기술적 분석 수치

마지막 업데이트: 2022년 5월 21일 | 0개 댓글
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USD/CHF 기술적 분석 - USD/CHF 거래: 2022-03-14

일일 시간대에 USDCHF: D1이 Wedge 기술 분석 수치의 저항선을 초과했습니다. 많은 기술적 분석 지표가 추가 성장에 대한 신호를 형성했습니다. USDCHF가 최근 Bollinger 밴드 0.935의 고점 및 상한선을 넘어선다면 강세 움직임을 배제하지 않습니다. 이 레벨은 진입점으로 사용할 수 있습니다. Parabolic 신호 아래에서 가능한 초기 위험 상한선, 200일 이동 평균 및 최근 하락 프랙탈: 0.915. 보류 중인 주문을 연 후 Bollinger 및 Parabolic 신호를 따라 스탑을 다음 프랙탈 최저점으로 이동합니다. 따라서 우리는 우리에게 유리하게 잠재 P&L (손익) 비율을 변경합니다. 가장 신중한 거래자는 거래를 한 후 4시간 차트로 전환하고 손절매를 설정하여 이동 방향으로 이동할 수 있습니다. 가격이 주문(0.935)을 활성화하지 않고 스탑 레벨(0.915)을 초과하면 주문을 삭제하는 것이 좋습니다. 고려되지 않은 시장 내부 변화가 있습니다.

- 기본 분석

Fed의 예상 금리 인상은 미국 달러 강세에 도움이 될 수 있습니다. USDCHF는 계속 오를 것입니까?

CME FedWatch에 따르면 미국의 금리 인상은 3월 16일 회의에서 예상됩니다. 연준은 0.25%에서 0.75%로. 투자자들은 2022년 말까지 이 비율을 1.5%, 2023년에는 0.5% 더 인상할 수 있다는 점을 배제하지 않습니다. 이에 따라 스위스 국립은행(SNB)은 당분간 마이너스 금리를 -0.75%로 유지합니다. 스위스 프랑에 대한 또 다른 부정적인 요소는 우크라이나 분쟁일 수 있습니다. 이것은 방어 자산으로서의 매력을 감소시킬 수 있습니다. SNB의 다음 회의는 3월 24일에 열릴 예정임을 상기하십시오.

기술적 분석 수치

금융시장 분석은 일반적으로 기본적 분석(fundamental analysis)과 기술적 분석(technical analysis)으로 나뉜다. 기술적 분석이란 상품의 과거 가격자료를 이용하여 움직임을 분석하는 것이고, 기본적 분석이란 외환시장에서는 경제상 황, 증권시장에서는 회사의 재무제표 등의 자료를 이용한 분석이라고 할 수 있 다. 그러나 필자의 생각으로는 이러한 분류방식은 잘못된 것이다. 기본적 분석 은 또 크게 둘로 나눌 수 있다. 즉, 질적인 분석과 양적인 분석이다. 양적인 분 석은 계량경제(Operation Research) 등 경제자료 혹은 회사의 재무자료를 수치 화하여 분석하는 것이다. 즉 양적인 분석은 일차적으로 자료를 수치화 하여야 한다. 그것이 순위분석이든 설문조사이든지 어떤 과정을 거쳐 수량화가 된다. 이것을 통계적으로 또는 여러 수학적인 방법으로 분석한다. 기본적 분석중에 양적인 분석은 기술적 분석과 마찬가지로 수치분석을 위주로 한다는 점에서 유사하다. 따라서 기술적 분석과 양적 분석은 수치분석으로 함께 분류되어야 한다. 이에 반해 기본적인 분석에서 질적인 분석은 수량화하기 어렵고 체계화 하기도 힘들다. 다시 말해 경험적이고 감각적인 분석이라 할 수 있다. 다음 비 교 도식을 보면 이해가 쉬울 것이다.


기술적 분석 기본적 분석
| +-----+-----+
| 양적 분석 질적 분석
+---+-------+ |
| |
수치 분석 감각적 분석
객관적 분석 주관적 분석
정형화할 수 있음 정형화할 수 없음
배움의 경지 깨달음의 경지
후천적 노력에 비례 선천적 자질에 비례

도표처럼 질적 분석이 감각적, 주관적인 분석이라면 수치 분석은 객관적인 분 석이다. 질적 분석은 정형화할 수 없지만 수치분석은 정형화나 표준화할 수 있 다. 이것은 학습 방법에서도 상이하다. 수치분석 능력은 노력에 비례하여 늘어 나는 배움의 경지이지만 질적 분석에는 선천적인 자질이 중요하고 나이에 따 라 변할 수 기술적 분석 수치 있다. 가령 질적인 분석은 뛰어난 분석가가 이를 다른 사람들에게 가르쳐 주어도 사람들마다 투자 결과가 다르게 나타난다. 즉, 부처의 깨달음이 염화미소, 이심전심을 통해 설파되는 것과 비슷하다. 수치 해석은 투자 수익률 의 기복이 적다. 그러나 감각적 분석은 그날 부부싸움, 날씨에 의해서 결과가 달라질 수 있다. 물론 감각적인 분석은 특수한 상황이나 환경변화에 신속히 대 처할 수 있다고 하지만 이것도 검증할 수 없는 추측일 뿐이다.

2. 왜 투자모델 개발은 기대만큼 성과가 저조한 것인가
많은 금융회사들이 투자기법개발에 투자하지만 타사에 비해 크게 좋은 결과 를 얻지 못한다. 그래서 사무자동화, 영업전산화로 ATM, 전산회계, 다양한 정 보제공 등의 서비스 개발에 치중하게 된다. 이러한 쪽에 투자를 하게 되면 결 과가 좋던 나쁘던 간에 유형의 자산이 생긴다. 경영진 측에서는 뜬 구름 같은 노하우에 투자하기보다 서비스 확충을 위한 전산화에 집중하는 것이 현명하게 여겨진다. 이런 결과가 나오는 것은 당연하다. 우선, 투자기법의 개발에 하는 사람들에게 결과에 따른 차등보상이 없기 때문이다. 어떤 사람이 최선을 다해 만들면 그 투자모델이 시장 금리보다 수익이 높을 확률이 70%정도이지만 대충 만들면 40%라고 하자. 이 30% 정도의 성공가능성을 높이기 위해 수익률 가운 데 시장금리를 초과하는 차익의 10%정도를 보상으로 준다면 그 사람은 최선을 다할 가능성이 높고 회사에서는 이익을 볼 가능성이 높아진다. 물론 최선을 했 는 데도 시장 금리보다 수익이 낮으면 초과되는 비용지출은 없다. 여러 금융회 사에서 투자예측모델을 개발할 경우 결과에 비례한 보상이 포함되어 있지 않 은 채 애초의 개발비용으로 확정돼 버린다. 이렇게 되면 결과에 대해 반신반의 하는 금융풍토에서 결국 이것은 용두사미로 끝난다. 만약 개발자가 연구 중에 검증결과가 아주 좋은 방법을 찾는다하더라도 이것은 나중을 위해 아껴둔다. 그리고 전문적 지식이 없어서 일반인들이 못 만드는 것이지만 학계나 선진국 에서는 이미 알려진 모델을 대충 만들어주면 적정한 수준에서 타협이 되는 것 이다. 회사 경영진들은 최첨단 컴퓨터 장비와 같은 하드웨어 투자에는 과감하 지만 더욱 중요한 소프트웨어를 만드는 사람에게는 인색한 면이 많다. 그런데 금융 환경은 이러한 생존방법으로는 점점 견디기 힘겹게 되어가고 있다. 금융 업계에는 은행, 보험, 증권, 투신, 종금, 신협 등 다양한 유형의 회사들이 있다. 이들이 서로 다른 점과 같은 점은 무엇일까. 다른 점은 각자가 자금을 끌어 모 으는 방법이다. 은행은 저축상품, 보험은 보험상품으로 고객의 돈을 모으고 증권, 투신은 채권, 증권상품판매로 돈을 모은다. 공통점은 이렇게 모아진 돈으 로 가입자와 약속한 이자나 보험금을 지불하기 위해 증권, 채권, 부동산 등 어 디엔가 투자해야 한다는 점이다. 서비스 향상은 고객을 단기적으로 끌어들일 수 있지만 경쟁이 심화되면 서비스에서 우위를 유지하기란 어렵고 결국 고객 들은 더 많은 이자와 보험금을 지불하는 곳으로 몰리게 된다. 서비스 전산화 노하우는 각 금융회사에도 있지만 그것을 지원해준 대형 컴퓨터회사에도 있다. 그러므로 서비스 전산화는 투자만 많이 하면 경쟁사를 쫓아 갈 수 있다. 서비 스 향상은 금융시장의 경쟁에서 필수조건이지만 충분조건은 아니다. 또한 최근 금융기관이 다른 기업과 제휴하여 여러 서비스를 제공하는 것도 같은 경우이 다. 다른 회사가 흉내낼 수 있는 서비스 지원도 꼭해야 하지만 또한 생존을 위 해서는 다른 회사가 가지지 못한 기술, 즉 금융회사의 가장 큰 무기인 높은 이 익을 낼 수 있는 투자기술이 있어야 한다. 금융회사의 수익에는 투자수익과 각종 서비스에 대한 수수료 수입이 있다. 은행은 예금을 받아 자금이 필요한 사람에서 조금 더 높은 이자로 빌려주고 그 차익을 챙긴다. 증권회사는 매매시 수수료 수입을 올린다. 한국증권업협회 의 94년백서를 보면 증권회사의 매매수수료가 전체수입의 84%를 차지하고 수 수료중 주식매매수수료가 대부분을 차지하는 것으로 나왔다. 나머지 수익은 자 기자금으로 유가증권 등에 투자하여 얻는 이익인데 이것은 장에 따라 기복이 심하고 장이 나쁘면 손실을 보게 된다. 은행들도 금년 상반기 결산에서 1조원 이 넘는 주식투자손실을 입었다. 증권회사들도 1/4분기(3월 결산이므로 4월∼6 월)에 증시침체로 3천억의 손실이 났다. 이것은 작년에 주식투자로 업무이익의 절반을 내자 주식투자를 확대하였기 때문이다. 일본의 증권회사도 기술적 분석 수치 기술적 분석 수치 금년 3월말 결산에서 주가하락으로 인한 평가손실을 보면 4대 증권회사인 노무라가 2백30 억엔, 다이와 2백31억엔, 니코 1백71억엔, 야마이치 1백69억엔으로 전년도 순이 익과 비슷한 수준이다. 노하우가 없기에 주가의 향방에 따라 수익이 흔들린다. 이에 반해 한국에 진출한 외국계 은행의 금년 상반기 8백14억의 흑자를 보았 다. 국내 25개 시중은행은 상반기중 7백26억의 적자를 냈다. 그런데 금융회사 들의 서비스에 대한 중개수수료 수익은 계속 낮아지고 있다. 게다가 개방화가 되면 경쟁이 심화되어 수수료를 더 낮출 기술적 분석 수치 수밖에 없다. 금융회사간의 업무영역 의 벽들이 허물어지고, 신규 금융회사들은 기존의 회사들에게서 고객을 뺏기 위해 수수료 인하 경쟁을 벌이고 있다. 최근 영국의 ESI란 회사는 인터넷을 이 용한 주식매매를 추진중이다. 이 회사는 인터넷을 통한 주식매매가 가능해지면 증권회사(브로커)를 이용하는 것보다 매매비용이 1/10정도로 줄어들 것이라고 한다. 또 기업들도 저렴한 비용으로 유무상증자를 할 수 있을 것으로 추정한 다. ?늡 9월 21일에는 런던증권거래시장에 새로운 전자거래시스템이 가동된 다. 이것은 거래자가 개인용PC로 낸 매매주문을 서로 형성시켜주는 시스템으 로 기존의 거래방식보다 75%까지 비용을 줄일 수 있다고 한다. 런던의 평균증 권거래비용은 거래금액의 1.44%로 뉴욕증시의 0.32%, 파리의 0.30%보다 월등 히 높아 경쟁력을 약화시키는 원인이 되고 있다. - 한국은 현재 1.45%이다 - 국제화, 개방화로 인한 무한경쟁은 수익 여건을 계속 악화시킨다. 파생상품의 판매, 스왑 등에서의 중개수수료도 계속 내려갈 것이다. 거기다 금리자유화로 인한 경쟁은 은행수지를 악화시키고 있다. 이렇게 되면 힘들게 끌어 모은 돈을 투자하여 수익을 내는 일이 경쟁에서 가장 중요해지고 또 수익을 많이 내면 돈을 모으기도 쉬워진다.
예전에 금융회사는 돈을 빌려주거나 부동산, 증권 등에 주로 투자하였다. 특 히, 우리 나라 부동산 투기에 보험회사의 기여도는 다대(多大)기술적 분석 수치 하였다. 은행은 정부에 의해 통제되는 공사적 성격에 가까와 실상 주인도 없기에 부동산 투자 를 하기 힘들었고 정치적 시류에 안주하고 눈치를 잘 살피는 경영진들을 양성 하였다. 이에 반해 보험사들은 개인기업들이므로 정부의 통제를 벗어나 차명 (借名)기술적 분석 수치 등을 동원하여 투자하였다. 그래서 보험회사에게 부동산 투자는 황금알 을 낳는 거위였고 보험금을 지급하고도 많은 이익을 남겨왔다. 그래서 필자는 간혹 우리 나라 여건에서 보험에 가입하는 것은 부동산 투기를 부추겨 서민의 삶을 더 고달프게 하는 지름길이 아닌가 하는 생각도 든다. 최근 감사원은 유 족들이 숨진 가족의 보험가입 사실을 모르면 보험금을 청구하지 않는다는 것 을 악용하여 유족들의 주소가 불불명하다는 등의 형식적인 이유를 내세워 보 험금지급을 회피해온 국내보험사들에게 시정지시를(7월 5일) 내렸다. 감사결과 일부는 주소나 상속자가 불불명한 경우도 있으나 상당수가 고의적으로 지급하 지 않은 것으로 조사되었다. 보험사별로 삼성생명 26억, 교보 20억, 대생 10억 등 93∼94년동안 119억정도이다. 자신이 죽었을 때 가족의 생계을 위해 가입한 보험을 보험사들이 기술적 분석 수치 오히려 악용하였다. 삼풍백화점회장의 양심수준과 크게 차 이나지 않는다. 구천에 떠도는 수천의 보험든 원귀들이 신음이 들리는 듯하다. 국내 부동산 재벌기업들은 아직도 정신을 못 차린 것 같다. 며칠전 신문에 작 년 보험회사들의 부동산 보유현황이 발표되었는데 감소하기 보다 계속 증가세 인데다 증가율 순위도 보험사 규모순이다. 예나 지금이나 변한 것은 없는 듯하 다. 이왕이면 외국보험사를 이용하는 것이 땅값상승을 막는 방법인 것 같다. 동경해상(東京海上)과 같은 일본 보험사들은 규모면 이나 부동산투자 기법 면 에서 한국기업을 능가한다. 그러나 부동산 투기는 거품경제 붕괴현상에는 치명 적이다. 노련한 일본 보험회사들이 미국 부동산 투자에 재미는 커녕 망신만 당 하고 있다. '94년 11월 28일자 타임지 기사에 따르면 미국 영화, 부동산 시장에 기술적 분석 수치 기세 좋게 진출한 여러 일본기업이 막대한 손실을 입었다. 콜롬비아와 트리스 타 영화사를 인수한 "소니"사는 '94년 2/4분기 32억 달러의 손실을 입었으며, 록펠러 빌딩을 인수한 "미쯔비시" 그룹은 13억 저당권 불이행 위협에 직면하였 으며, 자금압박에 시달린 "미노루 이수타니" 그룹은 매수가의 40%라는 손실에 도 불구하고 캘리포니아의 환상적인 골프코스인 Pebble Beach를 처분했다. 이 런 사태를 지켜보며 미국인들은 "일본인의 판단착오이며 경영실패"라며 고소해 했다. 거품경제 붕괴를 맞은 일본 금융업계가 투자수익을 올리기 위해 축적된 부동산 노하우를 미국땅에 활용하려다가 낭패를 당한 것이다. 일본국내에서도 부동산, 주식가격의 하락으로 대장성자료에 따르면 일본은행들이 갖고 있는 불 량채권만 해도 40조엔에 이른다. 이것은 비 은행권의 불량채권은 제외한 것이 다. 민간 연구소에서는 대장성의 보고보다 몇배 더 클것으로 예상한다. 산화(三 和)은행의 조사에 따르면 일본기업등의 부동산평가손실도 25조엔이다. 기술과 통신의 발달과 세계적 개방화 추세는 날로 투자 수익 경쟁을 힘겹게 만들고 있다. 이렇듯 경쟁의 심화와 국제 금융시장의 증권화로 인한 투기성, 위험이 증가하는 환경에 적응하기 위해서는 느낌이나 개성이 아닌 경쟁력 있 는 투자모델 개발에 주력함으로써 적극적으로 대처해야 한다


앞에서 금융시장 분석을 기술적 분석과 기본적 분석으로 나누지 않고 수치 분석과 질적 분석으로 나눈 것은 필자의 개인적인 주장이 아니라 현재의 투자 모델 개발의 추세이다. 필자가 보유하는 몇년 전 모델개발 자료에는 경제자료 를 이용한 모델과 가격을 이용한 모델로 나누어져 있었다. 그러나 최근에는 장 단기금리와 그 차이, 각국의 환율, 물가지수, 금시세, 그리고 한 달간의 가격변 동 등의 자료를 함께 이용하여 금리, 주가, 환율 등을 예측하는 모델을 만들고 있다. 앞에서 분석한 상품간의 상관관계도 이러한 모델개발의 한 방향이다. 이 러한 변화에서 환율, 금리모델을 단지 과거의 가격자료만의 시계열 분석이나 기술적 기술적 분석 수치 분석으로 국한시킨다면 여러 중요한 정보를 놓치는 셈이다. 정보화 시 대의 정보망은 근대화에서 사회 간접자본인 도로, 항만과 같다. 정보화 시대에 는 정보의 독점이 힘들어지고 누구나 저렴한 가격으로 자료를 구할 수 있게 된다. 필자는 모델을 만들 때 어떠한 자료가 필요한지를 고려하지 않는다. 개 인적으로 여러 자료를 쉽게 구하기 어렵기에 보유하고 있는 자료 중 조금이라 도 관련이 있을 것 같은 자료를 모두 이용하여 예측모델을 만든다. 즉 환율예 측에 금리가 꼭 필요하다고 하더라도 자료가 없으면 모델에서 빼고 그 반대로 원유, 커피, 백금 등 상관성이 적어 보이는 것이라도 보유하고 있으면 다 넣어 본다. 그 중에서 가장 관련성이 있는 것을 찾는 것과 그것들의 관계를 어떻게 연결하는가는 컴퓨터에 맡기면 된다. 이렇게 하면 몰랐던 연관성을 발견될수도 있다. 이렇게 수치분석와 질적분석으로 분류하면 단순히 지나간 과거의 가격의 움직임으로 미래를 예측하려는 무모한 행동이라는 기술적 분석의 비난를 피할 수 있다. 물론 질적인 분석을 제외하였지만 정의가 명확한 것은 수치가 아니라 도 모델에 적용할 수 있지만 애매모한 정의나 관계를 나타내는 것은 그 자체의 모순을 가지고 있다. 즉 질적인 분석은 스스로의 올가미에 걸릴 위험이 있다. 십년전만 해도 암산을 잘하는 어린이와 컴퓨터와의 속셈경기가 자주 기술적 분석 수치 보도되 었다. 이것도 과거의 추억이 되었다. 2차 대전 당시의 초창기 컴퓨터는 군사용 으로서 탄도계산, 암호해독에 쓰였다. 그 이후에도 컴퓨터는 공학에서 수치해 석에 주로 응용되었다. 점차 컴퓨터 가격이 하락하자 일반인들과 기업에서도 구입할 수 있게 되었고 이것은 사무자동화 등에도 이용되게 되었다. 이제 어느 회사나 보고서 작성은 컴퓨터로 한다. 그러나 컴퓨터의 진짜 위력은 단순하고 반복적인 작업이지만 인간이 직젖 계산하려면 엄청난 시간이 필요한 수치해석 과 같은 분야에서 발휘될 수 있다. 워드 프로세서는 그 부차적인 이용일 뿐이 다. 이러한 단순한 작업들을 컴퓨터가 사람에게서 뺏어 가면 기업은 인원 감축 을 할지도 모른다. 그러면 컴퓨터가 할 수 없는 것을 하는 사람만 남게 될 것 이다.

알렉산더 필터(Alexander Filter)
1961년 S.S.Alexander가 제시한 추세쫓기전략(Trend Following System)은 기 술적 분석의 가능성을 보여준 초장기의 투자모델로 지금도 그 변형들이 이용 되고 있다. 규칙은 다음과 같다.
1. 매수한 상태에서 그날의 종가가 전고점(peak)에서 G% 아래로 떨어지면 청 산하고 매도로 전환한다.
2. 매도한 상태에서 그날의 종가가 전저점(trough)에서 G% 위로 오르면 청산 하고 매수로 전환한다.
3. 매매의 방향이 전환되는 날의 종가가 매도로 전환 시는 새로운 전저점이 되 고 매수시는 새로운 전고점이 된다.
4. 매수한 상태에서 그날의 종가가 전고점을 상회하면 전고점은 그날의 종가로 대치한다.
5.매도한 상태에서 그날의 종가가 전저점을 하회하면 전저점은 그날의 종가로 대치한다.
이것은 가장 단순한 추세타기전략으로 G%를 얼마로 하느냐가 가장 중요하다. 어느 자료에는 파운드환선물은 3.3%가 가장 최적이라고 한다. 분석해보고 싶지 만 이미 알려져 많이 이용되고 있고, 또 스프레드쉬트에서도 간단히 검증하고 개발할 수 있으므로 이것도 독자의 몫으로 하자.

4. 엘리어트 파동 그 신비의 만남

최근 들어 엘리어트 파동에 관한 책들이 발행되면서 관심이 높아지고 있다. 그런데 엘리어트 파동은 수치분석에 포함될지 아니면 질적 분석에 포함될지 생각해보자. 기술적 분석과 기본적 분석으로 분류하게 되면 이것은 기술적 분 석에 포함되므로 수치분석에 들어가지 않느냐고 말할 수 있다. 하지만 필자의 생각은 다르다. 이것은 표준화, 객관화할 수 없는 성질의 것이다. 요즘 신문에 엘리어트 파동을 이용한 분석이 많이 나온다. 그러나 흥미로운 점은 서로 분석 결과가 다르다는 사실이다. 한 증권회사 내에서도 부서간에 해석의 차이가 있 다. 어느 회사나 이런 상황은 비슷하다. 어떤 이는 지금이 3파라고 하고 어떤 이는 5파라고 한다. 이렇게 같은 상황에 대해 다른 분석결과가 나온다면 그것 은 객관화, 정형화할 수 없는 투자방법이다. 그렇다면 예측하는 능력이 감각에 의존하는 감각적인 분석이라고 할 수 있다. 왜 이런 현상이 빚어지는 것일까. 그것은 누군가는 엘리어트 파동을 제대로 이해 못하거나 혹은 엘리어트 파동 의 이용방법이 명확하게 정의되어 있지 않기 때문이다. 이렇게 애매모호한 투 자방법을 이용하여 나쁜 결과가 나왔을 때는 개인의 잘못된 이해로 돌릴 수 있고, 좋은 결과가 나오면 엘리어트 파동의 신비스러움을 더 높일 수 있다. 이 것은 용한 점쟁이일수록 코에 걸면 코걸이가 되고 귀에 걸면 귀걸이가 되는 아리송한 점괘를 내놓는 점과 유사하다. 즉 당신의 자녀가 열심히 공부하면 성적이 오를 것이다는 식이다. 점을 믿는 사람들은 어떻게 일이 전개되든 그 일을 점괘와 연결시킬 것이다. 올해 사고를 조심하라는 점괘에 사고가 일어날 뻔 했어도 혹은 사고가 일어났어도 점괘는 맞는 것이다. 한국처럼 사고가 증가 하는 나라에서는 애매한 점괘를 말하기란 쉬운 일이다.
그럼 엘리어트 파동의 중심내용인 피보나치 수열에 대해 알아보자. 피보나 치 수열은 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610 등으로 진행된다. 이 숫자는 앞의 두 숫자를 계속 합하는 형태이다. 그리고 황금비는 나란한 두 개의 숫자의 비율이다. 즉 1/1, 2/1, 3/2, 5/3, 8/5, 기술적 분석 수치 13/8,… 등이다. 이 값은 수렴 하여 아래와 같이된다.

기술적 분석 수치

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    • 승인 2015.11.09 08:45
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      일목균형표의 ‘변화일’이라는 개념에 매력을 느끼는 사람들이 많다. 여느 기술적지표에서도 제공하지 않는 기능이기 때문이다. 일목균형표는 추세의 흐름을 밝히는 기능 또한 탁월하다. 하지만, 시간론이야말로 독보적이다. 예를 들어 일목균형표를 살피면 ‘몇 월 몇 일에(심지어 몇 시에)’ 추세에 큰 변화가 있으리라 예측할 수 있다. 적중률도 높아서 종종 ‘소름’이 끼칠 정도다.

      9, 17, 26 등의 기본수치, 혹은 33, 42 등의 복합수치, 그게 아니면 대등수치 등을 이용하여 변화일을 예측하는 것이 가장 정통적인 방법이지만 다른 길도 있다. 구름의 형태를 확인하면 된다. 특히 구름의 두께가 얇을 때, 추세의 변화가 나타날 공산이 높다. 예컨대 지난 9월30일의 경우, 코스피지수는 1,915로 시가를 만들더니 종가는 1,962로 결정되었다. 장중에 무려 50포인트가량 폭등한 것이다. 왜 그랬을까? 우연일까? 아니다. 당연히 변화일이었다. 차트에는 그날의 구름이 매우 얇았다는 진실이 숨어 있다.

      그런 일이 앞으로 또 가능할까? 물론이다. 잘하면 바로 이번 주가 될 수 있다. 특히 화요일, 수요일의 경우 구름의 두께가 지극히 얇아진다. 따라서 변화일이 될 공산이 높다. 다만 여기서 “변화가 기술적 분석 수치 나타날 것”이라 하지 않고 “공산이 높다”라고 표현하는 것에 주목하라. 왜냐하면 일목균형표에서의 변화는 추세가 뒤바뀌는(reversal) 것을 의미하지만 아울러 추세가 강화되는(accelerate) 것도 뜻하기 때문이다.

      어찌 되었거나 현재의 코스피는 다소 답답한 박스권의 양상인데 변화일, 즉 이번 주 화요일과 수요일을 전후하여 또렷한 방향성을 나타내리라 기대된다. 또 현재 일목균형표를 제외한 다른 보조지표들은 다소 고점권(toppish)이기도 하다. MACD는 매도신호로 돌아섰고, 스토캐스틱 역시 상승세가 시원찮으며 곧 아래로 고꾸라질 기색이다. 상승세가 계속 막히면서 피로해졌다.

      그러므로 일목균형표와 보조지표를 종합하여 판단할 때, 이번 주에는 변화일 이후 하락세가 더 강화될 수 있겠다는 결론으로 이어진다. 그러나 여전히 주된 추세는 상승세이므로 그럴수록 ‘저점매수’의 기회라는 점에는 변화가 없다. 밀린다면 역시 2,000이 강력한 1차지지선일 터.

      물론 달러-원 차트에서도 변화일이 감지된다. 역시 이번 주 화요일과 수요일을 전후하여 구름이 급격하게 얇아지는 것이 목격되는지라 그 언저리가 변화일이 될 것으로 예상된다. 그런데 ‘변화’라는 것은 알겠는데, 그게 추세가 하락세였다가 상승세로 치솟는 변화일까 아니면 상승세였던 것이 하락세로 고꾸라지는 변화일까?

      솔직히 말해 어렵다. 하지만 전혀 알 수 없는 것은 아니다. 여러 정황을 근거로 대략 ‘짐작’할 수는 있다. 내 생각으로는 상승세였던 것이 변화일을 계기로 하락세로 기술적 분석 수치 주저앉는 움직임이 되리라 본다. 지난 주말을 기준할 때 MACD 등 다른 보조지표들이 일제히 ‘상승’을 주장하고 있는 것이 달러-원이 당장 이번 주 초반에 좀 더 치솟다가 주 중반의 변화일 이후 방향을 돌리리라 추측하는 첫 번째 근거이고, 일목균형표에서 전환선이 계속 상승하고 있다는 것이 역시 환율이 주 초반 상승하고 중반 이후 하락한다는 시나리오를 쓰는 두 번째의 이유이다.

      환율이 오르다가 추세가 뒤집힌다면 대략 어디쯤일까? 결론부터 말하여 이번 주에도 역시 갭이 막강한 저항선으로 작용하리라 예상된다. 당장 위쪽으로 1,139원~1143원의 1차 저항선이 대기하고 있는데, 그 위로는 또한 1,150원~1,156원의 2차 저항선마저 버티고 있다. 더구나 저항선에서 상승세가 패퇴하면 할수록 그만큼 더 저항선은 강력해지는 법. 이래저래 환율이 이같이 막강한 저항선을 뚫고 크게 치솟기는 어렵겠다. 따라서 변화도 저항선 언저리에서 나타날 것이다.

      그렇다면 이제 결론이며 전략은 다 나왔다. 명백하다. ‘셀 온 랠리’일 수밖에 없다. 물론 단기적으로 주 초반에는 ‘롱’ 그러다가 포지션을 뒤집는 식의 재빠른 작전, 즉 ‘치고 빠지기’도 가능하기야 하겠다만. 글쎄, 나는 차라리 우직하게 ‘숏’ 일변도로 가는 편이 더 낫지 않을까 생각한다. 1차 1,140원 수준, 2차 1,150원 언저리가 매도의 방아쇠를 당길 타이밍이겠다.

      업비트 투자자보호센터

      디지털자산의 네트워크 가치(시가총액)를 일일 트랜잭션(블록체인 네트워크상 거래) 수로 나누어 계산 해 구하는 지표로 주식시장에서 흔히 사용되는 주식의 수익성 지표인 PER(주가수익비율)를 응용한 지표입니다.

      NVT는 블록체인 네트워크에서 더 많은 트랜잭션이 발생할수록 프로젝트에 더 기술적 분석 수치 많은 가치가 있다고 가정 합니다. 일일 트랜잭션 수가 일정하게 유지되면서 디지털 자산의 시가 총액이 증가한다면 가격이 고평가되어 있다고 볼 수 있고 일일 트랜잭션 수가 증가하는 동안 디지털 자산 가격이 횡보한다면 가격이 저평가되어 있다고 기술적 분석 수치 판단할 수 있습니다.

      NVT 비율이 높을수록 거품이 발생할 가능성이 높다고 보며 일반적으로 NVT 비율이 90~95 이상인 경우 블록체인 네트워크의 가치 증가에 비해 디지털자산의 가격이 고평가 를 받고 있다고 해석합니다. 반면에 NVT 비율이 30 이하인 경우 디지털자산의 가격이 저평가 받고 있다고 해석합니다.

      시장 가치 대 실현 가치 비율(market value to realized value)

      시가총액이라고도 하는 시장 가치는 단순히 총 디지털자산 공급량에 현재 시장 가격을 곱한 것 입니다. 반면, 기술적 분석 수치 실현 가치는 접근 불가능한 지갑에서 잃어버린 디지털자산을 제외한 수치입니다. MVRV 지표는 시가 총액을 실현 총액으로 나눈 것 이며 시가 총액이 실현 총액보다 훨씬 높으면 상대적으로 높은 비율이 나옵니다

      MVRV 비율이 3.7 이상인 경우 해당 디지털자산이 현재 과대 평가 상태 를 의미하며 실제로 2014년과 2018년에 발생한 두 번의 대규모 비트코인 매도 사태의 MVRV 비율은 약 6, 5에 해당하였습니다. 반면 MVRV 비율이 너무 낮은 경우 해당 디지털 자산이 저평가 되었다고 해석할 수 있습니다.

      stock-to-flow 모델

      stock-to-flow 모델 은 공급이 한정된 디지털자산 가격에 대해 인기 있는 지표입니다. 이 모델은 각 디지털자산을 마치 귀금속이나 천연자원과 같이 공급이 한정된 희소 자원으로 봅니다. 스톡(stock)이란 천연자원의 전체 공급량을 의미하고 플로우(flow)란 매년 채굴되는 천연자원의 공급량을 의미합니다. 스톡 투 플로우 비율은 스톡을 플로우로 나누어 계산되는 지표입니다.

      대표적인 디지털자산인 비트코인은 총 공급량을 연간 채굴량으로 나누어 계산하는데, 비트코인의 채굴 난이도 상승이나 채굴 반감에 의해 채굴량이 감소하면서 스톡 투 플로우 비율은 지속적으로 증가하게 됩니다.

      GFQ5 3일 통화시장 기술적 분석 - 외환거래 분석 | GFQ5 예측 3일

      The AUDUSD technical analysis of the price chart on daily timeframe shows AUDUSD,Daily is rebounding above the 200-period moving average MA(200) which continues to rise.

      Apple price forecast bullish despite lawsuit over Apple Pay

      The technical analysis of the Apple stock price chart on daily timeframe shows #S-AAPL: Daily is rising to test the 200-day moving average MA(200) which is starting to tilt upward itself.

      RETROSPECTIVE: Higher oil prices could strengthen the currencies of oil-producing countries

      Buy stop0,707
      Take profit0,75
      Return on Investment +6,1%
      Overview date 2021-02-05
      Date of the closing positionfrom 2021-04-05 to 2021-05-13

      USDJPY bias bullish despite smaller than forecast trade deficit in Japan

      The technical analysis of the USDJPY price chart on 1-hour timeframe shows USDJPY: H1 is retracing higher above the 200-period moving average MA(200) which is rising itself.

      Intel stock price bias bullish after CHIP Act Senate vote news

      The technical analysis of the Intel stock price chart on daily timeframe shows #S-INTC,Daily is rebounding toward the 200-day moving average MA(200) after hitting four-and-half-year low three weeks ago.


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