이동 평균 교차

마지막 업데이트: 2022년 5월 5일 | 0개 댓글
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표시기 매개변수는 사용자의 희망에 따라 구성할 수 있습니다. 그는 편리한 시간 간격을 설정할 수 있습니다. 작을수록 이동 평균이 신호에 더 민감하고 정확합니다. 다양한 관점에도 불구하고 “정확한” 시간 간격은 없습니다. 최적의 시간대를 설정하려면 사용자가 잠시 실험을 해야 합니다. 결과적으로 이동 평균 교차 그는 개인 전략에 따라 자신에게 가장 적합한 기간을 이해할 것입니다. TradingView의 이동 평균:

하룻밤 풋사랑

실제 거래를 하면서 보면 무엇인가 조금씩 빗나가면서 머리를 아프게 하고 담배를 피우게 만드는 장본인 이기도 합니다.

이동평균선 : 해당기간동안의 종가의 평균가격 이라고 이동 평균 교차 할 수 있습니다.

즉 5일 이동평균선은 5일 동안의 해당 주식의 종가의 평균가격 이라는 말이며,

15분봉 상의 120 이평은 15분봉에서 120개 캔들의 종가의 평균가를 연결한 선 이라는 뜻이 됩니다.

이렇게 당연한 내용은 모두다 아시리라 생각이 되오나,

혹시나 처음 주식을 접하시는 분들을 위해 언급을 해보았습니다.

어떻습니까? 이해가 잘 가십니까?

이렇게 단순한 내용이 많은 내용을 내포하고 있다고 한다면..

지금부터 한번 살펴보고자 합니다.

흔히 20일 이동평균선이 우상향하고 있는 차트의 종목을 대상으로 매매를 하는 것이 옳다고 ..

또는 단기 투자자들은 5일선을 기준으로 대응을 이동 평균 교차 해야한다 ..

물론 못 들어보신 분도 있으시겠지만..

이전부터, 그리고 앞으로 수많은 글과 책들에서 정말 많이 들을 내용이라고 할 수 있습니다.

그러나 이렇게 남들과 동일하게 정리를 하는 것은 아무 의미도 없습니다 .

동일하게 정리하고 동일하게 거래를 했을때,

5,10,20일선 등이 형성되는 과정은 정확하게 형성이 되는데,

그 중에서 이평선반등이 나오는 종목이 있고 안나오는 종목이 있을때

왜 우리는 하필 안되는 종목을 선택하게 되는 것인지 생각해볼 필요가 있는 것입니다.

즉 수익이 난 종목들은 이동평균선이 결국엔 그런 패턴을 형성하게 되는 것이지, 이동평균선이 그런 패턴을 형성한다고 해서 반드시 수익이 난다는 것은 아니라는 것이라는 점을 생각하셔야 합니다. 대부분 사람들이 수많은 보조지표가 후행성이라는 것은 인정하지만, 이평선 역시 그렇다는 것은 잘 인정하지 않습니다.

결국 일정한 기준이 없이 하는 거래를 보면 ,

반등이 나와보니 5일선 부근이 되는 것이지, 5일선에서 반드시 반등이 나오는 것은 아니라는 것입니다.

그렇다면 이평선들이 아무런 의미가 없는 것일까요?

그렇지는 않습니다. 단지 이런 이평선들이 내포하고 있는 의미를 정확하게 알아야만 하는 것입니다.

이평선으로 매집단가를 추측할 수 있다.

다시 한번 말하자면, 이동평균선을 바탕으로 평균 매집 단가를 계산할 이동 평균 교차 이동 평균 교차 수 있습니다.

3일이동평균선은 3일동안 거래된 가격들의 평균가격이 될 것이며, 5일선은 5일동안의 평균 가격이 될 것입니다.

즉 주가가 3일선 위에 위치하고 있으면, 3일동안 매수를 한 사람들은 수익중 이라는 말과 같습니다.

왜냐하면 이 이동평균선은 해당 기간동안의 매집단가를 어느정도 나타내주는 것이니까요.

이러한 이동 평균 교차 주가가 5일선에 닿게 되면, 3일동안의 매수자들은 손해이며, 5일동한 매수한 사람은 본전부근,

20일동안 매수한 사람들은 아직까지 수익이 되는 것입니다.

여기서 하나를 더 언급하자면, 주가는 대중의 심리를 반영하고, 이 심리는 대부분 본전심리라는 것을 생각하셔야 합니다.

그래서 이런 본전심리를 안고 거래하는 대중들이 주가가 5일선에 닿았을때 주가가 오르게 되면 보유를 하는 것이고(5일선 반등), 주가가 내리면 던지게 되는 것이고(투매), 아니면 그냥 HTS 구석에 넣어두던지 이 세가지 유형에서 크게 벗어나지 않게 되는 것입니다.

이평선만을 생각하면, 하나의 선에 불과하지만 그 이평선을 만드는 사람들의 심리까지 고려한다면 조금더 다른 관점에서 살펴볼 수 있는 것입니다.

사람마다 다르겠지만, 어떤이는 데이트레이딩을 할 때, 매수한 이후 3분봉에서 20이평을 기준으로 해서 들고갑니다. 20이평을 하회하면 매도를 반드시 한다고 합니다. 왜 3분봉 20이평에서 매도를 하게 되는지도 지금까지 이야기한 측면을 기준으로 생각을 해본다면, 결국 3분봉 20개, 즉 1시간동안의 평균 매집단가를 깨게 된다면, 단기적인 관점의 데이트레이딩에서 투자심리가 악화된다고 생각하는 것입니다.

이동 평균 교차

YesTraderCoin 차트쉐어에 '이동평균교차선' 으로 올려 놓은 차트입니다.

교차된 시점의 값은 4개 점의 X축 값과 Y축 값을 이용하여 구할 수 있는데, 계산 사례로 올려 드린 내용입니다. 다양한 지표의 크로스 시점 값을 구하는데 응용할 수 있을것 같습니다.

(YesTraderCoin 프로그램은 https://coin.yesstock.com/ 에서 무료 설치 및 이용 가능합니다.)

이동평균교차선은 5-20 이동평균선의 골든크로스 시점의 가격을 빨간색 수평선으로 표시하고,

데드크로스 시점의 가격을 파란색 수평선으로 표시한 지표입니다.

직전 골든크로스 시점의 교차값보다 현재 골든크로스 시점의 교차값이 더 크면 굵은선으로

표시했고, 더 작으면 가는 선으로 표시했습니다. 데드크로스도 마찬가지로

직전 교차시점의 교차값보다 크면 굵은선으로 작으면 가는선으로 표시했습니다.

지표의 해석은 빨간색 굵은선이 나타나면 이동평균선 골든크로스 시점이 점차 높아지는

것으로 상승추세로 해석하여 매수포지션 구간으로 보고,

파란색 굵은선이 나타나면 이동평균선 데드크로스 시점이 점차 낮아지는 것으로

하락추세로 해석하여 매도포지션 구간으로 봅니다.

하단의 MA_OSC 지표는 5 이평에서 20이평을 차감한 오실레이터지표입니다.

이동평균선간의 이격이 커지면 짙은 빨간색이나 짙은 파란색으로 표시해서 과열과

침체를 시각적으로 확인할 수 있도록 하였습니다.

//수평선 : 형태 - 일자그래프, 굵기 - 세번째 선

condition1 = CrossUp(var1, var2);

Condition2 = Crossdown(var1, var2);

if condition1 or Condition2 then

TX1 = Text_New(sdate, stime, var3, Numtostr(var3,2));

if condition1 then

Text_setstyle(TX1, 0, 0);

if Condition2 then

Text_setstyle(TX1, 0, 1);

if condition1 then

if condition2 then

if index > period2+1 then

if var3 > 0 then

if var1 > var2 Then

if value1 > value2 then

plot3(var3, "수평선", red, def, 4);

plot3(var3, "수평선", red,def, 2);

if value3 > value4 then

plot3(var3, "수평선", blue, def, 2);

plot3(var3, "수평선", blue, def, 4);

# 차트 하단에 그려진 오실레이터 지표입니다.

# 차트속성의 차트표시탭에서 모든 차트의 종류를 '막대그래프', 굵기를 '자동'으로 선택해 주셔야 합니다. (맨마지막 기준선은 선그래프)

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

Методы и инструменты анализа

기술적 분석 거래가 진화하는 동안 많은 도구가 등장했습니다. 그러나 거래에서 가장 간단하고 유용하며 안전하고 일반적인 지표 중에서 이동 평균이 구별됩니다. 다음은 거래에서의 필요성과 거래 전략에서 다양한 유형의 이동 평균을 사용하는 특징에 대해 설명합니다.

거래에서 이동 평균이란 무엇입니까

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

이동 평균 또는 이동 평균(MA)은 가격 움직임을 따르는 거래 지표입니다. 그 목적은 추세의 방향과 평활화 가능성을 설정하는 것입니다. 이동 평균을 계산할 때 전문가는 특정 이동 평균 교차 기간 동안 특정 상품의 평균 가격을 선택합니다.
기간은 유형 중 하나인 이동 평균 지표의 주요 지표입니다. 표시선의 부드러움 수준은 해당 값에 따라 다릅니다. 짧은 기간은 짧은 기간에 더 적합합니다. 경험이 없는 거래자라도 가격 변동에 신속하게 대응할 수 이동 평균 교차 있습니다.

그러나 잘못된 신호(때때로 많은 수)가 배제되지 않습니다.

지나치게 긴 기간을 적용하면 극적으로 지연될 수 있음을 인지하는 것이 중요하다. 같은 이유로 시스템은 오래된 기록을 표시합니다. 장기간의 지지나 저항을 위해 긴 기간이 자주 사용됩니다.

이동 평균의 주요 유형 및 설명

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

MA 지표에는 4가지 주요 유형이 있습니다. 투자 시장의 기술적 분석을 구현할 때 단순하고 지수적이며 평활하고 선형 가중 이동 평균이 사용됩니다.
목적을 숙지하는 것이 좋습니다.

  1. 단순 이동 평균 은 여러 기간을 나타내는 선택한 상품의 종가 합계입니다. 또한이 이동 평균 교차 지표는이 기간 수로 나뉩니다. 지표가 단순하다고 불리는 것은 우연이 아니며 사용하기 쉽고 기본으로 간주됩니다.
  2. 지수 이동 평균 – 이 경우 실제 종가의 일부가 이동 평균의 이전 값에 추가됩니다.
  3. 선형 가중 이동 평균 은 제품군에서 가장 활동적인 지표입니다. 이 유형은 많은 잘못된 신호를 줄 수 있지만 가격 변동을 식별하는 것이 다른 유형보다 빠릅니다. 거래자는 이 지표를 거의 사용하지 않습니다.
  4. 평활 이동 평균 은 다른 것들 중에서 가장 평활합니다. SMMA는 SMA와 달리 오래된 값도 고려하는 계산 방법을 제공합니다. 그런데 실제로 평활 이동 평균은 매우 드물게 사용됩니다.

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

지수 이동 평균 – 설정 방법 및 실제 사용 방법: https://youtu.be/3-4CwYfphXc

실용화 – 이동 평균을 사용하는 알고리즘

이동 평균은 추세 지표이며, 이와 관련하여 이를 기반으로 하는 거래 전략은 매우 적절합니다. 신호를 사용하는 세 가지 주요 방법이 있습니다.

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

이동을 통한 추세 파악

이동 평균은 추세의 방향을 보여줍니다. 가격 지표가 상향된 선 위에 있는 경우 추세는 상승합니다. 3개의 이동 평균이 평행선으로 바뀌고 특정 방향을 “볼” 때 이것이 가장 강한 신호입니다. 동시에 그들은 다른 기간을 가져야합니다. 가격이 시장에서 특정 범위(하나의 궤적을 따르지 않음)에서 움직이면 많은 추가 신호가 발생할 가능성이 있습니다.

이동 평균 크로스오버

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

빠른 이동 평균이 느린 이동 평균을 교차하면 아래에서 위로 상당히 강력한 매수 신호(매수)가 될 것입니다. 상황이 역전되면(위에서 아래로) 이는 매도(매도) 신호입니다. 그러나 투자 시장에 의도적인 추세가 없다면 기대한 이익을 가져오지 못할 공허한 신호가 많이 있습니다.

저항 및 지지 수준 결정

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

이러한 수준이 형성되는 동안 가격은 이동 평균에서 벗어날 수 있습니다. 이는 상당한 기간이 있는 지수 이동 평균의 경우에 더욱 두드러지게 발생합니다. 이때 포지션에 들어가는 것이 가장 유리합니다.

서로 평행한 세 이동 평균

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

일반적으로 서로 거의 평행하게 제작됩니다. 트렌드의 정점에 진입할 수 있는 아주 좋은 기회입니다. 맨 처음의 행동이 차트에 묘사되어 있으면 상인의 조건부 언어로 “악어의 열린 입”으로 설명 할 수 있습니다.

이동 평균의 각 유형을 계산하는 공식

거래에서 각 유형의 이동 평균에 익숙해지면 계산 공식을 연구하는 것이 좋습니다.

SMA 공식

단순 이동 평균의 지표를 찾으려면 다음 공식을 적용하면 충분합니다.
SMA \u003d SUM (CLOSE (i), N) / N
설명:

SMA는 특정 기간의 가격 균형을 유지하도록 설계되었습니다. 모든 후속 값의 비중은 동일하게 설정됩니다. 실질적인 가격 상승의 경우 SMA는 표준 가격 추세와 함께 이를 고려합니다.

EMA 계산 공식

지수 이동 평균을 계산하려면 공식을 다음과 같이 작성해야 합니다.
EMA = (CLOSE (i) * P) + (EMA (i – 1) * (100 – P)
)

  • 닫기 (i) – 주어진 기간의 가격 지표;
  • EMA (i – 1) – 이전 기간에 대한 EMA의 정도;
  • P는 가격 가치의 특정 부분입니다.

EMA는 거래에서 가장 일반적으로 사용되는 이동 평균 유형입니다. 그것의 도움으로 SMA의 단점을 제거하는 것이 가능합니다. 이 경우 특정 기간의 정확한 시장 상황을 파악하게 됩니다. 또한 DEMA 표시기 – 이중 EMA: https://articles.opexflow.com/analysis-methods-and-tools/indikator-dema.htm

SMMA 계산 공식

평활 이동 평균을 계산하기 위해 다음 공식을 사용할 수 있습니다.
SMMA (i) = (SMMA (i – 1) * (N – 1) + CLOSE (i)) / N
설명:

  • SMMA (i – 1) – 이전 양초의 지표;
  • CLOSE (i) – 현재 종가
  • N은 평활 기간의 정도입니다.

LWMA 계산 공식

선형 가중 이동 평균을 계산할 때 다음 공식에 따라야 합니다.
LWMA = SUM (CLOSE (i) * i, N) / SUM (i, N)
설명:

선형 가중 및 평활 이동 평균 덕분에 특정 계산 기간 동안 가격의 중요성을 균등화할 수 있습니다.

기간 설정의 특징

거래에서 이동 평균을 사용하고 설정하는 방법

표시기 매개변수는 사용자의 희망에 따라 구성할 수 있습니다. 그는 편리한 시간 간격을 설정할 수 있습니다. 작을수록 이동 평균이 신호에 더 민감하고 정확합니다. 다양한 관점에도 불구하고 “정확한” 시간 간격은 없습니다. 최적의 시간대를 설정하려면 사용자가 잠시 실험을 해야 합니다. 결과적으로 그는 개인 전략에 따라 자신에게 가장 적합한 기간을 이해할 것입니다. TradingView의 이동 평균:

스캘핑에 대한 이동 평균

“Scalping”은 거래에서 속어로 간주됩니다. 소위 단기 거래 전략. 스캘핑의 이동 평균은 많은 수의 트랜잭션 구현으로 구별됩니다. 이 방법은 이익 측면에서 글로벌 목표를 추구하지 않는 사람들에게 적합합니다. 스캘핑 거래에서는 기간이 짧은 차트가 자주 사용됩니다. 이 전략은 이동 평균 교차 최근에 충분히 일반적입니다. 이것은 마진 거래를 사용했기 때문입니다. 이 방법은 매우 효과적이며 좋은 재정적 결과를 가져올 수 있습니다. 스캘핑은 소액 예금을 투자하고 단기 협력을 중단하는 거래자에게 편리합니다. 그러나 이것이 전략이 간단하고 에너지 집약적이라는 의미는 아닙니다. 사용자는 고소득을 달성하기 위해 많은 시간을 할애해야 합니다. 거래 신호를 찾고 공개 거래를 지원하려면 장중 금융 시장을 정기적으로 관찰해야 합니다. 스캘핑 덕분에 상인은 좋은 수입을 얻을 수 있습니다. 가장 중요한 것은 실험을 두려워하지 않고 거래를 수행하고 체계적으로 수행하는 데 충분한 시간을 할애하기 위해 실제로 거래 시스템을 테스트하는 것입니다. 이동 평균 표시기 – QUIK 거래 터미널: https://youtu.be/ZOUMHFmpruk

이동 평균 거래의 기능(예제 포함)

이동 평균을 사용하는 많은 거래 전략이 있습니다. 그 중 거래를 위한 4가지 주요 변형을 강조할 가치가 있습니다.

  1. 가격별 MA 교차점;
  2. 2개 이상의 이동 평균의 고장;
  3. 거짓 교차 MA;
  4. 평균으로 돌아갑니다.

때로는 일부 지표와 다른 지표의 조합이 형성됩니다. 각 경우를 더 자세히 고려할 것을 제안합니다. SMA를 가격으로 교차하는 것은 투자 분야에 대한 지식 수준에 관계없이 모든 사용자가 적용할 수 있는 가장 간단한 전략으로 간주됩니다. Forex 시장의 경우 그러한 전략은 효과적이지 않습니다. SMA가 아래에서 위로 교차하면 롱 포지션 진입이 가능하고, 그렇지 않으면(위에서 아래로) 숏 포지션이 된다. 거래를 종료하려면 다음 돌파를 기다려야 합니다.
2개 이상의 이동 평균을 돌파하는 것도 쉬운 옵션입니다. 그러나 특별히 효과적이지는 않습니다. 다음과 같이 발생합니다. EMA(1)는 EMA(2)를 위에서 아래로 나눕니다. 반대로 비유하자면 short 입력이 가능합니다. 따라서 교차로가 아래에서 위로 이동하면 긴 항목이 만들어집니다. 다음 브레이크아웃에서 거래가 종료됩니다.
MA 거짓 크로스오버는 “거짓 돌파 전략”이라고도 합니다. EMA를 넘으면 나타납니다. 얼마 후 (중요한 것은 기다리는 것입니다) 가격이 돌아올 것입니다. 이렇게 되자마자 안전하게 거래를 입력할 수 있습니다. 따라서 다음 EMA 횡단 후에 출구를 나와야 합니다.
평균으로 되돌리는 것은 거래에서 이동 평균 도구의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 거래는 평균으로의 회귀를 기반으로 합니다. 즉, 추세에 반하는 진입이 필요합니다(중요). 이 기간 동안 가격은 지수 이동 평균에서 멀어집니다. EMA 가격 표시기(21)에 도달하면 종료해야 합니다. 하지만 3~4포인트 더 일찍 하면 변화가 크지 않을 것이다.
거래자가 거래에서 이동 평균을 사용하는 방법 – 알고리즘 및 전략: https://youtu.be/WrtMA-SLw9g

이동 평균 거래 기간의 올바른 선택

데뷔 트레이더는 종종 거래 기간을 선택하는 최선의 방법에 관심이 이동 평균 교차 있습니다. 사실, 복잡한 것은 없습니다. 가장 중요한 것은 단순한 진리를 이해하는 것입니다. 예를 들어 이동 평균 기간은 해당 기간의 캔들 수입니다. 이동 평균의 기간은 사용자가 거래를 유지할 수 있는 기간에 크게 좌우됩니다. 예를 들어, 그는 약 1시간 동안 거래를 이동 평균 교차 유지할 계획이었습니다. 이 경우 5분 차트의 지표(12)가 됩니다. 물론 이것은 1시간 평균 가격입니다. 당신은 조금 다르게 행동할 수 있습니다. 1-2 주 동안 직위를 유지하려는 욕구가 있다고 가정하십시오. 이 경우 D1의 EMA(7) 및 (14)가 그 어느 때보다 많습니다. 그러나 주당 근무일이 5일뿐이라는 사실을 감안할 때(주말을 고려하지 않기 때문에) EMA (5)와 (10)을 취하는 것이 더 논리적입니다.

주식 시장에서 이동 평균의 위치

여기에는 확실히 확장의 여지가 있습니다. 이동 평균은 주식 시장에서 훨씬 더 중요하기 때문에 이 문제를 철저히 이해할 가치가 있습니다. 그 이유는 Forex 시장과 일반적인 교환 상품의 차이에 있습니다. 세부 사항을 자세히 살펴보면 Forex에서 두 개의 개별 국가의 경제 비율이 극도로 예측할 수 없다는 것이 분명해집니다. 상황은 정기적으로 바뀝니다. 따라서 통화 쌍은 종종 방향을 극적으로 바꿉니다. 더욱이 지속적으로 증가하거나 그 반대의 경우 급격한 하락에 대한 명확한 추세가 없습니다. 주식 시장에 관한 한, 호황을 누리고 있는 주식과 지수는 급격한 변화 없이 상승하고 있으며, 또한 더욱 예측 가능해지고 있습니다. 그러나 위기의 시기에는 이동 평균 교차 미리 예측하기 어려운 큰 움직임과 도약이 있다. 따라서, 그것은 밝혀졌다 주식 시장은 몇 가지 예외를 제외하고는 거의 순수한 브랜드입니다. 이것은 당신이 이 활동을 진지하게 받아들인다면 당신이 이동 평균에서 정말로 좋은 돈을 벌 수 있다는 것을 의미합니다.
지수는 항상 상승세에 있습니다. 이를 바탕으로 우리는 이 전략을 사용하기가 매우 쉽다는 결론을 내릴 수 있습니다. 지수가 이동평균선에 가깝거나 약간 하락한 상태에서 매수하는 것만으로도 충분합니다. 그 후에는 평균 이상일 때까지 해당 상품을 포트폴리오에 유지해야 합니다.
지수 이동 평균 테스트에 따르면 가격이 더 높을 때 자산을 구매할 가치가 있습니다. 논리적 알고리즘에 따라 가격이 더 낮을 때 거래를 종료하는 것이 좋습니다.
EMA(200)를 적용하는 동안 진단 결과에 주의를 기울이는 것이 좋습니다. 보시다시피, 감소는 약 3 배 적습니다. 그러나 덜 정도는 소득에 영향을 미칩니다. 레벨이 약간 변경되었음을 알 수 있습니다.
옵션이 작동하고 있지만 그러한 거래 기법의 성공이 모든 주식, 가치 있는 자산 및 지수에 적용된다고 생각해서는 안 됩니다. 매우 예측할 수 없이 움직이는 것들도 있습니다. 이러한 경우를 위해 분석이 만들어졌지만. 인용의 역사를 철저히 확인하는 것도 도움이 될 것입니다. 예를 들어 러시아 연방 주식 시장을 예로 들면 이러한 현실에서 이동 평균으로 작업하는 것이 훨씬 더 어렵다는 것을 알 수 있습니다.
러시아 주식 시장의 소득은 평균 가치로 돌아갈 수 있습니다. 이는 시장이 넓은 채널에 위치하는 경우가 많기 때문입니다. 주식 시장에서 이 목표는 Forex 거래보다 상대적으로 빠르고 쉽게 달성됩니다. 가장 중요한 것은 미국 지수, 대기업 주식, 유명 브랜드의 귀중한 문서 등 안정적인 도구를 선택하기 위해 열심히 노력하는 것입니다. 무작위로 투자하기 전에 이동 평균을 사용하고 수입을 합리화하고 손실을 줄이는 것이 좋습니다. 이것이 당신이 훌륭한 결과를 얻는 방법입니다.

[기술적분석] 2. 기술적 분석 – 이동평균 교차 전략의 성능시험

기술적 분석 (Technical Analysis)의 성능시험으로, 가장 단순한 형태인 이동평균선의 교차 전략부터 시작해 보기로 한다. 잘 알려진 대로 단기 이동평균선과 장기 이동평균선이 서로 교차할 때 골든크로스나 데드크로스가 발생한다. 단기 이동평균선이 장기 이동평균선을 아래에서 위로 뚫고 올라갈 때를 골든크로스라 하고 매수신호로 인식한다. 반대의 경우는 데드크로스라 하고 매도신호로 해석한다. 가장 단순한 이 전략의 성과를 측정해 보기위해 금융공학의 주가 모형을 이용하여 시뮬레이션을 해 보도록 한다.

1. 이동평균선 (Moving Average)의 성질

이동평균선의 가장 큰 장점은 주가차트를 평활화 (Smoothing)하는 것이다. 주가차트에 포함된 잡음성분을 제거하여 부분적인 추세를 나타내 준다. 이 장점 때문에 대다수의 기술적 분석에서 이동평균선을 활용하고 있다. 이동평균선은 주가 데이터의 추세를 후행적으로 보여준다. 후행성 문제를 개선하기위해 지수이동평균 (EMA)등이 사용되기도 하지만, 여기서는 일반적인 이동평균을 사용한다.

이동평균선은 시장의 심리를 반영한다고 해석하기도 한다. 주가가 이동평균선보다 위에 있을 때는 시장 참여자들이 현재 주가를 평균보다 높게 평가하고 있다고 해석하고, 주가가 이동평균선보다 아래에 있을 때는 반대로 평균보다 낮게 평가한다고 해석한다. 따라서 이동평균선을 시장의 기대 심리에 대한 경계선으로 본다.

또 다른 성질로는, 기술적 분석을 다룬 대부분의 서적에서 지지선과 저항선의 성질을 언급하고 있다. 주가가 상승장일 때의 이동평균선은 지지선 역할을 하고, 하락장일 때는 저항선 역할을 하고 있다고 한다. 그리고 이것을 시장의 심리가 반영된 현상으로 설명한다.

위에서 꼽아본 이동평균선의 몇 가지 성질은 이동평균선 자체가 가지는 특징이지, 주가차트가 가지는 특징은 아니다. 주가차트가 아닌 아무 데이터에나 이동평균선을 씌워도 위의 특징이 모두 나타난다. 위의 그림도 시뮬레이션으로 만든 임의의 주가 차트이지만, 지지선이나 저항선의 특징이 보이고 있다.

2. 골든크로스와 데드크로스 (Golden Cross and Dead Cross)

위에서 언급한 이동평균선의 특징을 이용하면 아래 그림과 같이 간단한 매수-매도의 신호를 만들어 볼 수 있다. 아래 이동 평균 교차 그림은 단기 이동평균선으로 5일 이동평균을 사용하고, 장기 이동평균선으로 20일 이동평균을 사용한 그림이다. 이동평균 기간을 얼마로 할 것인가는 다분히 임의적이다. 큰 의미 없이 5일은 1주일, 20일은 1개월을 연상하여 사용하였다. 5일 이동평균선이 20일 이동평균선을 아래에서 위로 뚫고 올라가면 골든크로스라 하여 매수 신호로 해석한다. 반대로 5일 이동평균선이 20일 이동평균선을 위에서 아래로 뚫고 내려가면 데드크로스라 하여 매도 신호로 해석한다. 이는 시장의 기대감이 평균적인 기대감보다 올라가거나 내려갈 때를 주가의 변곡점으로 보기 때문이다.

위의 논리로 매매를 하면 주가가 오르는 추세를 충분히 확인한 후 매수를 하게 되고, 마찬가지로 내려가는 추세도 확실히 확인한 다음에 매도를 하게 된다. 그러나 신호가 너무 늦어지는 단점이 있다. 추세를 충분히 확인하려면 아무래도 시간이 걸리기 때문이다. 따라서 이 전략은 후행적 지표로 알려져 있다.

3. 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo Simulation)

위의 논리대로 매매를 했을 때 수익이 날 수 있는지 확인해 보자. 확인 방법은 컴퓨터로 가상의 주가차트를 생성하여, 골든크로스 및 데드크로스에서 기계적으로 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, 골든/데드크로스 발생 시 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 D10). 1회 시뮬레이션은 1년을 252일로 보고, 252개의 주가 데이터를 생성하였다. 위의 그림은 1년분에 해당하는 시뮬레이션이다.

셀 D11 부터는 가상 주가를 나타낸 것이고, 셀 E14 부터는 주가의 5일 이동평균을, 그리고 셀 F29 부터는 20일 이동평균을 계산한 것이다. 셀 G29 부터는 매매 신호를 위한 오실레이터를 만든 것이다 (G29 = E29 – F29). 따라서 오실레이터가 음수 (-)에서 0을 뚫고 올라가면 골든크로스가 되어 매수신호로 사용되고, 양수 (+)에서 0을 뚫고 내려가면 데드크로스가 되어 매도신호로 사용된다.

셀 H~J 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 M8을 이용하였다. 이렇게 시뮬레이션된 1년치의 결과가 위의 그림이다. 위의 결과는 시장의 연간 수익률이 -3.35% 였고, 이 전략을 사용했을 때의 연간 수익률은 -0.88% 로 나온 결과이다.

4. 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 간 이 전략으로 매매를 한 것이 된다. 이 정도면 충분한 자료로 생각된다. 시뮬레이션 결과는 아래와 같았다.

이 전략으로 5,000년 씩 3회 수행하였을 때 연 평균 수익률은 +2.82%가 나왔다. 반면에 시장수익률은 +10.48% 였다. 수익률 변동성은 시장 변동성인 19.39% 보다 낮은 12.93%가 나왔다. 그리고 연 평균 매매 횟수는 7회이고, 15,000년 간 약 105,000번 매매를 하였다. 평균적으로 주식을 보유한 기간은 연간 120일로 집계 되었다. 약 1개월에 한 번씩 매수나 매도를 한 셈이고, 전 기간의 48% 동안 주식을 보유한 셈이다. 평균 수익률은 시장 수익률보다 훨씬 낮았다.

수익률 분포를 비교해 보면 아래 그림과 같았다. 시장 수익률은 연 평균 10.48%를 중심으로 정규분포의 형태로 분포해 있다. 10.48% 부근의 수익을 올릴 가능성이 가장 크고, 평균보다 수익률이 커지거나, 낮을수록 확률이 점진적으로 낮아지고 있다. 골든/데드크로스 수익률도 정규분포와 유사하나 연 평균 2.82% 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, 골든/데드크로스의 변동성 (표준편차)이 시장의 변동성보다 작게 측정되었다. (수익률 분포는 수익률 히스토그램 참조).

시장수익률과 골든/데드크로스 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.

골든/데드크로스의 수익률이 시장수익률보다 작은 이유는 주식을 보유한 기간과도 관계가 있는 것으로 보인다. 시장수익률은 전 기간에 걸쳐 주식을 보유하고 있는 상태이다, 골든/데드크로스 전략에서는 약 48%의 기간만 주식을 보유하였다. 따라서 시장이 연간 평균적으로 10%씩 성장하는 동안 주식을 보유하지 않은 기간이 52%나 되므로 수익률이 작게 되는 효과가 있다. 그러나 보유기간을 보정해 주어도 평균수익률이 5.64% (2.82% 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.

이동평균이란 무엇인가! 이동평균 개념과 종류 및 이동평균 공식을 이용한 이동평균계산방법

본 글은 이동평균이란 무엇인지 Moving Average (MA) 이동평균 개념과 종류 및 이동평균 공식을 이용한 이동평균계산방법을 설명합니다.

이동평균 (MA, Moving Average) 계산법을 이용해 산출된 이동평균선은 가격, 지수 등의 수치의 변화를 관찰하고 분석하는데 있어서 일정한 부분집합의 평균값 계산으로 인해 값의 전반적인 변화 흐름(추세) 파악을 용이하게 해줍니다.

이동평균법을 통해 도출된 이동평균 값을 선으로 연결하여 그래프로 표현한 이동평균선은 값의 변화와 추세에 의미를 부여하는 주식, 선물, 옵션 등 투자 분야에서 기술적분석의 도구로써 활발히 사용되고 있습니다.

이동평균이란 수의 집합에서 특정 크기의 부분 집합을 연속적으로 이동하며 산출한 평균 입니다.

이러한 이동평균은 가격, 지수, 무게, 거래량, 거리 등 수치적으로 표현할 수 있는 모든 부분에 적용하여 활용할 수 있습니다.

이동평균은 일반 평균과는 다르게 한정되어있는 수 집합의 모든 값을 대상으로 평균을 산출하는 것과는 다르게 일정한 크기의 부분집합을 평균 계산에 활용한다는 것이 특징입니다.

또한 이 부분집합을 이동시키며 연속적인 평균값을 산출함으로써 평균값의 흐름을 알 수 있게 하며, 일정 기간 혹은 데이터 구간의 평균의 흐름을 알 수 있게 해줍니다.

이러한 특징으로 인해 이동평균계산법에 의해 도출된 이동평균값은 주로 선으로 표현하여 시각화 하며, 이렇게 시각화된 이동평균선은 추세 파악과 변화를 용이하게 해줌으로써 투자 분야에서 활발히 사용되고 있습니다.

이동평균 종류에는 단순 이동평균, 가중 이동평균, 기하 이동평균, 누적 이동평균, 지수 이동평균 등이 있습니다.

다음은 단순 이동평균 (SMA, Simple Moving Average) 계산 공식 입니다.

앞서, 이동평균계산법은 수의 집합에서 일정 크기의 부분집합의 평균을 연속적으로 이동하며 계산한다고 했습니다.

이동평균계산법의 공식은 다음과 같습니다.

이동평균계산 공식에서 n은 부분집합의 크기이며, Pd는 데이터 값을 의미합니다.

위 이동평균계산 공식은 특정 데이터를 기준으로 부분집합의 수만큼 반복적으로 데이터를 더해서 부분집합의 크기만큼 나눈다는 것을 의미합니다.

예를들어, 다음과 같이 총 5개의 숫자가 있고 부분집합의 크기가 2인 이동평균을 계산한다고 합시다.

1 : 1000, 2 : 1050, 3 : 1010, 4 : 1020, 5 : 1040

부분집합의 크기를 2으로 할 경우, 위 5개의 숫자에서 2개씩 부분집합을 이루어 평균을 계산하는 것입니다.

따라서 이동평균값은 위의 예제에서는 총 4개가 나오게 됩니다.

첫번째의 경우, 이동평균을 산출할 데이터가 부족하기 때문에 산출할 수 없습니다.

아래는 위 5개의 숫자를 이동평균계산법을 이용해 산출한 이동평균값입니다.

이동평균계산법을 이용한 계산 결과

각 이동평균값을 계산한 세부적인 계산 결과는 다음과 같습니다.

다음은 기본 데이터와 이동평균값을 그래프로 그린 데이터선과 이동평균선입니다.

이동평균계산 결과 그래프 : 이동평균선

이동평균계산법을 이용한 이동평균 계산 결과는 일정 데이터 집합 (부분집합)에서 특징적으로 나타난 값들이 평균에 의해서 희석되는 효과가 나타남에 따라 전반적인 추세를 확인하는데 용이합니다.

특히 가격 변화 추세를 확인할 경우, 이동 평균 교차 일시적을 발생한 돌출된 값에 의해서 추세 분석의 어려움이 있습니다.

하지만, 이동평균계산법은 이러한 돌출된 값이 희석되는 효과를 제공함과 동시에 계산 구간이 이동함에 따라 지나친 과거 데이터로 인해서 최근 형성된 데이터가 왜곡되는 문제를 방지해 줍니다.

뿐만아니라 이동평균은 다양한 부분집합 크기를 설정함으로써, 다양한 부분집합 크기의 이동평균 계산 결과 간 비교 분석을 할 수 있으며, 이로인해 다양한 데이터 구간 간의 추세 변화를 비교 분석할 수 있습니다.

다양한 데이터 구간 간의 추세 변화는 가격 변화 분석에서 매우 유용하게 활용됩니다. 예를들어, 장기적으로는 큰 변화가 없는 듯 보이지만, 단기적으로 가격이 상승하게 된 시점을 알 수 있게 해주는 것이 대표적인 예 입니다.

물론, 데이터 각각을 놓고 본다면 가격 변화가 어떻게 이루어졌는지 알 수 있지만, 앞서 이야기 드렸던 바와 같이 일시적으로 데이터 급등과 급락을 반복하며 변화할 경우, 가격이 오르면 변동하는 것인지 가격이 내리며 변동하는 것인지 파악하기 어렵기 때문입니다.

이러한 장점에도 불구하고 이동평균은 부분집합의 크기 (평균 산출 데이터 구간의 크기)를 어떻게 설정하느냐에 따라서 달리지는 특징을 가지고 있습니다.

또한, 부분집합의 크기가 지나치게 작거나 크게 되면, 이동평균계산방법을 통해서 파악할 수 있는 데이터가 매우 한정적이게 됩니다.

물론, 부분집합의 크기는 이동평균의 적용분야에 따라 상이하며, 같은 분야에서도 분석자의 관점과 분석 목표에 따라 상이하다고 볼 수 있습니다.

따라서 이동평균법 (이동평균계산방법)을 다양한 분야에 적용 시, 해당 분야에 맞게 이동 평균 교차 부분집합 크기를 설정하는 과정이 추가적으로 필요하다고 볼 수 있습니다.

이동평균은 가격, 무게, 거리, 수량, 거래량 등 가공되지 않은 데이터에 활용할 수 있지만, 수익률, 주가수익률, 거래량비율, 자산비율, 주가순자산비율, 주당순이익, 총자산이익률, 배당률, 이자율 등 다양하게 가공된 데이터 적용하여 활용할 수 있습니다.


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