엔벨로프란? 엔벨로프 뜻과 원리 및 주식 엔벨로프 기법 핵심설명
본 글은 엔벨로프란 무엇인지 주식 엔벨로프 뜻과 원리 및 엔벨로프 기법에 대한 핵심적인 개념을 설명하며 보조지표 엔벨로프의 수식과 장점 및 단점을 설명하고 있습니다.
주식 투자를 하는 과정에서는 엔벨로프와 같은 다양한 보조지표를 활용하고 있으며, 이러한 투자 보조지표는 현재 주가의 상태는 물론이고, 주가 흐름의 추세와 패턴을 파악하는데 있어 매우 중요한 역할을 합니다.
그래서 많은 투자자들이 기업의 내재적 가치를 분석하는 기본적 분석과 함께 기술적 분석 지표로서 각종 보조지표들을 활용하고 있습니다.
이번 글에서는 주식을 포함한 각종 투자 자산의 가격 흐름을 분석하는데 유용하게 활용되는 엔벨로프와 관련된 내용을 설명드리려고 합니다.
엔벨로프 뜻과 개념
엔벨로프란 일정 기간 동안의 평균 주가와 일정 등락 비율을 기반으로 주가 변동성을 측정하고 분석하는데 활용하는 주가 보조지표입니다.
엔벨로프(Envelope)는 일정 등락 비율을 기반으로 상단과 하단의 가격 상하한선을 설정함에 따라 마치 봉투와 같은 가격 구간(Price Band)을 형성했다고 해서 ‘봉투(Envelope)’라는 이름이 붙여졌습니다.
엔벨로프는 크게 ‘중심 가격(중심선)’, ‘상단 가격(상단선)’, ‘하단 가격(하단선)’으로 구성되어 있습니다.
중심선은 지정된 일정 기간 동안의 이동평균 가격을 연속적으로 연결한 선을 의미하며, 상단선과 하단선은 해당 중심선을 기준으로 지정된 일정 비율 차이 만큼의 가격을 연결한 선을 의미합니다.
엔벨로프는 기본적으로 주가의 일정 기간 동안의 평균 주가를 산출하는 '이동평균(Moving Average)'이라는 수학적 도구를 기반으로 하고 있습니다.
일정 기간 동안의 산술적 평균 가격을 산출하는 이동평균을 기반으로 하고 있으므로 몇 가지 분석 지표 상 특징들을 가지고 있습니다.
엔벨로프(Envelope)가 적용된 주가 캔들 차트(Candle Stick Chart) 기술적 분석의 단점 예시
가장 큰 특징은, 지정된 일정 기간 동안의 평균 주가를 활용하기 때문에 특정 시점을 기준으로 해당 시점에서의 최근 주가를 중심으로 계산되므로, 주가 추세에 따라 보조지표 결과가 달라지는 특징이 있습니다.
다음으로, 일정한 등락 비율을 적용함에 따라, 어느 시점에서라도 설정된 주가 변동성 범위가 일관되게 나타나는 특징이 있습니다.
엔벨로프 수식과 원리
엔벨로프의 수식은 대표적으로 ‘이동평균 계산 부분’과 ‘변동률 계산 부분’로 구성되어 있습니다.
엔벨로프 수식
엔벨로프 수식(공식)은 다음과 같습니다.
- 중심 가격(중심선) : 일정 기간 동안의 이동평균 값
- 상단 가격(상단선) : 일정 기간 동안의 이동평균 값 * (1+비율(%))
- 하단 가격(하단선) : 일정 기간 동안의 이동평균 값 * (1-비율(%))
엔벨로프 계산 수식에서도 알 수 있는 것 처럼, 엔벨로프는 이동평균 값을 매우 중요한 핵심 계산 방법으로 활용하고 있으며, 기본적인 지표의 기준 가격은 물론이고, 그 비율을 산출하는데도 이동평균 값을 적용하고 있습니다.
엔벨로프 원리
엔벨로프 원리는 평균화된 주가를 중심으로 지정한 일정 비율 만큼의 주가 등락 범위를 표시하는 것 입니다.
엔벨로프 수식에서 ‘이동평균 기간’은 엔벨로프 계산 결과의 최근 주가 흐름에 대한 민감도(영향도)를 결정한다면, ‘비율’은 엔벨로프 가격대의 가격 범위인 상단 가격 범위와 하단 가격 범위를 결정합니다.
예를 들어, 이동평균 기간을 길게할 경우, 최근 주가의 영향 정도가 낮아지지는 반면에, 기간을 짧게 할 경우, 최근 주가에 대한 민감도가 높아지게 됩니다. 또한, 비율을 높이게 되면, 중심선을 기준으로 상단선과 하단선의 폭이 넓어지는 반면, 비율을 낮추게 되면, 상하단 폭이 좁아지게 됩니다.
엔벨로프 지표 장점과 단점
엔벨로프는 주가 데이터를 표현하는 보조지표이므로 역시 장점과 단점을 모두 가지고 있을 수 밖에 없습니다.
모든 보조지표는 후행하는 특징을 가지고 있으며, 엔벨로프 지표 역시 이러한 특징을 보이고 있습니다.
이런 보조지표의 특징이자 한계는 대부분 보조지표들의 한계라는 점은 충분히 숙지하셨으면 합니다.
그래서 이번에는 대표적인 엔벨로프 장점과 단점에 대해 살펴보려고 합니다.
엔벨로프 지표 장점
엔벨로프의 가장 대표적인 장점은 단순한 지표 수식으로 구성되어 있음에도 불구하고 매우 유용하게 활용할 수 있다는 점 입니다.
이해하기 어려운 보조지표의 경우, 좋은 결과를 양산하더라도 그 의미를 제대로 파악하지 못하게 되면, 활용은 물론이고 응용할 수 없기 때문에 투자자에게는 도움이 별로 되지 못하는 경우가 많습니다.
하지만, 엔벨로프의 경우에는 단순한 계산 과정을 거치면서도 비교적 이해도가 높은 결과를 양산하기 때문에 엔벨로프 자체를 투자 기법으로 활용하기도 하면서도 응용된 투자 기법으로 발전시켜서 활용하는 경우도 심심치 않게 찾아 볼 수 있습니다.
또 다른 엔벨로프 지표의 장점은 일정한 비율로 가격 범위를 제공하고 있다는 점에서 찾을 수 있습니다.
이러한 일정한 비율의 가격 범위는 장점이기도 하지만 때로는 단점으로 지적되는 사항이기도 합니다.
엔벨로프 지표 단점
엔벨로프 지표의 가장 대표적인 단점으로 볼 수 있는 것은 장점으로 여겨졌던 일정한 가격 비율을 제공한다는 점 입니다.
주가의 변동성은 상황에 따라 급변할 수 있는데 이런 변동성을 비교적 둔감하게 적용한다고 여겨질 수 있는 것이 바로 엔벨로프 공식에서도 알 수 있습니다.
물론 이런 엔벨로프 단점은 오히려 장점으로 여겨질 수 있는 부분도 있기 때문에 장점과 단점을 지나치게 고민하기 보다는 오히려 엔벨로프의 이러한 단점으로 여겨질 수 있는 부분을 감안해서 보조지표로 활용 시 참고하는 것이 중요하리라 생각됩니다.
다음으로 여겨질 수 기술적 분석의 단점 있는 엔벨로프의 단점은 설정값에서 찾을 수 있습니다.
설정값에 자유로움은 있지만, 설정값의 편차로 인해서 지나치게 다른 결과를 양산할 수 있기 때문에 참고적 지표로서 엔벨로프를 사용하는 것을 넘어서 최종적인 매매 결정 자료로서 엔벨로프를 사용하는 것은 다소 어렵지 않을까 하는 의견입니다.
엔벨로프 기법 개념
엔벨로프 기법은 보조지표로서 엔벨로프 계산 결과를 활용하는 것을 넘어 주식과 같은 각종 투자 자산 매매를 하는데 엔벨로프를 활용하는 것을 의미합니다.
대표적으로 활용하는 엔벨로프 기법으로는 엔벨로프 상단과 하단에 인접하거나 혹은 상향 돌파 또는 하향 이탈하는 시점 전후를 대상으로 매매 시점을 결정하는 것 입니다.
예를 들어, 엔벨로프 상단 가격대를 저항 가격대로, 그리고 하단 가격대를 지지 가격대로 기준을 세운 다움, 상단 가격대에 인접하거나 혹은 하단 가격대에 인접한 경우 매매 결정을 내리는 것 입니다.
한편, 엔벨로프 상단 가격대를 저항 가격대로 설정하는 경우도 있지만, 반대로, 새롭게 추세를 형성하거나 혹은 일시적 가격 상승 현상이 나타날 것이라고 예상해 매수 시점으로 여기는 경우도 충분히 생각할 수 있는 부분입니다.
더욱이, 엔벨로프 하단 가격대를 지지 가격대로 설정하는 경우도 있지만, 손절 기준 가격대로 설정하거나, 혹은, 과매도 가격 구간으로 설정해서 엔벨로프 기법으로서 활용하는 경우도 역시나 충분히 생각할 수 있는 부분입니다.
중요한 것은 엔벨로프 밴드 내에서의 위치를 고려해서 지지 가격대나 저항 가격대를 고려하는 엔벨로프 기법도 중요한 만큼이나 이러한 가격 밴드를 상향 돌파하거나 하향 이탈하는 시점 역시 중요하게 고려할 수 있는 유연성과 확장성이 필요하다는 점 입니다.
엔벨로프 기법 활용 고려사항
엔벨로프는 단순한 구성과 수식을 뛰어넘는 매우 다양하고 유연한 활용 방법과 활용 기법이 존재할 수 있습니다.
그러나 획일화된 방식으로 엔벨로프를 활용한다면, 오히려 더욱 복잡한 문제에 봉착할 수 있다는 점은 엔벨로프가 아닌 다른 대부분의 보조지표에도 해당되는 사항이 아닐까 합니다.
특히, 엔벨로프 설정값의 경우, 기본적으로 제시된 수치외에도 다양한 수치를 각 투자 종목에 맞춰 활용하는 것 역시 중요하게 고려해야 합니다.
엔벨로프는 분석 도구로서 그 틀을 제공하는 것이지 세세한 설정값은 사용자가 자신의 분석 기준과 철학에 맞게 설정할 수 있다는 점을 고려해서 엔벨로프를 보조지표로서 활용해야하지 않을까 합니다.
더욱이, 엔벨로프는 그 구조상 이동평균을 계산하는 기간를 설정하는 부분도 중요하지만, 비율을 설정하는 부분 역시 중요하게 고려해야 하는 사항입니다.
경우에 따라, 특정 종목에는 해당 종목의 평균적인 등락률을 고려해서 설정값을 지정하는 과정이 엔벨로프를 보다 유용하게 활용하고 이용할 수 있는 방법이 되지 않을까 합니다.
온라인 브로커
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최고의 온라인 브로커 9월 2022
인터넷은 우리가 거래하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 1792년 5월 17일, 월스트리트가 뉴욕에서 설립되었습니다. 모든 것이 서류상으로 이루어졌고, 물론 디지털 리소스가 없는 것으로 많은 문제점이 있었습니다. 수 세기가 지나, 대부분의 거래는 온라인에서 이루어지고 있으며, 종이 장부는 현재 온라인 정보를 백업하는 데만 사용됩니다. E*TRADE가 최초의 온라인 중개 회사가 된 1995년 이후 온라인 중개업체의 인기가 급상승했습니다.
매사추세츠 공과대학교(MIT)는 온라인 거래를 “인터넷 혁명”이라고 불렀습니다. 온라인 거래가 널리 퍼져 있음에도 불구하고, 온라인 증개인을 선택하는 것은 쉽지 않습니다. 여러 가지 고려사항이 있고, 그 과정은 조사를 많이 해야 합니다. 결과는 가치가 있지만, 열심히 노력하지 않고는 나오지 않습니다.
세상에는 사기꾼들도 있지만, 여러분의 거래 경력을 성장시키기 위해 열심히 일할 명망 있는 온라인 중개업체들도 많이 있습니다. 점점 더 많은 온라인 중개업체들이 새로운 투자자들의 입맛을 맞추고 있기 때문에 경험 부족이 온라인 거래를 시작하는 데 장벽이 되지는 않을 것입니다.
왜 온라인 브로커를 이용해야 하나요?
단점과 장점에 대해 생각해보면, 온라인 브로커들도 다른 서비스와 마찬가지로 장단점이 있다는 것을 알 수 있을 것입니다.
온라인 브로커의 장점
편리성과 비용 절감은 온라인 브로커의 두 가지 장점입니다. 이 장점들은 종종 상당히 설득력이 있습니다. 온라인 중개업체는 개인 중개업체과의 전화 통화와 달리 버튼 클릭만으로 거래를 수행할 수 있어 더 빠릅니다. 온라인 중개업체는 또한 더 저렴합니다. 블룸버그는 투자자들이 온라인 중개업체의 거래 수수료로 평균 기술적 분석의 단점 5달러에서 10달러 정도만 지불하는 것을 알게 되었습니다. 이 수수료는 보통 평균 150달러의 수수료를 받는 개인 중개업체보다 저렴합니다.
또한 온라인 브로커들은 종종 전체 조사 데이터베이스를 가지고 있는데, 거래할 때 이 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 이 방대한 시장 조사 및 평가 데이터베이스를 버튼 클릭 한 번으로 이용할 수 있습니다. 마지막으로, 대부분의 온라인 브로커들은 웹사이트와 다운로드 가능한 고객들 외에도 모바일 앱을 제공합니다. 스마트폰으로 거래를 완료할 수 있어 이동 중인 트레이더들에게 매우 좋습니다.
온라인 브로커의 단점
여느 서비스와 마찬가지로 온라인 브로커의 단점이 있습니다. 즉, 기술에 익숙해지도록 요구하며 이것은 혼란스러울 수 있습니다. 거래에 사용하는 모든 소프트웨어가 직관적인 것은 아닙니다. 기술적으로 능숙하지 않다면 시작하기가 번거로울 수 있습니다. 게다가, 사람들, 특히 인터넷에 익숙하지 않은 피해자를 속이는 온라인 브로커들이있습니다.
온라인 브로커를 이용하는 것이 안전한가요?
그것이 우리의 다음 주제, 즉 온라인 브로커들이 사용하기에 안전한지에 대한 문제로 이어집니다. 다행히도, 대답은 만일 브로커 자체가 합법적이고 규제를 받는 경우 답은 예입니다. 온라인 브로커들은 SEC, CFTC, NFA 및 FINRA와 같은 관리 기관에 의해 규제를 받습니다. 특히 2008년 금융 위기 이후 대부분의 산업은 엄격한 규제를 받고 있으며, 이로 인해 의회는 월스트리트를 엄격하게 검토합니다.
합법적이고 평판이 좋은 온라인 브로커들은 이미 설립된 회사들입니다. 고객 리뷰, 규정 및 고객 이름에 대한 과거 기록(디지털 또는 기타)이 있습니다. 다시 말씀드리지만, 명망 있는 중개업체를 찾는 것은 조사를 진행하여 중개업체가 법에 의해 규제받고 법을 준수하고 있음을 직접 확인하는 것입니다.
온라인 브로커가 규제 대상인지 어떻게 알 수 있나요?
일반적으로 여러분은 온라인 브로커가 중개업체의 웹 사이트에서 규제되는지 여부를 알 수 있습니다. 브로커는 보통 웹사이트 하단에 규정을 기재합니다. 공시법은 중개업체가 회사 정보에 규정을 포함하도록 의무화하고 있습니다.
웹사이트 하단에 없다면, 규정은 회사의 하이퍼링크 중 하나에 있을 것입니다. 게다가, 미국의 주요 규제 기관들은 그들이 감독하는 회사에 대한 그들만의 목록을 가지고 있습니다. 참고: 브로커가 자신의 규정에 대해 투명하거나 솔직하지 않다면 이는 중대한 위험 신호입니다.
온라인 브로커에서 무엇을 기술적 분석의 단점 찾아보아야 합니까?
온라인 브로커를 규제하는 것 외에도 첨단 기술이고 고객 서비스가 우수하며 연구 조사 및 데이터 도구를 제공하고 출금 및 입금 시간이 빠르며 공정한 수수료와 수수료를 부과하는 온라인 중개업체를 찾아야 합니다. 비전문 주식 중개업체를 찾든, 외환 브로커나 CFD브로커와 같은 보다 전문화된 중개업체를 찾든 간에 결정을 내리기 전에 이러한 핵심 요소를 고려해야 합니다. 훌륭한 온라인 중개업체에는 더 많은 자질이 있지만, 이 다섯 가지가 가장 큰 기능 중 일부입니다.
첨단 기술 브로커
여러분은 중개업체의 소프트웨어 오류를 수정하느라 하루하루를 허비하고 싶지 않을 것입니다. 그러면 귀중한 거래 시간이 없어집니다. 브로커 시스템에 결함이 없는 지 확인하세요. 고객 리뷰 대부분은 브로커에 기술 문제가 있는지 언급하는 경우가 대부분인데, 이는 보편적으로 실망스러운 편입니다.
우수한 고객 서비스
고객 서비스는 대응력이 뛰어나고 친절하며 지식이 풍부해야 합니다. 회사가 이메일에 답장하는 데 48시간 이상 소요되면 안 되겠지만, 사실은 무리일 수 있습니다. 질 높은 고객 지원은 좋은 회사의 주요 지표입니다.
조사 및 데이터
우수한 온라인 중개업체는 거래 실행 전에 결정을 내리는 데 도움이 되는 조사 및 데이터 도구를 제공합니다. 이러한 데이터와 설명이 자체 생성이든 아웃소싱이든, 거래 시 바로 사용할 수 있는 중요한 데이터베이스입니다.
빠른 인출 및 예치
여러분은 계정에 수표가 나타나기까지 몇 주를 기다리는 것은 원치 않으실 것입니다. 인출과 예치 기간이 얼마나 되는지 확인해보세요. 어떤 방법을 사용하든 수표가 결제되는 데 걸리는 시간은 3일을 초과할 수 없습니다. 또한 중개업체가 어떤 예금 방법을 수용하여 여러분의 재정 상황과 선호도에 부합하는지 측정해 보세요.
공정한 서비스 요금 및 수수료
마지막으로 서비스요금과 수수료는 어떤 온라인 중개업체가 여러분에게 가장 적합한지에 대한 결정에 영향을 미칠 것입니다. 서비스요금과 수수료가 과도해서는 안 되고, 터무니없이 많은 돈을 잃는 것처럼 느껴서는 안 됩니다. 최근 온라인 브로커들이 서비스요금과 수수료를 인하하고 있는데, 추세 투자자들의 희망은 계속되고 있습니다. 현재로서는 최근 가상화폐 거래의 특성상 다른 비전문 주식 브로커 플랫폼과 비교했을 때 가상화폐 브로커 서비스 요금이 더 높다는 것을 알 수 있습니다.
다시 말하지만, 더 많은 중요한 특성들이 있지만, 이 5가지들은 매일매일 가장 두드러지는 요소들입니다. 온라인 브로커를 결정하기 전에 항상 철저한 조사를 하시길 바랍니다.
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이 성명의 영어 버젼이 주된 버젼으로 영어 버젼과 한국어 버젼에 차이가 있을 경우 영어 버젼을 우선으로 합니다.
기술적 분석에 대한 3가지 비판, 그에 대한 반박 (ft. 자기성취적예언, 시계열분석, 랜덤워크이론)
촉나라를 세운 유비는 한때 숙적인 조조의 식객이었다. 유비의 인물됨을 알아본 조조가 유비를 수하에 두고 후환을 미연에 막겠다는 술책 때문이었다. 그러나 유비는 조조의 의도를 간파해 천하통일의 야심을 감추고 농사일로 소일한다. 그래도 의심이 기술적 분석의 단점 많은 조조는 유비를 술자리로 청해 다짜고짜 ‘천하에 영웅은 조조와 유비 둘뿐’이라고 말한다.
이 말에 유비는 자신의 꿍꿍이가 드러난 것으로 깜짝 놀라 손에 쥔 수저를 떨어뜨리고 만다. 때마침 천둥번개가 쳤기에 유비는 천둥소리에 놀라 숟가락을 떨어뜨렸노라고 소인 행세를 하면서 궁지에서 벗어난다. 후대 사람들은 이러한 유비의 지혜를 도광양회(韜光養晦 : 자신의 능력을 노출시키지 않고 은거하면서 때를 기다림)라고 부른다.
주식매매에도 투자하기 좋은 적절한 시기가 있다. 일반 투자자들이 실패하는 요인 중 하나는 바로 일 년 내내 주식을 보유하고 있기 때문이다. 때가 아니면 물러설 줄도 알아야 한다. 주식시장에서 경험이 많지 않은 사람들과 일부 학자들은 기술적 분석에 대하여 몇 가지 비판을 제기하기도 한다. 이러한 비판을 소개하면 다음과 같다.
차트상의 잘 알려진 어떤 패턴의 모양에 따라 시장 참여자들이 은연중에 그 패턴을 완성시켜간다는 비판이다. 기술적 분석은 상황에 따라 차트 해석 기준이 애매하기 때문에 주관적인 해석을 한 후에 자기의 예측을 정당화시키려고 노력한다는 것이다.
진행 중인 패턴을 파악한다는 것은 매우 어려운 기법이며, 노련한 패턴 분석가들도 제각기 해석과 주장이 엇갈리는 것이 현실이다. 실제로 패턴 분석에 치중하는 기술적 분석가라도 패턴이 완성된 후에야 패턴을 기술적 분석의 단점 인식하게 되는 경우가 많다. 매우 숙련된 패턴 분석가라면 진행 중인 패턴의 파악이 가능할지도 모른다. 그러나 기술적 분석의 영역이 넓어지고 사용되는 기법들도 날로 다양해지고 있는 오늘날에는 패턴 분석을 대상으로 하는 비판은 그다지 의미가 없다.
자기 성취적 예언과 관련한 또 하나의 비판은 주로 기술적 지표를 사용하는 트레이딩 시스템의 확산에 따른 우려와 함께 제기된 것으로, 기술적 분석가들이 일정한 신호에 따라 시장을 약세 또는 강세로 몰아간다는 것이다. 그러나 설사 이러한 현상이 나타나더라도 그것은 일시적인 것이며, 현실적으로 있을 수도 없는 일이다.
오늘날 시장에 알려진 기법만 해도 수백 가지이며, 이 수백 가지 기법의 조합까지 포함한다면 트레이딩 시스템에 의한 시장행동은 매우 다양하게 나타날 것이다. 결론적으로 노련한 기술적 분석가들 사이에도 앞으로 어떤 양상으로 가격이 전개될지에 대하여 의견이 일치한다는 것은 사실상 있을 수 없고, 또한 설사 의견이 일치한다고 하더라도 개개인의 거래방법이나 취향이 다르기 때문에 시장을 일시에 혹은 지속적으로 왜곡하기는 힘들다.
종종 제기되는 또 다른 의문은 미래를 예측하는 데 과거의 가격 자료를 이용하는 것이 과연 유용한가 하는 점이다. 일기예보에서 기술적 분석에 이르기까지 알려진 모든 예측 방법들은 과거 자료에 대한 연구에 의존하고 있기 때문에 기술적 접근법에 대한 비판론자들이 이 문제를 자주 끄집어내는 것은 놀라운 일이 아닐 수 없다. 학부시절 접한 통계학 책에서조차 ‘사업 또는 경제 전망을 예측하는 데 있어 첫 단계는 과거로부터 관찰한 사실들을 수집하는 것’이라고 나와 있던 것을 기억한다.
차트 분석은 모든 종류의 시계열 분석에서 행해지는 것과 정확히 일치하는 과거에 대한 연구를 바탕으로 하는 것으로, 시계열 분석의 한 형태라고 말할 수 있다. 누구나 이용할 수 있는 유일한 자료의 형태는 과거 자료이다. 우리는 단지 과거의 경험을 미래에 투사함으로써 미래를 예측할 수 있다. 따라서 기술적 분석에서 미래를 예측하기 위하여 과거의 자료를 이용하는 것은 튼튼한 통계적 개념에 근거하고 있는 것이다.
만약 기술적 예측의 이러한 측면에 대해 심각한 의문을 갖는다면, 모든 경제적·기본적 분석을 포함하여 과거 자료를 근거로 예측하는 다른 모든 형태의 예측이 유효한가에 대한 기술적 분석의 단점 의문을 가져야만 할 것이다.
랜덤워크이론이란 개개의 가격변동은 시계열(Time Series)상에서 서로 상관관계가 없으며(Serially Independent), 과거의 가격 변동이 어떠했는가를 분석하더라도 그것이 미래의 가격 변동 예측에 전혀 도움을 줄 수 없다는 이론이다. 학문적 범주에서 정립되어 개발된 랜덤워크이론에 따르면 가격의 변화는 기술적 분석의 단점 연속 독립적이며, 과거의 가격 자료는 미래 가격의 향방에 신뢰할 만한 지표가 되지 못한다. 이 말은 곧 가격의 움직임은 무작위적이고 무예측적임을 뜻한다.
이 이론은 내재가치를 기준으로 가격이 무작위로 등락한다는 효율적 시장 가설에 바탕을 두고 있다. 이것은 또한 시장은 ‘시장추월(Beat the Market)’의 시도와 상반되는 ‘단순 매수보유’ 전략이 최선의 전략이라고 말한다. 그러나 기술적 분석가들은 기술적 분석을 이용한 투자 전략이 ‘주식을 사서 보유하는’ 전략보다 훨씬 큰 수익률을 가져온다고 주장한다.
시장이 완전히 무작위적이라는 생각은 분석가들에 의해 거부되었다. 만약 시장이 정말로 무작위적이라면 어떠한 예측기법도 통하지 않기 때문이다. 어떠한 과정이 전개되는 원리를 이해하지 못하는 사람들에게 어떤 과정의 전개가 무작위적이고 예측 불가능한 것으로 보이는 것은 당연하다.
예를 들면 비전문가에게는 심전도 차트가 수많은 불규칙적 움직임처럼 느껴진다. 그러나 훈련 받은 의사에게는 작은 움직임 하나도 의미가 있으며, 무작위적인 것이 아니다. 이처럼 시장행동의 원리를 공부하지 않은 사람들에게 시장은 무작위로 움직이는 것처럼 보일 뿐이다.
그러나 차트 분석기술이 향상됨에 따라 무작위성의 환영은 점차 사라지고 있다. 경험과 분석을 통해 우리는 시장의 움직임을 예측하는 확률을 분명히 높일 수 있다. 주가의 움직임이 랜덤워크는 아니기 때문이다.
영화 에서 주인공 스티브 맥퀸이 계속 탈주를 감행하다 평생 독방신세를 지게 되었다. 그리고 늙어서는 조그만 섬에 갇히게 된다. 이 섬의 발굽형 절벽으로 몰려오는 파도는 절벽에 부딪혀 산산이 부서지며 되돌아나가지 않기 때문에 파도를 이용해 섬에서 탈출한다는 것은 불가능했다.
자유를 갈망하던 빠삐용은 밀려오는 여섯 번째 파도까지는 절벽에 부딪혀 부서지지만 일곱 번째 파도는 되돌아나간다는 사실을 발견한다. 그리고 결국 일곱 번째 파도를 이용해 탈출을 강행한다. 빠삐용과 같은 사람들의 집념과 노력이 분석지표를 개발해내고 투자 기술을 한 단계씩 발전시키는 데 공헌한 원동력이라고 생각한다.
[기술적분석] 3. 기술적 분석 – MACD 전략의 성능시험
MACD 기술적 분석은 단기 이동평균선과 장기 이동평균선의 수렴과 확산의 성질을 이용한 매매기법으로 1979년 Gerald Appel이 개발한 것으로 알려져 있다. 그는 단기 이동평균선과 장기 이동평균선이 멀어졌다가 (확산 : Divergence) 다시 가까워지는 (수렴 : Convergence) 성질에 착안하여 매매신호를 고안하였다. 따라서 MACD 기술적 분석을 이동평균의 수렴과 확산에 따른 기술적 매매라 한다.
1. 지수이동평균선 (Exponential Moving Average : EMA)의 성질
이전 포스트에서 사용한 단순이동평균선은 후행성이 강해서 주가의 추세를 뒤늦게 반영한다는 단점이 있었다. MACD는 후행성의 단점을 개선하기 위해 지수이동평균을 사용하며, 지수이동평균의 계산 방법은 아래와 같다.
EMA(1) = 1시점의 주가 * K + EMA(0) * (1-K)
EMA(2) = 2시점의 주가 * K + EMA(1) * (1-K)
EMA(n) = n시점의 주가 * K + EMA(n-1) * (1-K), 단, K = 2/(이동평균기간 + 1)
위 그림에 동일 기간의, 단순이동평균선 (SMA)과 지수이동평균선 (EMA)을 같이 그려 보았다. 단순이동평균선이 지수이동평균선에 비해 더 완만한 모습을 보이고 있다. 이것은 지수이동평균이 주가의 추세를 더 빨리 반영한다는 것을 의미한다. 이런 결과가 나온 이유는 지수이동평균을 계산할 때 과거보다 현재 주가의 비중을 더 높게 반영하기 때문이다. 지수이동평균의 사용으로 MACD 기술적 분석은 단순이동평균에 비해 매매신호가 빨라질 것으로 기대된다.
2. MACD 와 Signal (Moving Average Convergence and Divergence, Signal)
MACD 기술적 분석에서는 MACD선과 시그널선 그리고 MACD 오실레이터를 사용한다. MACD선은 단기 기술적 분석의 단점 EMA와 장기 EMA의 차로 정의하고, 통상적으로 단기 EMA는 12일 지수이동평균을 사용하고, 장기 EMA는 26일 지수이동평균을 사용한다 (MACD = EMA(12) – EMA(26)). 단기 EMA와 장기 EMA가 서로 멀어지면 (확산) 그 차가 커지기 때문에 MACD는 상승하게 된다. 반면에 두 EMA가 서로 가까워지면 (수렴) 그 차가 작아져서 MACD는 하락하게 된다. 아래 그림과 같이 MACD가 상승과 하락을 반복하고 있다.
시스널선은 MACD의 지수이동평균으로 정의하고, 보통의 경우 MACD의 9일 지수이동평균으로 한다. 위의 그림과 같이 MACD와 시그널선을 이용하여 매매신호를 만들어내는데, MACD선이 시그널선을 아래에서 위로 올라가면 매수신호로 해석하고, 반대로 위에서 아래로 내려오면 매도신호로 해석한다. 이 상황을 보기 좋게 만든 것이 MACD 오실레이터이다. MACD 오실레이터는 (MACD – 시그널)로 정의한다. 그러면 오실레이터가 음수 (-)에서 0 위로 올라가면 매수신호가 되고 반대의 경우에는 매도신호가 된다.
3. MACD 기술적 분석의 매매 전략
MACD 기술적 분석에서는 아래와 같이 3가지 형태의 전략을 생각해 볼 수 있다.
가. 교차 전략 (Crossovers)
이 전략은 위에서 언급한 대로 MACD 오실레이터를 이용하여 매수와 매도신호를 포착하는 전략이다. 이 포스트에서도 이 전략을 사용하여 시뮬레이션을 하였다.
나. 과매수 과매도 전략 (Overbought / Oversold Conditions)
MACD 지표는 과매수, 과매도를 평가하는데도 유용하게 쓰인다. 단기 이동평균이 장기 이동평균에서 갑자기 멀어지면, 즉 MACD선이 급하게 상승하면, 주가가 단기간에 급등한 것이 되고, 곧 이전 상태로 복귀할 가능성이 있는 것으로 해석한다 (과매수 상태로 해석). 반대의 경우에는 과매도 상태로 해석한다. 그러나 이 전략은 종목마다 각각의 특징이 있으므로 이를 고려해야 한다.
다. 확산 전략 (Divergences)
MACD가 주가 차트에서 멀어지면 (확산되면) 주가의 현재 추세가 곧 끝날 것으로 해석한다. MACD가 신저점을 형성하면 현재 하락추세인 주가가 거의 바닥에 온 것으로 예상하고, MACD가 신고점을 형성하면 현재 상승추세인 주가가 곧 상승을 멈출 것으로 예상한다.
위의 논리대로 매매를 했을 때 수익이 날 수 있는지 확인해 보자. 확인 방법은 컴퓨터로 가상의 주가차트를 생성하여, MACD 오실레이터 신호로 매매하여 수익률을 확인하는 방법으로 하고, 가상의 주가차트는 금융공학에서 사용하는 기하브라운운동에 의한 주가모형을 이용한 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용한다.
아래 그림은 엑셀에서 몬테카를로 시뮬레이션으로 주가 데이터를 생성하여, MACD 오실레이터의 신호가 발생할 때 마다 자동으로 매매하여 수익률을 계산한 것이다 (계산 방법은 첨부 화일 참조).
시뮬레이션을 위해 시장의 기대수익률은 25년간 코스피지수의 평균성장률인 10%를 대입하였고, 시장의 변동성은 연간 20%를 대입하였다 (셀 B3과 B4). 그리고 초기 주가는 2,000을 대입하였다 (셀 D11). 1회 시뮬레이션은 1년을 252일로 보고, 252개의 주가 데이터를 생성하였다. 위의 그림은 1년분에 해당하는 시뮬레이션이다.
셀 D12 부터는 가상 주가를 나타낸 것이고, 셀 E11 부터는 주가의 12일 지수이동평균을, 그리고 셀 F11 부터는 26일 지수이동평균을 계산한 것이다. 열 G와 H는 각각 MACD와 MACD의 9일 지수이동평균인 매매신호인 시그널을 계산한 것이다. 셀 I11 부터는 매매신호를 위한 오실레이터를 만든 것이다 (I11 = G11 – H11). 따라서 오실레이터가 음수 (-)에서 0을 뚫고 올라가면 매수신호가 되고, 양수 (+)에서 0을 뚫고 내려가면 매도신호가 된다.
셀 J~N 까지는 매수/매도 신호에 따라 가상으로 매매를 한 결과이다. VBA를 사용하지 않고 엑셀의 기본 함수만으로 구성하다보니 깔끔하게 코딩되지는 않았다. 매매 결과, 매수/매도 횟수가 F5, F6에 기록되고, F5와 F6이 다르면 매수/매도 짝이 맞지 않는 것이므로 짝을 맞추어 주기위해 셀 O9를 이용하였다. 이렇게 시뮬레이션된 1년치의 결과가 위의 그림이다. 위의 결과는 시장의 연간 수익률이 -0.12% 였고, 이 전략을 사용했을 때의 연간 수익률은 +4.03% 로 나온 결과이다.
5. 시뮬레이션 결과 및 성능분석
위의 그림은 1년 치에 해당하는 시뮬레이션이고, 수동으로 F9키를 누를 때마다 한 번씩 시뮬레이션을 수행한다. 이 파일에 VBA 코드를 추가하여 이 동작을 5,000번 씩 3번을 수행하여 자료를 수집해 보았다. 그러면 5,000년 씩 3번인 15,000년 동안 MACD 기술적 분석으로 매매를 한 것이 된다. 이 정도면 충분한 자료로 생각된다. 시뮬레이션 결과는 아래와 같았다.
이 전략으로 5,000년 씩 3회 수행하였을 때 연 평균 수익률은 +3.41%가 나왔다. 반면에 시장수익률은 +10.71% 였다. 수익률 변동성은 시장 변동성인 22.56% 보다 낮은 14.65%가 나왔다. 그리고 연 평균 매매 횟수는 10회이고, 15,000년 간 약 150,000번 매매를 하였다. 평균적으로 주식을 보유한 기간은 연간 128일로 집계 되었다. 약 1개월에 두 번씩 매수나 매도를 한 셈이고, 전 기간의 51% 동안 기술적 분석의 단점 주식을 보유한 셈이다. 평균 수익률은 시장 수익률에 미치지 못했다.
수익률 분포를 비교해 보면 아래 그림과 같았다. 시장 수익률은 연 평균 10.71%를 중심으로 정규분포의 형태로 분포해 있다. 10.71% 부근의 수익을 올릴 가능성이 가장 크고, 평균보다 수익률이 커지거나, 낮을수록 확률이 점진적으로 낮아지고 있다. MACD 수익률도 정규분포와 유사하나 연 평균 3.41% 부근의 확률이 가장 크고, 평균보다 크거나 낮을 확률은 급격히 감소하는 모습이다. 즉, 첨도 (Kurtosis)가 높은 편이다. 첨도가 크다는 것은 수익률이 평균 부근에 많이 몰려있고, 큰 손실이나 큰 수익의 가능성은 낮다는 것을 의미한다. 또한, MACD의 변동성 (표준편차)은 시장의 변동성보다 작게 측정되었다.
시장수익률과 MACD 수익률의 상관관계를 분석해보면 위의 오른쪽과 같은 모양이 된다. 두 수익률 사이에는 상관계수가 0.67로 정의 상관관계가 보인다. 즉, 상승장에서는 수익률이 좋고, 하락장에서는 손실이 발생한다는 것을 의미한다. 그러나 회귀직선의 기울기가 1보다 작으므로 시장의 상승분보다 작아 전체적으로 수익률이 떨어진다.
MACD 기술적 분석의 수익률이 시장수익률보다 작은 이유는 주식을 보유한 기간과도 관계가 있다. 시장수익률은 전 기간에 걸쳐 주식을 보유하고 있는 상태이다, MACD 전략에서는 약 51%의 기간만 주식을 보유하였다. 따라서 시장이 연간 평균적으로 10%씩 성장하는 동안 주식을 보유하지 않은 기간이 49%나 되므로 수익률이 작게 되는 효과가 있다. 그러나 보유기간을 보정해 주어도 평균수익률이 6.82% (3.41% x 2) 밖에 되지 않으므로, 시장수익률의 절반에 불과하다.
변동성은 시장 변동성보다 작게 측정되었다. 이것은 수익률 편차가 작아 위험이 작은 것을 의미한다. 그러나 위험을 고려한 샤프지수로 (수익률/위험) 비교를 해 보아도 시장의 샤프지수보다 낮게 측정된다.
모의실험 결과로는 MACD를 사용한 기술적 분석은 시장수익률에도 미치지 못하는 것으로 분석되었다.
1. 연 평균 수익률은 시장수익률보다 낮았다.
2. 수익률 분포의 첨도가 높고, 표준편차는 작게 나타났다.
3. 연 평균 수익률의 변동성은 시장의 변동성보다 작았다.
4. 시장의 샤프지수보다 낮다
5. 상승장에서는 주로 수익이 발생하고, 하락장에서는 주로 손실이 발생한다.
이 결과는 향후 다른 기술적 분석에 대해서도 동일한 조건으로 실험을 해 보고, 기술적 분석 간 비교 분석을 다시 해 볼 예정이다.
MACD 기술적 분석의 결과가 이전 포스트의 이동평균 교차 결과에 비해 더 나을 것이 없었다. 연 평균 수익률은 약간 높았지만, 변동성이 약간 증가하여 샤프지수로 평가해 보면 비슷한 수준이었다. 연 평균 수익률이 약간 높아진 것은 지수이동평균 사용으로 신호가 다소 빨라졌기 때문으로 보이고, 변동성이 약간 높아진 것은 신호를 빨리 생성하다 보니 신호의 오류 (Whipsaw) 확률이 그만큼 높아졌기 때문으로 보인다. 이 논리가 맞다면 신호의 속도와 신호의 오류와는 정 상관관계에 있기 때문에 신호의 속도를 높이는 데에는 한계가 있다고 추론할 수 있다.
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