이동평균선과 MACD

마지막 업데이트: 2022년 2월 27일 | 0개 댓글
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1) 이동평균선 180일 밑으로 주가가 내려가는 경우 매수 2) 과매수 구간에서는 절대 매수 금지, 과매도 구간에서 매수 3) MACD가 플러스일 때는 매수 금지, 마이너스일 때 매수

[미국주식]뱅브로식 차트설정, 활용법(야후파이낸스)

요즘 핫한 미국주식 유튜버로 뱅브로가 있다. 개인 투자자로서 초보 눈높이에서 주린이들이 궁금한 걸 잘 알려주고, 직접 투자하는 종목을 말하며 계좌까지 까는 유튜버다.

뱅브로 유튜버 채널URL은 다음과 같으니 한번쯤 들어가서 영상은 보는 것을 추천한다.

오늘은 뱅브로 형님이 알려주는 차트 설정법과 이 차트를 어떻게 활용할지에 대해서 적어본다.

뱅브로 형님은 어떤 주식을 살지 정한 후에 언제 살지를 정할때 즉, 싸게 사고 싶을 때 아래 방법을 활용해 시기를 정한다고 한다.

1) 야후파이낸스(https://finance.yahoo.com/)에 들어가 보고싶은 종목의 티커를 친 후 'Full screen' 클릭

2) RSI, MACD 설정 : indicators->RSI , MACD 클릭

RSI는 사람들이 많이 사는 주식인지(과매수), 많이 이동평균선과 MACD 팔고 있는 주식인지(과매도)를 판단하는 지표로, 70(또는 80)이 넘으면 과매수 구간, 30( 또는 20)이하인 경우는 과매도 구간으로 본다

MACD는 26일 이동평균선에서 12일 이동평균선을 뺀 값으로 플러스인 구간에서는 주식을 사지 않으려고 노력해야한다.

3) 이동평균선(MA 설정) : indicaors->Moving Average->15일, 180일 두개 설정

자 이제 차트를 읽는 법을 알아보자.

뱅브로 형님이 말하는 싸게 살 수 있는 구간은 다음과 같다.

1) 이동평균선 180일 밑으로 주가가 내려가는 경우 매수

2) 과매수 구간에서는 절대 매수 금지, 과매도 구간에서 매수

3) MACD가 플러스일 때는 매수 금지, 마이너스일 때 매수

위 그림은 제약회사 버텍스 파마수티컬스(VRTX)로, 최근 2상 실패 소식 후 주가가 급락한 상황이다.

뱅브로 형님에 따르면 1년 내 이 주식을 사기에 아주 좋은 구간이 2군데 정도 있다. 하나는 코로나가 절정인 20년 3월이고, 또 다른 구간이 11월이다.

둘 다 1) 180일 선 밑으로 주가가 내려왔으며 2) MACD가 마이너스면서 12일 이동평균선이 26일선을 뚫고 올라가고 있는 구간이며, 3) 과매수되지 않은 구간이기 때문이다.

유전자검사 업계 1위 일루미나(ILMN) 같은 경우도 뱅브로형님의 말에 따르면 지금이 매수 적기이다. 180일선 밑으로 주가가 내려갔고, RSI가 40대로 매도우세이며, MACD가 마이너스이기 때문이다.

이렇게 차트를 보고 매수 시점을 정할 수 있다. 단, 이 방법도 시장 전체가 하락해서 모든 주식의 주가가 떨어질 때는 적용이 어려우니 여러가지 조건 중 하나의 참고용으로만 활용하면 좋겠다.

뱅브로 형님이 알려준 방법으로 미국주식 차트를 설정해놓고 본인이 사고싶은 종목들을 검색하면 싸게 잘 살 수 있는 타이밍을 정할 수 있을 것이다.

[미국주식] 전쟁과 주가의 상관관계 분석(러시아-우크라이나 전쟁)

러시아와 우크라이나가 전쟁 직전까지 온 상황이다. 전쟁이 있어서는 안되는 일임과는 별개로, 미국주식에 투자하고 있는 많은 사람들이 전쟁과 미국주식(주가)이 어떤 관계가 있을지 궁금해하

금 선물 - 2022년 8월 (GCQ2)

이 페이지는 금 기술 분석 금에 금 선물대한 간략한 요약 추천이 포함되어 있습니다: 강력한 매입, 매입, 강력한 매도, 매도 또는 중립 신호를 해 드립니다. 또한 이동 평균(다양한 기간의 단순 그리고 지수 이평선)의 매수/매도 신호에 따른 상세한 기술 분석을 제공해 드립니다. 구매, 판매, 과매입, 과매도, 일반적인 차트에 중립 신호, ( RSI, MACD과 CCI 포함) . 또한 이페이지는 표준 피보나치, Camarilla, 피봇 포인트 레벨도 포함되있습니다. 모든 CFD의 기술 연구들은 다른 시간 프레임으로 사용할 수 있습니다.

피봇 포인트 2022년 07월 20일 20:08 GMT

종목 S3 S2 S1 피봇 포인트 R1 R2 R3
클래식 1685.36 1689.38 1691.41 1695.43 1697.46 1701.48 1703.51
피보나치 1689.38 1691.69 1693.12 1695.43 1697.74 1699.17 1701.48
카마리야 1691.79 1692.34 1692.90 1695.43 1694.00 1694.56 1695.11
우디스 1684.38 1688.89 1690.43 1694.94 1696.48 1700.99 1702.53
디마크스 - - 1690.40 1694.92 1696.45 - -

기술적 지표 2022년 07월 20일 20:08 GMT

이동평균 2022년 07월 20일 20:08 GMT

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금 선물 토론

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DAX13,281.98-26.43-0.20%
닛케이27,680.26+718.58+2.67%
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18.585-0.128-0.68%
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WTI유99.84-0.90-0.89%
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Technology & Finance

MACD는 보조 지표중에서 장기 및 단기 이동평균선의 차이를 이용하여 매매 시점을 포착하는데 유용하게 사용되는 지표중에 하나 입니다.

차트를 보면 거의 대부분 단기 이동평균선과 장기 이동평균선이 멀어졌다 가까워졌다를 반복하게 되는데 이를 이용하여 코인의 흐름과 추세를 판단하고 두 개의 이동평균선이 교차하는 지점을 이용하여 매수 및 매도의 신호로 활용할 수 있습니다.

MACD(Moving Average Convergence & Divergence, 이동평균 수렴확산지수)는 상당히 기본적인 지표중의 하나로 신뢰도가 높긴 하지만 MACD만으로는 매매 신호의 정확도를 높이기는 어렵습니다. 그래서 다른 보조지표인 RSI 또는 MFI 지표등과 혼합하여 전략을 세우는 것이 좋습니다.

이번 시간에는 업비트API 및 파이썬을 이용하여 MACD 지표값을 구하는 방법에 대해서 살펴 보도록 하겠습니다.

RSI 상대강도지수를 구하는 방법은 아래 링크를 이용하여 이전 포스트에서 확인하실 수 있습니다.

RSI 상대강도지수 구하기 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매

주식과는 마찬가지로 코인 시장에서도 차트를 이용한 매매 기법을 사용하실 수 있습니다. 그 중에서도 RSI(상대강도지수)는 상당히 많이 사용되는 보조지표중에 하나 입니다. 앞으로 업비트 API

MFI 자금흐름지수를 구하는 방법은 아래 포스트에서 확인하실 수 있습니다.

MFI 자금흐름지수 구하기 - 파이썬 업비트 비트코인 자동매매

지난 시간에 업비트API와 파이썬을 사용하여 과매수/과매도 구간을 확인하는데 유용한 지표인 RSI 보조지표를 구하는 방법에 대해서 살펴 보았습니다. 오늘은 가격 상승과 하락 변화량에 대한 상

MACD 보조지표

MACD는 앞서 설명드린바와 같이 장/단기 이동평균선을 이용하여 매매신호를 포착하는데 도움을 주는 보조지표이며 장기 및 단기 그리고 시그널에 사용되는 이동평균선은 아래와 같습니다.

① 장기 이동평균선 : 이동평균선과 MACD 26일 이동평균선

② 단기 이동평균선 : 12일 이동평균선

③ 시그널 : 9일 이동평균선

관련된 값을 구하는 공식은 아래와 같습니다.

① MACD = 단기이동평균선(12일선) - 장기이동평균선(26일선)

② 오실레이터 = MACD값 - 시그널값

MACD 지표의 일반적인 해석

① MACD > 0 | 단기적으로 상승한 과열 구간으로 판단

③ MACD = 0 | 장/단기 이동평균선이 교차 돌파하는 구간으로 골든 크로스 혹은 데드 크로스가 생기는 지점

일반적으로 MACD 값이 0선 위에서 시그널 선을 상향 돌파하면 급등이 나오는 경우가 많고 MACD선이 시그널 선을 돌파하지 못하고 0선 아래로 떨어지게 되면 급락이 자주 출현합니다. 하지만 항상 그런 것은 아니오니 참고하며 실제 매매 로직에 적용하기 전에 가격의 흐름을 모니터링 하시는 것이 좋습니다.

MACD 지표를 활용한 매매신호 포착 방법

MACD 지표는 아래와 같이 활용할 수 있지만 항상 맞지는 않기 때문에 다른 보조지표와 함께 전략을 세워야 하며 실전 매매에서는 오실레이터 값을 이용하는 것이 일반적입니다.

① 오실레이터가 0선 위에서 양봉으로 이어지며 계속해서 값이 증가하다가 양봉이 줄어들기 시작하면 시세하락으로 판단하여 매도

② 오실레이터가 0선 아래에서 음봉으로 계속 값이 내려가다가 음봉이 줄어들기 시작하면 상승 전환으로 판단하여 매수

업비트 API를 이용한 파이썬 코드

MACD 지표 역시 다른 지표들과 마찬가지로 공통 모듈에 작성하고 필요할 때 호출하여 사용하는 것이 편리합니다.

테크앤핀에서 진행하는 비트코인 자동매매 프로젝트에서는 upbit.py 라는 공통 모듈을 만들어서 대부분의 로직을 공통 모듈에 구현하고 전략 마다 짜는 프로그램들에서 공통적으로 사용하도록 하고 있습니다. 공통 모듈 구조를 잡는 방법은 아래 포스트를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다.

비트코인 자동매매 - 프로젝트 구조 만들기

이번 시간에는 본격적으로 로직을 만들고 살을 붙이기 전에 프로젝트 구조를 만들어 보도록 하겠습니다. 비트코인 자동매매 프로그램을 만드는 것이 얼마나 간단한지는 아래 포

로직 호출

macd_data = upbit.get_macd('KRW-BTC', '30', '200', 10)

MACD 보조지표를 구하고 싶은 곳에서 위와 같이 호출하면 MACD의 데이터를 가져올 수 있습니다. 위의 호출 방법은 비트코인(KRW-BTC)의 30분봉 기준으로 총 10개의 MACD 데이터를 구하는 예시 입니다.

호출 결과

예시와 같이 호출하면 위와 같이 30분봉 기준으로 총 10개의 MACD 값을 가져올 수 있습니다.

업비트에서 MACD 지표를 추가하고 확인하면 값을 비교해 볼 수 있습니다.

값을 비교해보니 소수점 2번째 자리부터 업비트의 값과 API를 조회하여 계산한 값이 조금 다른데 이 부분은 원인을 조금 더 찾아봐야 할 것 같습니다.

하지만 큰 오차는 이동평균선과 MACD 아니기 때문에 일반적인 추세를 판단하는데 사용하는데는 무리 없을 것이라 생각 됩니다. 다음 시간에는 지금까지 알아본 지표를 한 번에 조회하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

[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 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 이동평균선과 MACD 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 이동평균선과 MACD 이동평균선과 MACD 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 이동평균선과 MACD 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 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.

AntsBEE와 파이어족

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기술적 지표(Technical Indicator)

보조 지표라고 불리는 기술적 지표는 다양한 각도와 계산식 그리고 통계 등을 바탕으로 폭 넓은 시장 예측을 가능하게 도와 주는 차트 분석 도구를 말한다. 기술적 지표는 주로 적절한 매수 시점과 매도 시점을 파악하기 위해 사용되고 감정의 기복을 배제한 객관적인 매매의 기준을 세우는데도 활용한다.

기술적 지표에는 많은 종류가 있고, 현재까지도 다양한 새로운 지표들이 계속해서 만들어지고 있다. 그 중에서도 가장 기본적인 지표들을 알아보자.

1. 추세 지표
추세의 진행 방향을 알려주는 지표로 현재의 추세를 이용해 이익을 내고자 할 때 사용되는 보조지표다. 대표적인 추세지표로는 MACD가 있고 이동평균선 도 이 추세 지표에 해당된다. 이 외에 ADX, ROC, PIVOT LINE, Parabolic sar 등이 있다.

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이동 평균선이란 추세선과 함께 시세 동향을 파악하기 위해 가장 많이 쓰이는 보조지표 중 하나다. 이동 평균선은 주가의 변동폭을 좀 더 유연하게 한 것으로 주가는 이동 평균선과 균형을 이루

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2. 모멘텀 지표
현재 가격과 일정 기간 이전의 가격 차이 또는 비율을 나타낸 것으로 현재의 추세가 속도를 더하고 있는지 줄어들고 있는지를 알려주는 추세의 가속도를 측정하는 지표다. 대표적으로 스토캐스틱(stochastic)과 RSI가 있으며 이외에도 P&F, 투자심리선, 삼선전환도, AB ratio, SONAR, TRIX 등이 있다.

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스토캐스틱 이란? 스토캐스틱(Srochastic Oscillator) 은 지정된 기간의 최고가와 최저가 사이의 강도를 측정하는 지표 이다. 스토캐스틱(Srochastic Oscillator) 지표는 1950년대에 William Dunnigun이 개발된..

3. 변동성 지표
현재 가격의 방향이 아닌 가격의 변동성을 기준으로 시각화 한 지표로서 매매시점을 파악하기에는 다소 어려움이 이동평균선과 MACD 있을 수 있지만 시장 상황을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 지표다. 대표적인 변동성 지표로는 유명한 볼린저밴드가 있고 이외에 ATR, Envelope, Keltner channels 등이 있다.

4. 시장강도 지표
현재의 추세나 변동성이 얼마나 강한지를 보여주는 지표로서 거래량을 이용해 분석하는 것이 특징이다. 대표적인 시장강도 지표로는 거래량 이동평균선, OBV가 있고 이외에도 MFI, VO, VR 등이 있다.

기술적 지표는 편리하고 유용하지만 반드시 적중하는 것은 아니다. 기술적 지표 하나만을 믿고 거래를 하는 것은 옳지 않다. 잘못된 판단을 가져올 수 있고 손실을 입게 될 가능성을 키울 수도 있다. 따라서 여러가지 기술적 지표를 포함한 기술적 분석과 기본적 분석을 통해 다양한 관점에서 시세를 파악하는 것이 중요하다.


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