추세의 유형

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기술적 분석에는 다양한 차트 패턴이 존재하는데요. 가장 대표적인 차트 패턴은 골든 크로스와 데스 크로스입니다.

골든 크로스(Golden Cross)

골든 크로스(또는 골든 크로스오버)란 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 위로 교차하는 차트 패턴 입니다. 일반적으로 50일 이동 평균을 단기 이동 평균으로 사용하며 200일 이동 평균을 장기 이동 평균으로 사용 합니다. 하지만 두 이동평균선이 단순하게 교차했다고 하여 항상 골든 크로스로 간주하지 않습니다. 다양한 이유로 어떤 시점에서도 이동평균선의 교차가 나타날 수 있기 때문이죠. 그럼 어떤 경우를 골든 크로스로 볼까요?

1) 하락 추세 동안 단기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 아래에 있을 때

2) 추세가 역전되며, 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 위로 올라올 때

3) 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 보다 위에 있게 되며 상승 추세가 시작될 때

많은 경우, 골든 크로스는 상승 추세 신호로 간주되는데 왜 그럴까요? 이동 평균이 특정 기간 동안 자산의 평균 가격을 측정하여 이를 표시하죠. 그러한 점에서 단기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 아래에 있다면 이는 장기적인 가격 움직임과 비교할 때, 단기적인 가격 움직임이 하락 추세에 있다는 의미입니다.

그렇다면 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 위로 교차할 경우에는 어떤 일이 벌어지는 것일까요? 단기 평균 가격이 장기 평균 가격보다 높아진다는 것은 잠재적인 시장 추세 방향이 변한다는 것을 암시하며, 이것이 바로 골든 크로스가 상승 추세로 간주되는 이유입니다.

전통적인 해석에 따르면 골든 크로스는 50일 이동 평균이 200일 이동 평균 위로 교차하는 것 입니다. 그러나 골든 크로스의 기반이 되는 일반적인 개념은 단기 이동 추세의 유형 평균이 장기 이동 평균 위로 교차한다는 것 입니다. 따라서 골든 크로스는 다른 기간(15분, 1시간, 4시간 등)에서도 발생할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 더 긴 기간에 걸쳐 발생한 신호가 더 짧은 기간에 걸쳐 발생한 신호보다 신뢰도가 높은 경향 이 있습니다.

지금까지 우리는 골든 크로스를 단순 이동 평균(SMA, Simple Moving Average)이라 하는 것을 통해 살펴봤는데요. 이동 평균을 계산하는 또 다른 잘 알려진 방법인 지수 이동 평균(EMA, Exponential Moving Average))을 이용할 수도 있습니다. 지수 이동 평균은 최근의 가격 움직임을 보다 강조하는 다른 공식을 사용하죠.

지수 이동 평균은 골든 크로스를 포함하여 상승 추세와 하락 추세의 교차를 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 지수 이동 평균은 최근 가격 움직임에 대해 보다 빠르게 반응하기 때문에 교차 신호의 신뢰도가 떨어질 수 있으며 더 추세의 유형 많은 가짜 신호를 만들어낼 수도 있어 주의할 필요가 있습니다.

데스 크로스(Death Cross)

데스 크로스는 기본적으로 골든 크로스와 반대되는 의미로 사용됩니다. 바로 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 아래로 교차하는 것이지요. 예를 들어 추세의 유형 50일 이동 평균이 200일 이동 평균 아래로 교차하는 것입니다. 데스 크로스는 보통 하락 추세 신호로 간주됩니다.

데스 크로스는 일반적으로 다음 세 단계를 거칩니다.

1. 상승 추세 동안 단기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 위에 있습니다.
2. 추세가 역전되며, 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 아래로 내려갑니다.
3. 기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 아래에 있게 되며 하락 추세가 시작됩니다.

다만 이동 평균은 후행성 지표로써, 미래를 예측하지 않는다는 것입니다. 이는 보통 골든 크로스와 데스 크로스가 이미 발생한 추세 역전을 강하게 확정한다는 것이지, 역전이 진행 중인 추세를 확정하는 것은 아니라는 의미입니다.

다양한 유형의 추세 분석 통계 란 무엇입니까?

통계 분석은 많은 수의 데이터 또는 기타 데이터에서 정보를 수집하려는 개인 및 회사에 공통적 인 프로세스입니다. 연구의 목적은 성과 기록을 발견하는 것이지만 추세 분석 통계는이 대규모 분석 그룹의 일부입니다. 가장 일반적인 두 가지 유형의 통계는 기술적이고 추론 적이며 둘 다 경향 분석 통계를보다 의미있게 만들 수 있습니다. 이러한 통계를 사용하면 회사는 데이터를 기반으로 상황에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 기준 통계 지표는 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있으므로 연구원들은주의해야합니다.

기술 통계량은 일반적으로 주어진 데이터 세트 또는 더 큰 그룹에서 파생 된 기타 통계를 요약합니다. 여기에 정보 유형에는 평균, 중간 및 모드와 같은 중심 경향 수와 표준 편차, 범위 및 분산 또는 최대 랜덤 변수와 같은 다른 통계가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 목적을 위해 경향 분석 통계를 수행하는 연구자들에게 가장 인기가 있습니다. 이러한 범위와 값은 수익, 수익, 비용 및 유사한 재무 데이터와 같은 특정 정보 유형에 가장 중요 할 수 있습니다. 그러나이 데이터의 사용은 미래의 수치 나 추정에 대한 지침이 거의없는 과거의 사건이나 데이터에 중점을 둡니다.

가장 의미있는 경향 분석 통계의 두 번째 유형은 추론 통계이며, 이는 확률 통계에 더 의존하는 경향이 있습니다. 이 유형은 더 큰 모집단에서 표본을 선택하여 큰 데이터 그룹에서 추론하는 경향이 있습니다. 이 통계 분석은 업계 동향 추세의 유형 또는 업계의 여러 경쟁 업체를 포함하는 기타 대규모 리뷰에 가장 적합합니다. 연구원은 종종 이러한 통계를 사용하여 더 큰 그룹이 표본과 동일한 방식으로 작동 할 확률을 결정합니다. 경향 분석 통계에서 정보를 검토하기 위해 연구를 할 때 이러한 방법은 수학에서 무겁습니다.

연구원이 모든 종류의 연구 또는 논문에 통계를 사용하는 경우 결과는 입력 값만큼만 우수하다는 것을 이해해야합니다. 통계적 모델에 포함 된 잘못된 정보 (설명 적이든 추론 적이든)는 최종 단계에서 심각하게 왜곡 된 정보를 생성 할 수 있습니다. 따라서 추세 분석 통계를 검토 할 때 작업하기가 매우 위험 할 수 있습니다. 많은 경우에, 하나 이상의 개인 검토 통계 연구가 필요합니다. 이는 유효하고 정확할 가능성을 높입니다.

과거 추세 보기

이 제품 또는 기능에는 Google Cloud 서비스 약관의 GA 출시 전 제공 서비스 약관이 적용됩니다. GA 이전 제품 및 기능은 지원이 제한될 수 있으며, GA 이전 제품 및 기능의 변경사항은 다른 GA 이전 추세의 유형 버전과 호환되지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 출시 단계 설명을 참조하세요.

이 페이지에서는 Cloud Profiler의 기록 뷰에 대해 설명합니다. 이 문서는 함수의 평균 리소스 사용량이 시간에 따라 어떻게 변하는지 파악하려는 개발자를 대상으로 합니다.

시작하기 전에

이 기능은 최근 30일 동안의 데이터를 표시합니다. 서비스가 새로 배포되었거나 최소 30일 동안 배포되지 않은 경우 차트가 비어 있거나 불완전할 수 있습니다.

기록 뷰 열기

서비스에서 함수의 리소스 사용량 내역을 보는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

여러 함수의 기록 보기

여러 함수의 평균 사용량을 표시하려면 기록 show_chart을 클릭합니다.

기본적으로 이 뷰에는 평균 사용량이 가장 높은 5개 함수의 기록이 표시됩니다. 특정 함수를 표시하거나 숨기도록 이 뷰를 구성할 수 있습니다.

특정 함수의 기록 보기

특정 함수의 평균 사용량을 보려면 다음 중 하나를 수행합니다.

• Flame 그래프에서 관심 있는 함수가 포함된 프레임에 포인터를 놓은 다음 프레임 도움말에서 기록 표시를 클릭합니다.
• 목록list을 클릭하고 관심 있는 함수를 식별하고 작업more_vert을 선택한 다음 기록 표시를 선택합니다.

차트 이해

차트의 각 행에는 특정 함수의 리소스 사용량 내역이 표시됩니다. 차트에는 30일 동안의 데이터가 표시됩니다. 차트의 가장 최근 데이터 포인트는 전날에 대한 것입니다.

값 유형 메뉴에서 프로필 데이터를 모든 함수의 리소스 사용량 비율 또는 절댓값을 측정항목의 단위로 표시할 수 있습니다. 함수의 절대적인 사용량은 24시간 동안 모든 프로필 간 총 리소스 사용량 비율을 해당 기간의 프로필 수로 계산하여 결정됩니다.

최대 표시 개수 메뉴를 사용하면 표시할 최대 함수 수를 구성할 수 있습니다. 기본적으로 이 값은 5개의 함수로 설정되어 있습니다.

차트 제목은 차트에 자체 사용량 또는 총 사용량을 표시하는지 여부를 나타냅니다. 또한 이전 데이터가 표시되는 리소스도 나타냅니다. 앞의 스크린샷에서 차트 제목은 CPU time 데이터가 표시되어 있음을 나타냅니다.

차트 범례에는 리소스 사용량이 표시되는 함수의 이름이 나열됩니다.

차트 수정

특정 함수의 추세의 유형 데이터를 강조표시하려면 범례의 함수 이름 위에 포인터를 올려놓습니다.

데이터 포인트 위에 포인터를 올려놓으면 도움말이 활성화되어 데이터 포인트에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

앞의 스크린샷에서와 같이 도움말에는 다음 사항이 표시됩니다.

• 함수 이름
• 함수 파일 이름
• 날짜
• 절대적 사용량 및 사용량 백분율
• 데이터 포인트를 생성하는 데 사용되는 프로필 수

차트 필터링

함수를 표시하거나 숨기려면 필터를 사용합니다. 필터는 정규 표현식을 필터 값으로 허용하며 일치는 대소문자를 구분합니다. 정규 표현식은 모든 함수 이름과 모든 파일 이름과 비교됩니다.

필터를 추가하려면 내역 필터 추가를 클릭하고 목록에서 옵션을 선택한 후 필터 값을 입력합니다.

이름 또는 파일 이름이 RE2 정규 표현식과 일치하는 함수를 표시하려면 이 정규 표현식으로 설정된 값을 사용하여 이 필터를 추가합니다.

Show 필터를 여러 개 추가하면 논리적 OR 와 결합됩니다.

이름 또는 파일 이름이 정규 표현식과 일치하는 모든 함수를 숨기려면 정규 표현식으로 설정된 값을 가진 필터를 추가합니다.

Hide 필터를 여러 개 추가하면 논리적 OR 와 결합됩니다.

이 섹션에서는 내역 뷰와 관련된 문제를 소개합니다. 다른 Profiler 문제에 대한 도움말은 일반 문제 추세의 유형 해결 섹션을 참조하세요.

새로 배포된 서비스의 경우 이전 데이터가 나타나지 않습니다.

필터가 적용된 경우 필터 조합에 따라 서비스의 모든 함수에 대한 데이터가 표시되지 않을 수 있습니다. 예를 들어 Show:sort 및 Hide:sort 필터를 적용하면 데이터가 표시되지 않습니다. Show 필터를 사용하면 이름에 sort 가 있는 함수만 표시되고 Hide 필터를 사용하면 이러한 함수가 숨겨집니다.

새로 배포된 서비스의 경우 내역 뷰가 비어 있어야 합니다.

필터가 적용된 경우 필터 조합이 가능한 모든 함수를 제거하지 않도록 해야 합니다.

다음 단계

• 분석할 프로필을 선택하는 방법에 대한 자세한 내용은 분석할 프로필 선택을 참조하세요.
• Cloud Profiler 에이전트를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

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추세의 유형

▶ 최근 미국국가학생정보연구센터(National Student Clearinghouse Research Center)가 발표한 자료에 따르면, 팬데믹 이후 심화된 미국 내 대학 등록 감소추세가 계속 이어지고 있는 것으로 나타났다. 2022년 봄학기 학부 등록생 수는 지난 학기(2021년 가을학기)에 비해 전국적으로 약 662,000명 감소하여 4.7%의 감소율을 보였다. 감소율 자체도 지난 학기에 비해 더 높아진 상황이다.

특히 이러한 감소 추세는 모든 대학 유형에서 나타났지만 특히 커뮤니티칼리지(Community College, 2~3년제 지역전문대학)에서 더 심각하게 나타났다. 커뮤니티칼리지 등록 학생 수는 지난 학기에 비해 약 351,000명 감소하여 7.8%의 감소율을 보였다. 더그 샤피로(Doug Shapiro) 연구센터장은 “이번 학기에는 대학 등록 감소 추세가 약간 완화될 것이라고 기대했는데 상황이 점점 심화되는 것 같아 놀랐다”라고 이번 조사 결과에 대한 의견을 밝혔다.

▶ 대학원 등록생 수도 2021년 가을학기 대비 2022년 봄학기에 평균 0.8% 즉, 22,000명가량 감소했다. 대학원의 경우 학부에 비해 상대적으로 팬데믹으로 인한 등록 감소 문제가 심각하지 않았으며, 2021년 봄학기에는 오히려 유형에 따라 3~5%의 증가율을 보이기도 했다. 그러나 2022년 봄학기에는 학부와 같이 감소 추세를 보였다. 다만 같은 기간 동안 영리 대학의 대학원 등록은 오히려 215,541명 증가하여 5.4%의 증가율을 보였다. 다른 유형의 기관들에서는 모두 등록 감소 추세가 나타났다.

▶ 한 가지 긍정적인 소식은, 2021년 봄학기 대비 2022년 봄학기 신입생 등록률은 소폭 증가했다는 점이다. 2021년 봄학기에는 신입생 등록률이 3.5% 감소한 바 있는데, 이번 2022년 봄학기에는 1년 전에 비해 신입생 등록률이 4.2%(약 13,700명) 증가했다.

특히 커뮤니티칼리지 신입생 등록 증감률은 지난 1년 사이 가장 큰 차이를 보여주었다. 2021년 봄, 커뮤니티 신입생 등록률은 2020년 봄학기에 비해 무려 10.7%나 감소했었는데, 이번 봄학기에는 전년도 대비 3.1% 증가한 것으로 나타나 큰 반등을 보여주었다. 다만 샤피로 연구센터장은 봄학기 신입생은 전체 신입생의 약 5분의 1에 불과하기 때문에 “이번 반등 추세가 가을학기의 더 큰 신입생 등록 증가 추세로 이어질지 여부는 두고 봐야 한다”라고 말했다.

▶ 신입생 등록률의 증가는 인종 집단 간에 고르지 않았다. 아시아계 학생들이 가장 큰 증가폭을 보였는데 전년 대비 15% 증가했다(12,975명). 반면 유일하게 감소율을 보인 집단인 흑인 신입생은 6.5% 하락했다(36,655명).

▶ 전통적인 연령대(18~24세)의 대학생 수 역시 3.2%(약 316,000명) 감소했다. 그러나 이 감소율은 이 연령대에서 전년 대비 5% 등록률 감소를 보였던 2021년 봄학기부터는 둔화되는 추세를 보였다.