Moving Average) 이란 무엇일까요?

마지막 업데이트: 2022년 1월 6일 | 0개 댓글
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04) 이동평균

이동평균선(이평선)은 특정 구간의 주가를 산술 평균해서 여러 구간의 평균값과 연결한 선입니다. 주가의 전반적인 흐름을 파악하는 용도로 사용할 수 있기 때문에 많은 기술적 분석 알고리즘에서 이동평균선을 사용합니다. 3일 이동평균을 계산하는 예제와 함께 이동평균선을 이해해봅시다.

표 6.4.1은 2021-02-15부터 2021-02-19까지의 삼성전자 일자별 종가와 3일 이동평균을 보여줍니다. 2021-02-15와 2021-02-16은 이동평균에 계산할 3개의 종가가 모이지 않아 이동평균을 계산할 수 없습니다. 2021-02-17 이후로는 당일의 종가와 과거 두 개의 종가를 사용해서 3일 이동평균을 계산할 수 있습니다. 총 5개의 종가에 대해 3개의 이동평균이 계산됐습니다. 각 거래일의 이동평균을 연결한 것을 이동평균선이라고 부릅니다.

표 6.4.1 삼성전자의 3일 이동평균

일자 종가 3일 이동평균
2021-02-15 84,200 -
2021-02-16 84,900 -
2021-02-17 83,200 (84,200 + 84,900 + 83,200) / 3 = 84,100
2021-02-18 82,100 (84,900 + 83,200 + 82,100) / 3 = 83,400
2021-02-19 82,600 (83,200 + 82,100 + 82,600) / 3 = 82,634

이번에는 판다스로 3일 이동평균을 계산해 보겠습니다. 3일 이동평균을 계산하기 위해서는 특정일의 종가와 전일(D-1) 종가, 전전일(D-2) 종가가 필요합니다. 판다스에서는 종가를 shift해서 같은 로우에 데이터를 준비하고, 로우 단위의 연산을 적용할 수 있습니다

코드를 실행하면 그림 6.4.1과 같이 이동평균 컬럼을 계산할 수 있습니다. 같은 행에 필요한 세 종류의 데이터가 저장돼 있기 때문에 한 번에 모든 연산이 적용됩니다. 이동평균의 크기(탭수)가 작은 경우는 shift 메서드를 사용해도 문제없겠지만, 100일 이동평균과 같이 큰 크기의 이동평균을 계산한다면 어떻게 해야 할까요?

그림 6.4.1 shift로 계산한 이동평균

판다스의 시리즈 객체는 이전의 데이터를 그룹화하는 rolling메서드를 제공합니다. rolling 메서드는 파라미터로 몇 개의 데이터를 그룹화할지 지정할 수 있습니다. rolling은 그룹화까지만 담당하며, 각 그룹에 어떤 연산을 적용할지를 뒤에 추가로 기술해야 합니다. 다음은 종가 시리즈에 대해 3일간의 데이터를 그룹해서 그룹 간 이동평균(mean)을 rolling3 컬럼에 저장합니다.

코드를 실행하면 그림 6.4.2와 같이 rolling3 컬럼이 추가됩니다. 그림 6.4.1의 shift로 계산한 ma3 컬럼과 동일하지요? 이렇게 rolling 메서드와 mean 메서드를 사용하면 큰 크기의 이동평균도 쉽게 계산할 수 있습니다.

그림 6.4.2 rolling 메서드로 계산한 이동평균

시가가 5일 이동평균선을 돌파하는 경우 상승 추세라고 가정하고, 상승 추세일 때 투자 기회가 몇 번 있는지 확인해 봅시다. 이동평균은 장이 끝나고 당일 종가와 과거 종가로 계산되므로 계산한 5일 이동평균을 다음날의 시가와 비교해서 투자 여부를 결정합니다. 계산에 사용할 이동평균과 시가가 다른 로우에 저장돼 있기 때문에 shift 메서드로 두 값을 같은 로우에 위치하도록 만들어야 합니다.

출력되는 결과를 참조하면 전체 127 영업일 중에 76일의 시가가 5일 이동평균선 위에 있는 것을 알 수 있습니다.

이동평균은 가격 변화가 발생한 뒤에 해당 지표에 결과가 반영되는 후행지표입니다. 가격이 상승하다 하락하고 있더라도 이동평균은 여전히 상승하고 있다고 잘못 판단할 수 있는 문제가 존재합니다. 이러한 단순이동평균의 후행성을 최소화하기 위해 최근 데이터에 높은 가중치를 부여하는 지수이동평균(exponential moving average, EMA)을 사용할 수 있습니다.

EMA(i) = k * price(i) + (1-k) * EMA(i-1)

price는 현재 가격이며 EMA(0)는 price(0)입니다. k=2/(N+1)로 N은 이동평균의 탭 수입니다. 3일 지수이동평균에서는 N이 3으로 k는 0.5입니다. 3일 단순이동평균이 현재 종가에 1/3을 곱해 계산하는 것과 비교하면 3일 지수이동평균에서는 현재가에 1/2이라는 비교적 높은 가중치를 부여하는 것을 알 수 있습니다.

표 6.4.2는 3일 지수이동평균이 계산되는 과정을 보여줍니다. 첫 번째 영업일은 이전일의 EMA가 존재하지 않아 현재 종가가 당일 EMA가 됩니다. 두 번째 영업일 2021-02-16에는 이전일의 EMA 84,200과 당일 종가 84,900으로 당일 EMA를 계산하여 84,550을 얻습니다. 이러한 과정을 반복하여 지수이동평균선을 얻을 수 있습니다.

표 6.4.2 삼성전자의 3일 지수이동평균

일자 종가 3일 지수이동평균
2021-02-15 84,200 84,200
2021-02-16 84,900 84,900 x 0.5 + 84,200 x 0.5 = 84,550
2021-02-17 83,200 83,200 x 0.5 + 84,550 x 0.5 = 83,875
2021-02-18 82,100 82,100 x 0.5 + 83,875 x 0.5 = 82,987.5
2021-02-19 82,600 82,600 x 0.5 + 82,987.5 x 0.5 = 82,793.75

판다스에서도 실습해 봅시다. 지수이동평균은 rolling 대신 시리즈의 ewm 메서드를 사용합니다. span 파라미터로 이동평균 탭 수를 넣어주고 adjust는 False로 설정합니다. adjust가 True이면 가중치를 내부적으로 보정합니다.

이동 평균 (Moving Average) 이란 무엇일까요?

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이동 평균 (MA)이란 무엇입니까?

통계에서 이동 평균은 전체 데이터 집합의 여러 하위 집합에 대한 일련의 평균을 만들어 데이터 요소를 분석하는 데 사용되는 계산입니다. 금융에서 이동 평균 (MA)은 기술 분석에 일반적으로 사용되는 주식 지표입니다. 주식의 이동 평균을 계산하는 이유는 지속적으로 업데이트되는 평균 가격을 생성하여 가격 데이터를 평활화하는 데 도움이 됩니다.

이동 평균을 계산하면 지정된 기간 동안 주식 가격에 대한 임의의 단기 변동의 영향이 완화됩니다.

이동 평균 (MA) 이해

이동 평균은 간단한 기술 분석 도구입니다. 이동 평균은 일반적으로 주식의 추세 방향을 식별하거나 지원 및 저항 수준을 결정하기 위해 계산됩니다.

이동 평균의 기간이 길수록 지연이 커집니다. 따라서 200 일 이동 평균은 지난 200 일 동안의 가격을 포함하기 때문에 20 일 이동 평균보다 훨씬 더 많은 지연을 갖습니다. 주식에 대한 50 일 및 200 일 이동 평균 수치는 투자자와 거래자들이 널리 따르며 중요한 거래 신호로 간주됩니다.

이동 평균은 완전히 사용자 정의 가능한 지표이므로 투자자가 평균을 계산할 때 원하는 시간 프레임을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 이동 평균에 사용되는 가장 일반적인 기간은 15 일, 20 일, 30 일, 50 일, 100 일 및 200 일입니다. 평균을 생성하는 데 사용되는 시간 범위가 짧을수록 가격 변동에 더 민감해집니다. 시간 범위가 길수록 평균은 Moving Average) 이란 무엇일까요? 덜 민감합니다.

투자자는 거래 목표에 따라 이동 평균을 계산하기 위해 다양한 길이의 다른 기간을 선택할 수 있습니다. 단기 이동 평균은 일반적으로 단기 거래에 사용되는 반면 장기 이동 평균은 장기 투자자에게 더 적합합니다.

이동 평균을 설정할 때 사용할 정확한 시간 프레임이 없습니다. 어떤 것이 가장 적합한 지 알아내는 가장 좋은 방법은 전략에 맞는 기간을 찾을 때까지 다양한 기간을 실험하는 것입니다. 주식 시장의 추세를 예측하는 것은 단순한 과정이 아닙니다. 특정 주식의 미래 움직임을 예측하는 것은 불가능하지만 기술 분석 및 연구를 사용하면 더 나은 예측을 할 수 있습니다.

이동 평균이 상승하면 유가 증권이 상승 추세에 있음을 나타내고 이동 평균이 하락하면 하락 추세에 있음을 나타냅니다. 마찬가지로 상승 모멘텀은 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 위로 교차할 때 발생하는 강세 크로스 오버로 확인됩니다. 반대로 하락 모멘텀은 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 아래로 교차할 때 발생하는 약세 교차로 확인됩니다.

이동 평균 계산은 그 자체로 유용하지만이 계산은 이동 평균 수렴 발산 (MACD)과 같은 다른 기술적 분석 지표의 기초를 형성할 수도 있습니다.

이동 평균 수렴 발산 (MACD)은 거래자가 두 이동 평균 간의 관계를 모니터링하는 데 사용됩니다. 일반적으로 12 일 지수 이동 평균에서 26 일 지수 이동 평균을 빼서 계산합니다. MACD가 양수이면 단기 평균이 장기 평균 위에 있습니다. 이것은 상승 모멘텀의 표시입니다. 단기 평균이 장기 평균보다 낮으면 모멘텀이 하락하고 있다는 신호입니다. 많은 거래자들은 또한 제로 선 위 또는 아래의 움직임을 지켜 볼 것입니다. 0 위의 움직임은 매수 신호이고, 0 아래의 십자가는 매도 신호입니다.

SMA (단순 이동 평균)라고 하는 가장 단순한 형태의 이동 평균은 주어진 값 집합의 산술 평균을 사용하여 계산됩니다. 즉, 일련의 숫자 (금융 상품의 경우 가격)를 더한 다음 세트의 가격 수로 나눕니다.

지수 이동 평균은 새로운 정보에 대한 반응을 높이기 위해 최근 가격에 더 많은 가중치를 부여하는 이동 평균의 한 유형입니다. EMA를 계산하려면 먼저 특정 기간 동안 단순 이동 평균 (SMA)을 계산해야 합니다.

단순 이동 평균 (SMA) 대 지수 이동 평균 (EMA)

EMA 계산은 최근 데이터 포인트에 더 중점을 둡니다. 이 때문에 EMA는 가중 평균 계산으로 간주됩니다.

아래 그림에서 각 평균에 사용된 기간 수는 Moving Average) 이란 무엇일까요? 15 개로 동일하지만 EMA는 SMA보다 가격 변동에 더 빠르게 대응합니다. 또한 그림에서 가격이 SMA보다 상승할 때 EMA가 더 높은 가치를 갖는 것을 관찰할 수 있습니다 (가격이 하락할 때 SMA보다 빠르게 하락함). 가격 변동에 대한 이러한 반응은 일부 거래자가 SMA보다 EMA를 선호하는 주된 이유입니다.

이동 평균은 SMA 또는 EMA 유형에 따라 다르게 계산됩니다. 아래에서는 15 일 동안 다음과 같은 종가가 있는 유가 증권의 단순 이동 평균 (SMA)을 살펴봅니다.

  • 1 주차 (5 일) : 20, 22, 24, 25, 23
  • 2 주차 (5 일) : 26, 28, 26, 29, 27
  • 3 주차 (5 일) : 28, 30, 27, 29, 28

10 일 이동 평균은 첫 번째 데이터 포인트로 처음 10 일 동안의 종가를 평균화합니다. 다음 데이터 포인트는 가장 이른 가격을 낮추고 11 일에 가격을 더한 다음 평균을 취합니다.

이동 평균 지표의 예

볼린저 Moving Average) 이란 무엇일까요? Band® 기술 지표 밴드는 일반적으로 상단 밴드로 이동하면 자산이 과매수되고 있음을 의미하고 하단 밴드로 이동하면 자산이 과매도되고 있음을 나타냅니다. 표준 편차는 변동성의 통계적 척도로 사용되기 때문에 이 지표는 시장 상황에 맞게 조정됩니다.

단순 이동 평균 (Simple Moving Average : SMA) 이란 무엇일까요?

단순 이동 평균 (SMA)이란 무엇입니까? 단순 이동 평균 (SMA)은 선택한 가격 범위 (일반적으로 종가)의 평균을 해당 범위의 기간 수로 계산합니다. 단순 이동 평균 (SMA)의 이해 단순 이동 평균 (SMA)은

KR20020073953A - 인터넷 상에서 실시간 주식 종목별 매매 지표 제공방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 인터넷 상에서 실시간 주식 종목별 매매 지표 제공방법은, 증권 주식 시세의 종목별 분석을 위해서, 투자자가 단말기로 실시간 제공되는 각 종목의 챠트 화면에서 특정 종목의 챠트 화면에서 두 지점을 잇는 저항선 추세선 및 저지선 추세선을 도시되는 단계; 상기 도시된 저항선 추세선 및 저지선 추세선에 대한 각 지점 간의 간격과 시간 위치를 지정하여 저장하는 단계; 상기 저항선 추세선과 저지선 추세선의 시작 포인트부터 연결한 기울기를 가지고 실시간 적으로 변화는 시간 포인트가 이동시에 자동으로 추세선을 연장하여 도시하는 단계 및, 임의의 다른 종목으로의 이동 후 상기 특정 종목으로 복귀시 상기 실간 포인트가 변경된 정도를 포함하는 추세선을 제공해 주는 것을 특징으로 한다.

또한, 특정 종목에서 현 시점까지 종목에서 각 시점에서의 현재가격 보다 높게 매매되는 모든 수량을 구하는 단계; 각 시점에서의 현재가격 보다 낮게 매매되는 모든 수량 구하는 단계 및, 상기 구해진 모든 수량의 각각의 합을 구한 후 서로 대비하는 총 누적 매매 모멘텀을 지표로 제공하는 것을 특징으로 한다.

이 같은 본 발명에 의하면, 주식종목별로 투자자에게 누적매매 모멘템 및 매매 모멘텀의 이동 평균선과 매매에 관심이 있는 종목을 테마별로 제공해 줌으로써, 투자자에게 보다 안정적이고 적극적인 매매 지표를 제공할 수 있도록 함에 있다.

Description

본 발명은 인터넷 상에서 투자자 단말기에 종목별로 실시간 매매 지표를 일정 변동 단위 별로 누적한 지표를 제공할 수 있도록 한 인터넷 상에서의 실시간 주식 종목별 매매 지표 제공방법에 관한 것이다.

일반인의 증권 거래, 예컨대 주식 거래는 증권회사에 자금을 위탁한 다음, 원하는 종목에 대해 원하는 수량만큼의 매수 주문을 내거나 매수한 주식을 전량 또는 일부 매도하기 위한 매도 주문을 내는 방식으로 이루어지거나 증권회사에 자금을 위탁한 다음, 컴퓨터를 통해 직접 매매 주문을 내는 방식으로 이루어지고 있다.

인터넷이 널리 보급되면서 컴퓨터(혹은 단말기)를 통해 직접 매매 주문을 내는 방식이 폭발적으로 증가하고 있다. 인터넷을 이용한 사이버 증권거래는 투자자들의 시간적 공간적 제약을 해소하였다는 것과 편리성과 정보 접근 시간이 단축되어 증권 시장의 변화에 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있으나, 일반 투자자의 경우 사이버 공간에 쏟아지는 다양한 정보에 대한 여과 능력과 이용 능력의 부족으로 정보의 성격과 정보에 대한 분석이 기관 투자가나 전문투자자에 미치지 못하여 수익률이 기관이나 전문가에 비해 현저히 떨어진다.

도 1을 참조하면, 투자자 단말기(100,200)가 인터넷에 접속하여 회원으로써 서비스 받고자 하는 중계 서버(300)에 접속하게 된다. 중계서버(300)는 증권 서버(400)로부터 실시간적인 증권 데이터를 수신하여 이를 서비스 받고자 하는 투자자 단말기(100,200)에 가공한 데이터로 제공해 준다.

이러한, 일반투자자의 인터넷을 통한 사이버 거래의 폭발적인 증가와 이에 발맞춰서 다양한 증권 정보를 제공하는 인터넷 사이트가 증가함에 따라, 증권회사의 일반 투자자를 대상으로 한 영업이 크게 위축되고 있어 기업 이익이 감소될 우려가 증가되고 있다.

그리고, 증권시제 분석을 위해서 가장 유용한 방법 중 하나가 추세선을 그어 놓고 추세의 움직임을 살피는 방법이다. 도 3과 같이 특정 종목의 챠트를 중계 서버에서 투자자 단말기로 제공하면, 투자자는 임의의 정점에 Moving Average) 이란 무엇일까요? 있는 두 지점(A,B)을 잇는 직선을 저항선 추세선(O)으로 하고, 임의의 바닥점을 잇는 두 지점(C,D)을 잇는 직선을 저지선 추세선(N)으로 한다.

그러나, 상기와 같이 추세선을 그린 현재의 종목에서 다른 종목으로 이동시 상기 추세선이 사리지게 됨으로써, 투자자가 상기 추세선을 그렸던 종목으로 다시 이동할 경우 다시 추세선을 그려야 하는 문제가 있다.

그리고, 증권 전산에서는 도 2와 같은 매도, 매수 5단계 호가를 공개하고 있는 데, 주식 매매자는 상기 5단계 호가를 참조하여 매도, 매수 가격을 결정하게 된다. 그러나 실제 매매에서는 전 호가 잔량을 보여주지 않기 때문에 시장의 매기를 총 잔량을 보고 결정할 수 밖에 없다. 따라서 매도를 원하는 자가 실제로 거래되기힘든 가격(5단계 이하)에 매수 주문을 많이 내 놓는 다면 총 잔량에서는 매수 주문량이 증가하기 때문에 일반적으로 시장에서는 매수세가 매우 센 것으로 판단하고, 매수에 적극성을 보일 경우 허수자는 매도를 해 버리는 경우가 발생한다.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 투자자가 단말기에서 특정 종목에 추세선을 도시한 경우 그 추세선의 간격과 시간 위치를 저장한 후, 실시간으로 입력되는 특정 종목의 시간 변이 만큼 연장시켜 줄 수 있도록 한 인터넷 상에서 실시간 주식 매매 지표 제공방법을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은, 현재가 보다 높은 가격과 낮은 가격으로 매매되는 수량을 모두 합하여, 이를 매매 모멘텀의 지표로 제공하여 실제로 매매의 적극성을 판별할 수 있도록 한 인터넷 상에서 실시간 주식 종목별 매매 지표 제공방법을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 또 다른 목적은, 현재가 보다 높은 가격과 낮은 가격으로 매매되는 매 포인트들를 일정 단위로 합을 구하여 그 평균을 구한 값을 현재의 매매 포인트로 하고, 각 매매 포인트가 발생되는 지점을 연결한 매매 모멘텀 이동 평균선을 제공해 주는 것을 특징으로 하는 인터넷 상에서 실시간 주식 종목별 매매 지표 제공방법을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 또 다른 목적은, 시장 상황에 따라 변화하는 특정 테마에 대한 종목들의 합을 테마 종목이라 하고, 상기 테마 종목의 매매 변동 추이를 실시간으로 제공해 주는 것을 특징으로 하는 인터넷 상에서 실시간 주식 종목별 매매 지표 제공방법을 제공함에 그 목적이 있다.

교대역 지점 서울 서초구 서초대로 320

6.이동평균과 모멘텀 지표(Moving average and Momentum)

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이동평균과 모멘텀 지표(Moving average and Momentum)

모멘텀 지표 자체가 원래 상태로는 매우 조잡하고 불규칙적으로 보이기 때문에,

이것들을 해결하기위해서 이동평균을 이용한다. 이렇게 함으로써 모멘텀 지표가

말해주는 시장의 잠재력을 이해하는 것이 더욱 용이해진다.

이동평균을 결정하는 데에는 몇 가지 방식이 있다. 그 중 가장 명백한 것은 오실레이터의

이동평균 몇 가지를 계산하여서 그것의 교차점을 이용하는 것이다.

하지만 이 방법은 모멘텀 지표들이 너무 잦은 신호를 보이고 수 없는 진폭을

반복하기 때문에 신뢰할만한 신호를 보이기보다는 잦은 속임수(Whipsaws)를 야기시켜서

그다지 사용할만하다고 하기는 힘들다.

이러한 단점은 모멘텀 기간을 늘임으로써 어느 정도 보완할 수는 있다.

예를 들어서 5-일을 사용한 모멘텀은 30-일을 사용한 그것보다 시장의

루머나 큰손의 움직임에 훨씬 민감하게 영향을 받는다.

이런 경향은 기간을 연장할수록 줄어든다. 물론 기간을 충분히 늘린다고

이런 것으로부터 완전히 자유로울 수는 없겠으나 그것들에

영향 받을 확률은 줄어들게 된다는 말이다.

두 번째로 모멘텀을 이와 같이 잦은 형태로 만드는 것은 각 주식의 특징이다.

즉 변동성이 클수록 모멘텀은 잦은 파를 그린다. 적정한 이동평균

기간을 선정하기 위해서는 주식의 특성까지 고려하는 것이 좋다.

이렇게 모멘텀과 그것을 평활화시킨 이동평균선 사이의 교차를 신호로

사용할 때 한가지 중요한 사항이 있는데 그것은 교차점이 어느 수준에 존재하느냐이다.

즉 교차점이 과매수/과매도 수준과 가까이 있을수록 신뢰성은 커진다.

그림 2-18이 그 좋은 예이다. 이 그림에서 마지막 신호는 잘못된 모습을 보이는데

이것은 모든 지표가 그러하듯이 어쩔 수 없는 한계라고 생각하면 된다.


다시 한번 강조하거니와 지표를 사용할 경우에는 한가지만 사용해서는 안되고

다양한 접근방식을 택해야 한다. 이러한 교차점의 신뢰성을 향상시키는

또 다른 방법은 이동평균 기간을 연장하는 것이다.

그러나 이렇게 할 경우에도 또 다른 문제가 발생한다. 이것은 이동평균의

선택이 민감성과 신뢰성간의 선택의 문제이기 때문이다. 결과적으로 기간을

늘린다는 것이 신호에 신뢰성을 증가시키는 반면에 원래 모멘텀 오실레이터

데이터에서 잦은 신호를 보이는 변동성이 큰 경우에 과연 속임수가(Whipsaws)가

충분히 제거되어서 거래를 수익성 있게 해줄 수 있느냐 하는 것이다.

이것에 관한 우리의 견해는 이동평균이 특정한 문제에 사용되어야지 일반적으로

쓰여서는 안된다는 것이다. 즉 모멘텀 이동평균의 기간을 선정할 때는 모멘텀과

주가의 관계가 기간에 따라서 관찰되어야만 한다는 것이다.

즉 평활화하지 않은 모멘텀에서 그다지 잦은 신호가 발생하지 않은 경우에

사용하는 것이 좋다. 따라서 일일거래에 비중을 많이 두는 투자가의 경우라면

차라리 다른 단기거래에 적합한 개념을 선택해야 할 것이다.

모멘텀 분석에서 이동평균을 사용하는 데에는 네 가지 방법이 있다.

(1) 두 이동평균의 교차점을 이용한다.

(2) 이동평균의 방향이 변하는 것을 이용한다.

(3) 과매수/과매도 교차를 이용한다.

(4) 균형선 교차를 이용한다.

(5) 이동평균을 이용한 파생지표를 새로 만든다.

(1)두 이동평균의 교차점을 이용한다.(Double Moving Average Crossover)

이것은 모멘텀과 그것의 단기이동평균을 사용했을 경우 발생하는 잘못된

이동평균 교차신호를 다루기 위한 것이다. 일반적으로 단기 이동평균이

장기 이동평균을 교차할 때를 신호로 삼는다. 그림 2-19를 참조하기 바란다.

보다시피 두 번째 매도신호 후에 발생했을 잦은 속임수(Whipsaw)가 많이 걸러졌다.

이러한 접근방식은 앞으로 언급될 MACD 지표와

추세편차(trend deviation)의 기초로 사용된다.

(2) 이동평균의 방향이 변하는 것을 이용한다.(Moving Average Directional Change)

원래 모멘텀의 이동평균 교차는 너무 잦은 속임수(Whipsaw) 때문에 사용할 수

없다는 것을 앞에서 언급했다. 그러나 이동평균 자체만을 고려했을 때 그것의

방향은 모멘텀 추세의 전환에 대한 신뢰 있고 적절한 신호를 제시할 것이다.

그림 2-20을 참조하기 바란다.

여기서 두가지 사항에 주목해야 한다. 첫 번째는 신호의 신뢰성이 발생점과 균형선

사이의 거리에 따른다는 것이다. 이미 언급한 적이 있지만 다른 사항이 동일하다는

전제하에 거리가 멀수록 신뢰성은 커진다.

두 번째는 많은 경우에 있어서 이동평균을 사용하더라도 여전히 변동성을

모두 제거할 수는 없다는 것이다. 따라서 당연히 잘못되거나 시기적으로

부적절한 신호가 발생할 수밖에 없다. 이 점은 신뢰할만하면서도 상대적으로

시기적절한 신호를 찾는 면에서는 단점으로 기능하지만,

다른 한편으로는 이것 때문에 가격과 평활화된 모멘텀 사이에서 괴리를 찾을 수

있다는 장점을 갖게 한다. 즉 이것을 사용할 때 모멘텀을 강화시키거나

약화시키는 추세에 초점을 맞추는 것이 용이해진다.

또한 이동평균의 고점과 저점을 연결한 추세선을 그리는 것이 가능하며

이것이 붕괴되었을 때 이 추세선은 일반적으로 동일한 기간을 사용한 원형의

모멘텀에서 작성한 추세선보다 훨씬 중요한 의미를 갖는다.

(3)과매수/과매도 교차를 이용한다.(Over bought/Oversold Crossovers)

장기 이동평균이 모멘텀 추세의 전환에 관한 신호를 제시할 수 있는

또 다른 방법이 있는데 이런 접근방식중의 하나가 바로 과매수 과매도 위치를

설정하는 것이다. 앞에서 언급되었지만 이것은 전형적으로 특정 주식을 관찰함으로써

시행착오를 거쳐서 얻어진다. 매수와 매도 신호는 이동평균이 과매수나

과매도 수준을 통과했다가 다시 균형선을 향해서 뚫고 내려갈 때 나타난다.

이것을 표시한 것이 그림 2-21이다.이 방법의 가장 큰 약점은 종종 특정 주식에

있어서 Moving Average) 이란 무엇일까요? 가격의 변동이 모멘텀 지표를 이런 과매수/과매도

수준까지 이동시키기에 부족하다는 것이다.


이런 경우 매수나 매도 신호가 발생한 뒤에 그 반대되는 거래신호가 발생하지 않는다.

즉 이 방식의 접근이 이런 경우에 대한 부가적인 규칙을 포함하지 않는다면

기계적인 Moving Average) 이란 무엇일까요? 트레이딩 시스템에 적용하기에 무리가 있다는 것이다.

그럼에도 불구하고 이것은 신뢰할만한 매수나 매도신호를 찾아내는데 있어서

아주 중요하고 값진 방법임에는 틀림없다. 이런 신호가 발생할 경우

주의 깊게 관찰해야 하며 반대신호가 발생하지 않았다고 무조건 기다릴

필요 없이 반대 신호를 다른 방식으로 찾아야 한다.

(4)균형선 교차 신호를 이용한다.(Equilibrium Crossover Signal)

가능성을 만들어주는 또 다른 신호는 그림 2-22에서 보듯이 이동평균선이

균형선을 교차할 때이다. 매수신호는 지표가 '0'선을 상향 돌파할 때이며 매도신호는

그것이 '0'선을 아래로 돌파할 때이다. 이 방법은 앞에서 언급한 과매수/과매도를

이용한 신호에서 부족한 거래반대신호의 발생문제를 제거해준다.

그러나 이동평균을 선택할 때 주의하지 않는다면 대부분의 신호가 너무 늦게

나온다는 단점이 있다. 또한 이동평균을 Moving Average) 이란 무엇일까요? 사용하지 않는 경우에는 모멘텀을

선정하는 기간 선택에 아주 주의해야 한다.

이 경우 수 없는 속임수(Whipsaw)를 자주 접하게 될지 모르니 주의해야 한다.

(5)이동평균을 이용한 파생지표를 이용한다.(Derivatives of Moving Average)


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