겠지만 SI Pop은 대다수의 사람들이 과열권이라고 하는 SI 75% 수준에서 매수를 하고 침체권이라고 할 수 있는 SI 25%수준에서 매도를 한다.

즉 어느 특정수준까지 가격이 움직이면 순간적이긴 하지만 그 추세가 유지될 것으로 가정하고 매매를 감행하는 것이다.

그러므로 SI Pop은 시장의 추세가 어느정도 확인이 되는 수준까지 진행되었다 하더라고 단기적인 이익을 볼 수 있을 정도만큼은 좀 더 지속된다는 시장의 흐름을 이용하는 것이라 할 수 있다. 움직이고 있는 물체는 계속해서 움직이려는 것이 자연의 법칙이듯 주가 또한 그러하다는 것에서 착안한 것이다.

또한 이러한 일정수준에 도달한 추세의 마지막 모습은 대개의 경우 짧은 시간에 강하게 나타나기 때문에 이익의 기회로 충분하며 이 모습이 마치 팦콘이 일정온도에 다다르면 터지는 것과 유사하여 Pop이란 표현을 사용하는 것이다.


경험상 SI Pop은 매우 변동성이 강한 시장에서 매매를 위해 적합하다. 즉 코인 마진 / 선물과 같은 시장에 기술 지표를 활용한 거래 전략 적절하다 할 수 있다. 소폭의 이익을 목표로 ‘치고 빠지는’ 식의 매매기법이기에 매매단위를 상향 조정할 필요가 있다.

[RSI와 Day trading]

상대강도지수(RSI)는 80년대 초 Welles Wilder에 의해 개발된 이후 다양한 기법이 제기되었으나 Day trading과 관련하여서는 아직까지 이렇다 할 만한 것이 없다고 할 수 있다. RSI는 가격관련지표로서 과매수/도 상황을 나타내 주며 매매시점 지표로서도 훌륭하다.

그러나 Day trader에게 있어서는 RSI 자체보다 RSI에서 파생된 보조지표가 더욱 중요하며 이 파생보조지표와 결합하여 사용하여야만 잦은 파동과 허수신호에서 오는 속임형을 걸러낼 수 있다. 먼저 일반적으로 사용하는 RSI를 살펴보면 여러 측면에서 Stochastic과 유사한 파동지표이다.

많은 기법들이 있지만 통상 RSI가 높은 수치에서 하락하기 시작하면 매도신호가 예상되고 낮은 수치에서 상승하기 시작하면 매수신호로 간주한다.

이러한 일반적인 해석은 얼마만큼 움직여야 상승한 것으로 보느냐에 따라 자의적인 해석이 가능해지고 허수신호를 걸러낼 적절한 필터가 없다. 따라서 RSI를 이용한 매매에 충분한 경험이 없다면 투자에 적용하기가 매우 어렵다. 그래서 파생보조지표가 필요하게 되는 것이다. 파생 보조지표란 무엇인가?기술 지표를 활용한 거래 전략

파생이라는 말 때문에 어렵게 들릴지 모르나 원데이타나 1차 지표를 수학적으로 재차 가공해낸 것이 바로 파생 보조지표인 것이다. 즉 주가를 이용하여 RSI를 계산해냈고 이 RSI를 원데이타로 하여 RSI의 이동평균을 구했다면 이 이동평균은 RSI의 파생보조지표가 되는 것이다.

RSI수치를 이용하여 RSI의 Stochastic을 구할 수 있고 이 또한 RSI의 파생보조지표가 기술 지표를 활용한 거래 전략 되는 것이다. 물론 RSI의 Stochastic을 원데이타로 하여 또 한번 Stochastic을 구하면 RSI Stochastic의 Stochastic으로 RSI의 2차 파생 보조지표가 되는 것이다.

원데이타의 허수신호를 걸러주고 유의미도를 높이는 필터역할을 하는 것으로는 보통 1차 파생보조 지표를 많이 사용한다. 그러면 RSI와 RSI의 파생 보조지표를 이용한 Day trading기법을 살펴보면 기준수치를 결정한다.

즉 기술 지표를 활용한 거래 전략 과거 자료를 통해 과매수국면 기준 수치와 과매도 국면

1. 기준수치를 결정한다. (75/25 또는 85/15)

2. RSI가 75이상에 있다가 75이하로 하락할 때 매도

(Stop loss는 최근의 최고점)

3. RSI가 25이하에 있다가 25이상으로 상승할 때 매수

(Stop loss는 최근의 최저점)


1. RSI가 파생보조지표를 하향돌파하면 매도

(Stop loss는 반대의 경우 즉 상향돌파)

2. RSI가 파생보조지표를 상향돌파하면 매수

(Stop loss는 반대의 경우 즉 하향돌파)

3. 장 종료와 함께 포지션을 청산하는 것을 물론이다.

경험상 Day trading을 위해서는 RSI와 파생보조지표로서 RSI의 14개 Stochastic를 사용하는 것이 가장 정확성이 높았다. 즉 RSI와 주가를 원데이타로 하는 Stochastic을 연합하여 사용하는 것도 훌륭하나 RSI와 RSI수치를 이용한 Stochastic을 평활 보조지표로 한 차트 내에 나타내 매매신호를 발생시키는 것이 더욱 정확도가 높다는 것이다.

[Momentum Indicator와 Day trading]

대부분의 투자가들은 Momentum Indicator를 처음 듣거나 들어보았더라도 매매시점 지표로서의 사용법을 잘 모를 것이다. Momentum은 간단하게 계산해 낼 수 있는 지표로서 만일 1일 Momentum이라면 금일 가격에서 전일 가격을 차감한 수치이다.

즉 금일 가격이 500원, 전일 가격이 520이라면 1일 Momentum 수치는 ?20이 될 것이다. 또 2일 Momentum은 금일 가격에서 2일전 가격을 차감한 수치이다. 이렇게 하면 15분 Momentum, 5Tick Momentum 또한 구할 수 있다.

이에서 알 수 있듯이 Momentum은 변화를 나타내는 지표로 추세의 강도를 보여준다고 할 수 있다. 즉 Momentum이 급격하게 하락한다면 큰 폭의 주가움직임과 함께 추세가 하락하고 있다는 것을 나타낸다.

Momentum은 파동지표처럼 영선을 중심으로 움직이는데 음수값에서 양수값으로 올라가면 상승추세가 예상되고 반대이면 하락추세가 예상된다고 할 수 있다.기술 지표를 활용한 거래 전략

또한 Momentum은 영선을 중심으로 빈번하게 상승/하락을 반복함에 따라 허수신호를 많이 발생하게 되는데 이를 걸러내기 위해서는 Momentum의 파생 보조지표를 이용하는 것이 좋다. 대개의 경우 Momentum의 이동평균을 주로 사용하는데 물론 RSI나, Stochastic, 심지어 ROC를 사용하기도 한다.

Momentum과 그 파생보조지표를 이용한 매매기법은 일반적인 이동평균법과 동일하나( 즉 Momentum이 파생보조지표를 상향돌파하면 매수, 하향돌파하면 매도) Day trading에 사용하기 시작한지 얼마되지 않았기 때문에 충분한 검증이 이루어지지는 않았지만 변형가능성이 매우 높아 앞으로도 충분한 연구를 거치면 얼마든지 새로운 기법이 나올 수 있는 여지가 많다.

[Rate of Change(ROC)와 Day trading]

전장에서 설명했던 Momentum이 금일 가격에서 몇일 전의 가격을 차감하여 계산하였다면 ROC는 몇 일전의 가격을 금일 가격으로 나눈 수치이다. 즉 1일 ROC의 경우 전일 가격이 700원이고 금일 가격이 200원이라면 ROC값은 3.5가 된다.( Momentum의 경우는 값이 ?500이 된다.) 이런 방법으로 5 Tick ROC나 30분 ROC, 5일 ROC를 구할 수 있다.

ROC는 시간적 길이에 따라 그래프의 모양이 많이 다른 편이다. ROC는 시장 움직임의 변화에 민감한 지표라 할 수 있다. 즉 주가 추세의 변화가 일어날 때를 미리 알려주는 지표이다.

하지만 ROC는 이러한 변화의 크기가 클지 아니면 작을 지에 대해서는 알려줄 수가 없다. 추세의 변화가 있을 것이라는 것을 안다면 트레이더는 손실을 줄인다거나 새로운 포지션을 설정한다거나 하는 필요한 조치들을 취할 수 있기 때문에 ROC는 단순한 기법을 적용하더라도 훌륭한 트레이딩 지표가 될 수 있다.

ROC가 음수에서 양수로 바뀌면 상승추세가 기대되고 양수에서 음수로 바뀌면 하락추세가 예상된다.

ROC 역시 영선을 중심으로 파동을 나타내기 때문에 잦은 파동에 따른 허수신호를 걸러낼 필터가 필요한데 이에도 역시 파생보조 지표를 필터로 사용하며 대개의 경우 ROC의 이동평균을 이용한다. ( 파생보조지표를 상향돌파하면 매수, 하향돌파하면 매도.) 물론 전장에서 살펴본 것처럼 Momentum이나 Stochastic, RSI를 파생보조지표로 사용하기도 한다.

또한 ROC와 그 파생보조지표를 Day trading에 사용하기 시작한지 얼마되지 않았기 때문에 충분한 검증결과를 얻지는 못했지만 변형가능성이 매우 높아 앞으로도 충분한 연구를 거치면 얼마든지 새로운 기법이 나올 수 있는 여지가 많다


0 개 댓글

답장을 남겨주세요