거래량의 중요성

마지막 업데이트: 2022년 4월 6일 | 0개 댓글
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This study analyzes the mean reversion of trading volume, which allows us to predict future trading volumes from time-series data. The results have important implications for various related concerns, including the predictability of returns in relation to trading volumes, liquidity, and the use of practical indicators such as the VWAP (volume-weighted average price) and the CGO (capital gains overhang). We 거래량의 중요성 test the trading volumes of the indices, size-portfolios, and individual stocks on the Korean stock market from 1999 to 2017. All of the sample data are obtained from FnDataGuide. First, we test the autocorrelation of the trading volume. The results show that the trading volume has a positive autocorrelation, and that changes in trading volume have negative autocorrelations. Therefore, we confirm that the trading volume process (unlike the return process) does not follow an independent distribution. As mean reversion implies a correlated time-series, the autocorrelation of trading volumes serves as the premise for the mean reversion of trading volumes. Next, we use the Phillips-Perron test (Phillips and Perron, 1988) and the KPSS test (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin, 1992) to verify the mean reversion property of the trading volume. The results show that the trading volume of the indices, size-portfolios, and 96% of the individual stocks, all have a mean reversion property on the Korean stock market. In addition, we calculate the mean-reverting speed for each stock by applying the Ornstein–Uhlenbeck model (Uhlenbeck and Ornstein, 1930) to identify the variables that affect the mean reversion property of the trading volume. We regard the mean-reverting speed as a proxy variable that indicates the relative strength of the mean reversion property across sample stocks. This analysis of the mean-reverting speed enables us to confirm which variables affect the mean reversion of the trading volume. Before the regression analysis, we compare the actual mean-reverting duration of the trading volume with the duration calculated by using the Ornstein-Uhlenbeck model, which is our model for estimating the mean-reverting duration of the trading volume. As the implied error of the model has an acceptable scale, we confirm that our Ornstein-Uhlenbeck model can serve as a reasonable model for trading volume. The regression results on the mean-reverting speed of each stock shows that the smaller the size, the smaller the stock price volatility. In addition, we find that the smaller the ratio of the individual investors’ trading activity and the higher the number of analysts’ reports, the higher the mean-reverting speed. This set of findings suggests that the mean reversion of the trading volume can be explained by the presence of stealth trading (Kyle, 1985; Admati and Pfleiderer, 1988; Foster and Viswanathan, 1990; Wang, 1994) and by individual investors' attention-based trading (Barber and Odean, 2008). Heterogeneity between investors generates trading volume. This heterogeneity is resolved by opinion-sharing with trades. However, stealth trading by informed investors delays the incorporation of information, and attention-based trading by individual investors gives the trading volume a positive feedback. Thus, the mean-reverting speed of a stock is slower in trading environments where it is easier to hide information, and where individual investors trade more actively. Additionally, we show that the future trading volume can be estimated from its mean-reversion property. If we know the mean-reverting speed, the mean value, and the standard deviation of the trading volume, we can obtain the expected trading volume by applying the Ornstein-Uhlenbeck model. This study contributes to the literature in the following four ways. First, and most importantly, it expands research on trading volumes by demonstrating that the volume has a mean reversion property on the Korean stock market. Understanding this property takes us one step beyond making predictions based on the autocorrelation of the trading volume. Second, we find that the future trading volume can be predicted by its mean reversion property. This novel finding helps to expand the knowledge of market dynamics among academics, and it can help practitioners who want to build their positions without causing a serious market impact. Third, we show that the trading volume has a positive autocorrelation in the Korean stock market. Although such autocorrelation of trading volume has been previously studied in the U.S. stock market, it has not been investigated in the Korean stock market. As the scope for applying autocorrelation is wide, we believe that the verification of autocorrelation is also important. Last, we shed light on why the trading volume shows mean-reversion properties. We assess trade sizes, price volatility, the trading activity of individual investors, and the number of analysts’ earnings estimates, all of which influence the mean reversion of the trading volume. All of these factors can be partly explained by stealth trading and the attention-based trading of individual investors.

본 연구에서는 한국주식시장을 대상으로 거래량의 평균회귀성을 실증하고, 거래량의 평균회귀성에 영향을 미치는 변수들에 대해 분석하였다. 먼저, 거래량의 시계열에 평균회귀성의 전제조건인 자기상관관계가 존재함을 보이고, Phillips and Perron 검정과 KPSS 검정을 통해 거래량의 평균회귀성을 실증하였다. 이를 통해 한국주식시장에서 나타나는 거래량의 중요 특성을 밝히는 한편, 자기상관관계에 대한 연구에 머물러 있던 거래량의 시계열에 대한 거래량의 중요성 연구영역을 확장했다는 의의가 있다. 또한, Ornstein-Uhlenbeck 모델을 사용하여 평균회귀성의 주요한 속성인 평균회귀속도를 도출하고, 회귀분석을 통해 규모가 적을수록, 주가변동성이 적을수록, 개인투자자의 거래비중이 적을수록, 애널리스트의 이익추정 수가 많을수록 평균회귀속도가 증가함을 보여, 이 변수들이 거래량의 평균회귀성에 중요한 영향을 미치고 있음을 실증하였다. 이러한 결과는 동적거래모델(dynamic trading model) 상의 정보거래자의 정보은닉성 거래(stealth trading)와 행동경제학적 설명인 개인투자자의 주목기반 매수경향(attention based buying tendency)이 거래량의 평균회귀성을 설명할 수 있는 근거가 될 수 있음을 보이고 있다.

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌연구
Ⅲ. 연구 자료 및 기초분석
1. 분석대상표본의 거래량의 중요성 선정
2. 거래량의 기초통계량
3. 거래량의 자기상관관계 실증
Ⅳ. 주식 거래량의 평균회귀 실증
1. Phillips-Perron 검정 및 실증 결과
2. KPSS 검정 및 실증 결과
Ⅴ. 거래량의 평균회귀성에 영향을 미치는 변수
Ⅵ. 결론
참고문헌

거래량의 중요성

0928 서기( 거래량의 중요성 )

2017 년 10 월 3 일 화요일

[ 서기 (9.7/15 년 )] [ 오후 6:22] 이건 제 개인적인 견해이니 참고만요

3000 원 짜리 이상 종목 오전에 200 만주 이상 나오기 힘들어요 , 큰호재 있 지않은 이상

4500 짜리가 만약 100 만주 이상이면 이건 유심히 째려요

많이 오르지도 않앗는데 거래량 많으면 이건 꼭 오르거나 뉴스 나오드라구요

지엘팔택이 그런거엿는데 . 잡고 좀잇으니 뉴스 뜨더라구요

저번에 신라젠도 뉴스뜨기전에 잡앗고

샐루메드도 그랫구요 그런것들 잡으면 20~30% 까지먹드라구요

[ 지나가는 (8.25/ 3 개월 / 기계님 )] [ 오후 6:27] 많이 오르지도 않았는데 거래량이 많다 .

밑에서 기모으면서 상승탄 대기 중 ??

[ 서기 (9.7/15 년 )] [ 오후 6:28] 거래량 많이중요하더라구요 . 거래량없이 올라가는거 잡으면 쥐약

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:29] 지나님 보통 호재로 인한 상승은여 기존주체들이 그 시기를 맞춰 올리고 호재가 터져여 ~~ 그리고 개미를 붙이기 위해 자전거래를 일단돌려여 ~~ 글서 누적되는 거래량이 정말 중요해여

[ 굿 /7.27/5/ 개미님 ] [ 오후 6:30] 거래량이 많다 적다 기준은 ??

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:30] 일단 평균대비 ?

[ 서기 (9.7/15 년 )] [ 오후 6:31] 평균 대비 ?

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:31] 전 종목 그렇게두보는데요 ;;;

[ 서기 (9.7/15 년 )] [ 오후 6:31] 그걸 어떻게 매일머리속에 담고잇어요 ㅋㅋ

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:32] 아 ~~ 아침에 거래량 붙는 애들 키움 0101 보면 그간일일 거래량이 쫙떠주니깐요 ~ ~

[ 서기 (9.7/15 년 )] [ 오후 6:33] 그냥 딱보면 거래량 오늘 많구나 정돈 느껴야할듯요 3000~ 이상짜리 보통오전에 100 만주 이상 나오기 힘들어요

[ 서기 (9.7/15 년 )] [ 오후 6:34] 급박한 시간에 이거 찾아보고 저거 찾아보고 할 시간 없어요

[ 굿 /7.27/5/ 개미님 ] [ 오후 6:35] 그럼 ? 일봉한번 ??

[ 서기 (9.7/15 년 )] [ 오후 6:35] 네 일봉 한번보면 거의 다읽을수잇죠

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:36] 서기님은 일봉서 자리도보시겠져 ?

[ 굿 /7.27/5/ 개미님 ] [ 오후 6:36] 당연히 ~~ 그럴듯

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:37] 사진

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:37] 사진

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:37] 이런식으로 거래량 대량증가요 ?

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:38] 갑툭튀라 죄송합니다 . ^^;

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:40] 가오님 맞아여 일평균 10-30 만정도거래량이 아침에 평균거래량대비 벌써 100 퍼가넘어갔음 관심둘만해여

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:42] 근데 가끔씩 거래량 많아도 떨어지는 경우도 있더라구요 . 그래서 아침에 거래가 활발한 지 잘 봐야 되더라구요 .

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:43] 가오님 기본적으로 거래량이 늘었 는데 올라가다가 맞고 떨어졌어여

왜일까여 ? 생각한번 해보심이 ~~~

[ 지나가는 (8.25/ 3 개월 / 기계님 )] [ 오후 6:43] 사진

[ 지나가는 (8.25/ 3 개월 / 기계님 )] [ 오후 6:44] 바디텍메드인데 , 좀 아리까리 합니다 ㅎㅎ

거래량이 좀 . 헷갈려요 ㅎㅎ

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:45] 끝장님 ! 대량 매도물량 ( 차익실현매물 ) 출현 맞나요 ? 전 거래량의 중요성 여태 그렇게 보긴 했는데요 .

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:45] 아님 실망매물 .

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:46] 가오님 일단저흰아직 몰라두되는부분이긴한데요 .. 대량물량매도라는게 얼마를얘기하시는건지를모르겠어요 ..

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:47] 주체가다털고나갔다를얘기하시는건지 아님 실망이나 차익실현을얘기하시는건지 ..

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:49] 끝장님 전 말씀 해주시는 두 가지 다 생각 했어요 . 유독 그런 경우엔 오후장에 많이 나타나더라구요 . 제가 그냥 느끼기에는요 .

[ 끝장 (8.3/2) 😤 ] [ 오후 6:50] 가오님 머 우린아직 몰라도되지만요 간단하게말씀드리면 소위말하는세력이란주체는 보통 한번에털지않아요 ~~~

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:53] 제가 아직 지식이 부족해서 말씀 하시는데 동참하긴 좀 그랬는데 끝장님 말씀처럼 급등이 있으면 급락도 있고 , 계단식 상승이 있으면 계단식 하락도 많더라구요 .

[ 가오 (8.8/1 개월 / 꼬마개미팀장님 )] [ 오후 6:54] 제가 그래서 이 방 오기전에 손절폭이 컸던 것 같더라구요 . 계단식 하락인데 반등 하겠지 하는 기대감에 ~

[ 지나가는 (8.25/ 3 거래량의 중요성 개월 / 기계님 )] [ 오후 7:02] 저는 항상 복기 때마다 느끼는건 손실의 주된 원인은 항상 뇌동 ㅋㅋ

가상화폐,비트코인 거래량 차트 보는법(매매기법)

거래량은 대부분의 가상화폐 거래소에서 제공하는 지표로 정해진 시간 내에 매수 또는 매도를 통한 지분의 거래량을 수치로 표현한 것입니다. 거래량을 통해 시장의 움직임과 흐름을 분석할 수 있어 매우 중요하며, 자주 사용되는 지표중에 하나 입니다.

거래량이 많을 수록 더 유동적이며, 신뢰도가 높고 슬리피지의 확률이 적은 것이 특징입니다. 많은 유저들이 거래량이 많은 코인에 투자하는 것이 그 이유입니다.

거래량의 본질에 대하여

증권, 암호화폐, 채권 등을 접하면서 거래량 만큼 중요한 인자는 없을 것입니다. 그만큼 기본적인 데이터 이기도 한데요. 이런 거래량의 특성을 알지 못하다면 정확히 활용할 수가 없을 것입니다. 이번 시간에는 거래량의 특성과 본질에 대해 공감하는 시간을 갖도록 하겠습니다.

– 매수와 매도의 수요가 있고 원하는 가격대에 도달하면 거래가 체결됩니다. 매수성과 매도성이 활발할 수록 원하는 가격과 시간대에 거래가 이루어지게 될 것입니다.

– 거래량은 대부분의 거래소에서 기본적으로 활용되는 요소로 공공에게 제공되고 있습니다. 필요에 따라 일단위, 주단위, 월단위 등으로 설정하여 사용할 수 있을 만큼 그 활용도가 높은 것이 특징입니다.

– 거래량이 많다는 것은 매수량과 매도량이 많아 유저들의 활동이 활발함을 보여줍니다. 매도를 원하지만 매수자가 없다면 무용지물이기 때문입니다. 슬리피지를 최소화 하고 투자의 가치를 극대화 하기 위해 거래량이 많은 종목을 선택하는 것이 일반적인 방법입니다.

거래량의 기술적 분석

– 트레이더 들은 수익을 극대화하고 손해를 줄이기 위하여 항상 매매타이밍에 대해 연구합니다. 기술적 분석 투자자 들에게 거래량은 가장 확실하고 기초적인 자료일 수 밖에 없을 것입니다.

– 특정 시간대에 거래량이 몰린다는 것은 중요한 타이밍이 될 수 있습니다. 상승세에 거래량이 급증하면 매도가 많다는 뜻이고 하락세에 거래량이 증가하면 매수자가 많다는 것을 객관적으로 보여 줍니다. 이러한 일반적인 특징을 통해 매매 타이밍을 잡을 수 있는 것이죠. 거래량은 시장의 흐름을 분석하는데 가장 기본적인 데이터라 할 수 있습니다.

– 통상적으로 바차트를 이용하여 거래량을 파악하고 있으며, 거래량 자료를 분석하여 하나의 신호를 감지하고 진입시점을 잡기도 합니다.

– 저점에서 거래량이 증가한다면 이를 진입 신호로 보는 것이 일반적인 매매법 입니다. 반대로 상승세 중에 나온 일시적 하락에 거래량이 많아 진다면 반등의 시점으로 볼 수도 있는 것이죠. 하락의 가능성이 크기 때문입니다. 하지만 이러한 경우에도 적을 거래양이 유지된다면, 거짓정보 일 수 있으니 신중을 기하셔야 합니다.

거래량을 분석하여 실제로 거래소와 코인을 선택하고 활용한 예시를 설명해 드리겠습니다.

1. 거래량이 풍부한 거래소 선택

– 거래량 순위를 계측한 결과 현재 바이낸스 거래량이 가장 우수한 것으로 확인되었습니다.

2. 거래량이 풍부한 코인 선택

– 트레이딩에 있어 거래량은 매우 중요한 요소입니다.

– 거래가 활발하지 못하면 원하는 가격대에 트레이딩할 확률이 적어질 수 밖에 없으며, 이로 인해 슬리피지가 발생할 수 있습니다.

– 대표적인 메이저 코인으로 비트코이니과, 이더리움을 꼽을 수 있는데요. 이들은 전체 시장의 70%의 거래량을 차지할 만큼 풍부한 유동성을 자랑하는 코인입니다.

3. 바이낸스 거래소의 현물 차트를 분석하여 아래와 같은 결론을 내렸습니다. 대표적인 비트코인과 이더리움을 조사해 보았습니다.


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