알파스퀘어 기술적지표

\text{- 중단 밴드} = \textcolor{red} {\text{N}}\text{일 단순이동평균선}

\text{- 상단 밴드} = \text{중단 밴드}+\text{\textcolor{red}{N}일 표준편차}*\text{\textcolor{red}{K}}

#1. 볼린저밴드

1. 개요

RSI((Relative Strength Index, 상대강도지수)는 대표적인 모멘텀 지표 중 하나로, 주가의 평균 상승폭과 하락폭을 비교하여 가격의 상승 압력과 하락 압력 간의 상대적인 강도를 나타내는 기술적 지표이다. 현재의 시장 상황이 과매수 상태인지 아니면 과매도 상태인지 판단하기 위해 고안되었으며, 보통 RSI 70 이상을 과매수 상태로, RSI 30 이하를 과매도 상태로 판단하는 것이 일반적이다.

1-1. 배경

RSI는 미국의 월레스 와일더(J. Welles Wilder Jr.)가 그의 저서 'New Concepts in Technical Trading Systems' 에서 처음 소개하였다.

2. 산출법

RSI는 다음과 같이 계산할 수 있다.

\text{RSI}=\cfrac{RS}{1+RS}*100 \space = \space \cfrac{A_U}{A_U+A_D}*100

-

\text{RS}=\frac{A_U}{A_D}

-

A_U=\text{\textcolor{red}{N}일간의 평균 종가 상승폭}

-

A_D=\text{\textcolor{red}{N}일간의 평균 종가 하락폭}

#2. RSI

1. 개요

MACD는 이동평균수렴발산(Moving Average Convergence Divergence)의 약자로, 단기 이동평균선과 장기 이동평균선이 서로 가까워지거나(수렴) 멀어지는(발산) 원리를 이용하여 만들어졌다.주가 흐름의 추세를 확인하고 추세의 강도와 지속성을 파악하는데 활용되는 대표적인 추세추종형 보조지표이다.

1-1. 배경

MACD는 1979년 미국의 기술적 분석가인 Gerald Appel이 개발하였다. 이후 1986년에 Thomas Aspray에 의해 히스토그램이 추가되었다.

2. 산출법

MACD 를 구성하는 요소는 다음의 방식으로 계산할 수 있다.

\text{MACD}=\text{\textcolor{red}{단기} 지수이동평균}-\text{\textcolor{red}{장기} 지수이동평균}

\text{시그널}=\text{MACD의 \textcolor{red}{K}일 지수이동평균}

\text{히스토그램}=\text{MACD} - \text{시그널}

#3. MACD

1. 개요

스토캐스틱 패스트(Stochastic Fast)는 일정 기간 동안의 최고가와 최저가의 범위 중에서 현재 가격의 위치를 백분율로 나타내는 기술적 지표이다. 주가가 과열 구간에 들어서게 되면 조만간 하락하고 반대로 주가가 침체 구간에 들어서게 되면 조만간 반등하는 속성을 반영하고 있다.

1-1. 배경

정식 명칭은 스토캐스틱 오실레이터(Stochastic Oscillator)로, 1950년년대 조지 레인(George C. Lane)에 의해 고안되었다. 주가 추세의 변화속도를 설명하는 모멘텀은 가격이 변하기 전에 미리 바뀌는 성질을 가진다. 이러한 성질을 이용하여, 스토캐스틱을 모멘텀 지표로써 주가의 변화를 예측하는 도구로 개발하였다.

2. 산출법

스토캐스틱 패스트를 구성하는 두 가지 지표인 %K와 %D는 다음과 같이 계산 할 수 있다.

\%K = \cfrac{C-L_{\textcolor{red}N}}{H_{\textcolor{red}N}-L_{\textcolor{red}N}}\times 100\ (\%)

\%D = \text{\%K의 \textcolor{red}M일 이동 평균}

-

C = \text{당일 종가}

-

L_{N} = \text{\textcolor{red}N일 중 최저가}

#4. 스토캐스틱 패스트(Stochastic Fast)

1. 개요

스토캐스틱 슬로우(Stochastic Slow)는 노이즈가 많고 변동이 많은 스토캐스틱 패스트(Stochastic Fast)의 민감도를 낮추고, 안정성을 높여 보완한 지표로, 최근 N일 간의 최고가와 최저가의 범위 내에서 현재가격의 위치를 백분율로 나타내는 기술적 지표이다. 스토캐스틱 패스트와 마찬가지로, %K와 %D로 구성 되어있으며, %K는 스토캐스틱 패스트의 %D와 동일하며, %D는 %K의 이동 평균이다.

1-1. 배경

정식명칭은 스토캐스틱 오실레이터(Stochastic Oscillator)로, 1950년대 조지 레인(George C. Lane)에 의해 고안되었다. 스토캐스틱 슬로우는 차트 변동성이 커서 가짜 신호를 유발하는 스토캐스틱 패스트의 차트를 굴곡을 완만하게 하여 사용하고자 개발되었다.

2. 산출법

스토캐스틱 슬로우를 구성하는 두가지 지표 %K와 %D는 다음과 같이 계산 할 수 있다.

\%K = \text{(Stochastic Fast \%K)의 } \text{\textcolor{red}M} \text{일 이동평균} = \text{(Stochastic\ Fast \%D)}

\%D =\text{\%K의 } \text{\textcolor{red}T일 이동평균}

-

\text{Stochastic Fast \%K} =\frac{C-L_{\textcolor{red}N}}{H_{\textcolor{red}N}-L_{\textcolor{red}N}}\times 100\ (\%)

#5. 스토캐스틱 슬로우(Stochastic Slow)

1. 개요

CCI(Commodity Channel Index)는 추세채널지수로 불리며, 현재의 주가가 이동평균으로부터 얼마나 떨어져있는지를 측정하는 지표이다. 주가가 평균으로부터 멀어지면 다시 평균으로 회귀하려는 속성을 활용한 것으로, 현재 시장의 추세를 파악하고 어떤 상태인지 알려주는 경계신호로 사용된다.

1-1. 배경

CCI는 1980년에 도널드 램버트(Donald Lambert)가 고안한 추세지표이다. 본래는 상품가격의 계절성, 주기성에 의한 가격변동의 방향과 강도 등을 확인하기 위해 만들어진 지표이지만, 현재는 상품 뿐 아니라 주식이나 가상화폐 등의 추세를 파악하는데 있어서 널리 사용되는 일반적인 지표로 인정받게 되었다.

2. 산출법

CCI=\cfrac{( M-m)}{D\times0.015 }

-

M = \frac{\text{고가 + 저가 + 종가}}{3}

-

m =\text{M의 } \text{\textcolor{red}N} \text{일자 이동평균}

-

D = \vert M-m\vert \text{의 \textcolor{red}N일자 이동평균}

※ 0.015는 CCI가 -100에서 +100 사이에 머무르도록 개발자가 설정한 임의의 상수이다.

#6. CCI

1. 개요

PSAR (Parabolic Stop and Reverse)은 추세 전환을 파악하는 데에 효과적인 기술적 지표로, 청산 시점과 추세 전환 시점을 알아내기 위해 사용된다. 상승 추세일 때는 주가 차트의 위를, 하락 추세일 때는 주가 차트의 아래를 포물선으로 감싸는 형태로 표현된다.

1-1. 배경

PSAR은 미국의 기술적 분석가이며, RSI, ATR 등의 창시자로 알려진 J. Welles Wilder에 의해 고안되었다. 1978년, 그의 저서인 “New Concepts in Technical Trading Systems”에서 ‘Parabolic time/price System’라는 이름으로 소개되었다.

2. 산출법

\text{PSAR}_t=\text{PSAR}_{t-1}+\text{AF}\times(\text{EP}-\text{PSAR}_{t-1})

-

\text{AF}=가속요소(\text{Acceleration Factor})

-

\text{EP}=극단점(\text{Extreme Point})

2-1. 세부 계산 방식

#7. PSAR(Parabolic SAR)

1. 개요

이동평균선은 가장 기본적으로 사용되는 기술적 분석 지표로, 일정 기간 동안의 가격 평균을 보여 준다. 차트를 해석할 때 잡음(noise)을 줄여줌으로써 추세를 보다 명확하게 파악하는 데 도움이 된다. 후행성 지표이기 때문에 미래를 예측하기보다는 현재 상태를 확인하고 분석하는 해석 지표로 사용하는 것이 일반적이다.

2. 산출법

•

단순이동평균 (SMA)

•

가중이동평균 (WMA)

•

지수이동평균 (EMA)

-

P_t=\text{당일 종가}

-

K=\frac{2}{n+1}

2-1. 변수

#8. 이동평균선

1. 개요

일목균형표는 다양한 기술적 전략들을 하나의 지표 안에 구현한 표이다. 이동평균선, 엘리어트 파동론 등 기존에 있던 다양한 분석방법을 종합적으로 포괄하고 있어 복합추세추종이 가능하다. 총 5개의 선으로 구성되어 있으며 기술적 지표의 단점인 후행성을 극복한 선행성을 가진 지표가 포함되어있다. 일목균형표는 오늘날의 보조지표들 중 가장 많이 쓰이는 지표 중 하나이다.

1-1. 배경

일목균형표는 1935년 일목산인이라는 필명을 가진 호소다 고이치가 개발하였다. 신문기자 였던 일목산인은 다양한 기술적 전략들을 하나의 지표 안에 이해하기 쉽게 구현하고자 일목균형표를 고안하였다. 그는 시장의 움직임은 매입세와 매도세 간의 균형이 무너진 방향이라고 생각하여 이러한 균형을 차트로 나타내고자 하였고 그 결과로 일목균형표를 개발하였다.

2. 산출법

기준선 = \cfrac{H_{26}+L_{26}}{2}

전환선 =\cfrac{H_{9}+L_{9}}{2}

선행스팬A = \cfrac{당일\ 기준선값+당일의\ 전환선값}{2}

선행스팬B = \cfrac{H_{52}+H_{52}}{2}

후행스팬 = \text{현재의 종가를 26일 전에 기입한 값}

#9. 일목균형표

1. 개요

엔벨로프(Envelope)는 주가가 이동평균선을 중심으로 일정한 밴드를 형성한다는 개념에서 만들어진 지표로, 중심선, 상단 밴드 그리고 하단 밴드의 3개 밴드로 구성된다.

중심선은 주가의 이동평균을 나타내며, 중심선의 위아래로 일정 퍼센트만큼 멀어진 위치에 상단 밴드와 하단 밴드를 표시한다. 추세를 확인하고 지지선과 저항선을 파악하기 위해 사용할 수 있지만, 주가가 엔벨로프를 돌파할지 여부를 알 수 없다는 단점을 가진다.

1-1. 배경

볼린저 밴드의 창시자인 존 볼린저(John Bollinger)에 의하면, 트레이딩 밴드와 엔벨로프에 대한 개념을 처음 언급한 사람은 윌프리드 르두(Wilfrid LeDoux)이다. 르두는 1960년에 트윈-라인 차트의 저작권을 등록하며, 월별 고가를 이은 상단 밴드와 저가를 이은 하단 밴드를 활용한 트레이딩 밴드의 개념을 공개했다.

2. 산출법

\text{중심선}=\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 단순이동평균}

\text{상단 밴드}=\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 단순이동평균}+(\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 단순이동평균}\times \textcolor{#ff0010}{\text{ m}_{\text{up}}})

\text{하단 밴드}=\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 단순이동평균}-(\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 단순이동평균}\times \textcolor{#ff0010}{\text{ m}_{\text{down}}})

#10. Envelope

1. 개요

OBV(On Balance Volume)는 대표적인 거래량 지표로, 거래량 이동평균과 함께 기술적 분석가들에게 가장 많이 이용되는 거래량 지표 중 하나이다. 거래량은 항상 주가에 선행한다는 것을 전제로, 거래량 분석을 통해 주가의 변동을 분석하기 위해 사용된다.

주가가 상승하면 그 날의 거래량을 더하고, 주가가 하락하면 그 날의 거래량을 차감하여 거래량의 누적 변동을 표현한다. 같은 수준의 주가가 상승하더라도 거래량이 동반되지 않은 상승은 매수강도가 약하고 대규모 거래량을 수반한 주가의 상승은 매수강도가 강하다는 개념을 수치화한 지표이다.

1-1. 배경

OBV는 조 그랜빌(Joe Granville)이 개발해 1963년 그의 저서 “Granville’s New Key to Stock Market Profits”에 소개되었다. 그랜빌은 거래량이 시장을 움직이는 핵심적인 요소라고 생각했고, 거래량의 변화를 기반으로 시장의 주요한 움직임을 예측하고자 OBV를 고안하였다.

2. 산출법

\text{OBV}_t = \begin{cases} \text{OBV}_{t-1}+거래량_t, &\text{if } \space \text{종가}_t > \text{종가}_{t-1} \\ \text{OBV}_{t-1}, &\text{if } \space \text{종가}_t = \text{종가}_{t-1} \\ \text{OBV}_{t-1}-거래량_t, &\text{if } \space \text{종가}_t < \text{종가}_{t-1} \end{cases}

OBV는 전일 대비 종가의 상승/하락 여부에 따라 거래량을 더하거나 차감하는 방식으로 누적하여 계산한다.

•

만약 전날 종가와 비교하였을 때, 당일의 종가가 상승하였다면 전날의 OBV에 당일 거래량을 더한다.

•

전날 종가와 당일 종가가 같다면, 거래량을 더하거나 차감하지 않고 전날의 OBV를 그대로 사용한다.

#11. OBV(On Balance Volume)

1. 개요

MFI(Money Flow Index)는 매수와 매도의 상대강도를 측정하기 위해 사용되는 기술적 지표이다. RSI와 비슷한 지표이지만 주식의 가격 뿐만 아니라 거래량도 함께 사용한다는 차이가 있으며, ‘거래량을 감안한 RSI’로도 알려져 있다. MFI는 0에서 100 사이의 범위에서 움직이는 오실레이터로, 그 값이 20 이하일 때는 과매도, 80 이상일때는 과매수 상태로 판단할 수 있다.

1-1. 배경

MFI는 진 쿠옹(Gene Quong)과 아브럼 소우댁(Avrum Soudack)이 공동으로 개발하였다.

2. 산출법

\text{Money Flow Ratio} = \cfrac{\text{SUM}_{\text{MF+}}}{\text{SUM}_{\text{MF--}}}

\text{MFI}=100-\cfrac{100}{1+\text{Money Flow Ratio}}

\text{TP(Typical Price)}=\frac{\text{고가 + 저가 + 종가}}{3}

\text{MF(Money Flow)}=\text{TP}\times 거래량

#12. MFI(Money Flow Index)

1. 개요

ATR(Average True Range)은 주가의 변동성을 측정하는데 사용되는 기술적 지표이다. 특정 기간 동안 실제 가격이 움직인 변동폭을 측정하여 평균화한 지표로, 현재 시장의 리스크의 정도를 나타낸다.

1-1. 배경

ATR은 J. Welles Wilder에 의해 개발되었으며, 1978년 그의 저서 ‘New Concepts in Technical Trading Systems’에서 처음으로 소개되었다.

2. 산출법

\text{ATR}=\cfrac{\text{ATR}_{-1}*(\textcolor{red}N-1)+\text{TR}}{\textcolor{red}N}

-

\textcolor{red}N = 기간

-

\text{TR}=\text{True High} - \text{True Low}

-

\text{True High}= \text{당일 고가와 전날 종가 중 높은 값}

#13. ATR(Average True Range)

1. 개요

Aroon 지표는 주가의 추세를 측정하기 위해 고안된 보조지표다. 보편적으로 강한 상승세에서는 새로운 고점이 나타나고 강한 하락세에서는 새로운 저점이 나타나게 되는 주가의 특성을 이용한다. Aroon Up, Aroon Down 두가지의 선으로 표현되며 Aroon Up은 현재로부터 과거 일정 기간 내의 고가까지의 거리를, Aroon Down은 저가까지의 거리를 나타낸다. 값은 0 - 100 사이를 가지며 100에 가까울수록 고점 또는 저점이 가깝다는 뜻이다.

1-1. 배경

1995년 투샤르 샹드가 개발했다. “ Aroon”은 산스크리트어로 “새벽빛”을 뜻하는데 새로운 추세의 시작을 알아내기 위해 만들었기 때문에 샹드가 선택한 이름이다.

2. 산출법

Aroon 지표는 아래와 같은 방법으로 계산된다.

\text{Aroon Up} = \cfrac{\textcolor{red}{\text{N}} - \text{과거}\space\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 중 고점으로부터의 기간}}{\textcolor{red}{\text{N}}}\times100

\text{Aroon Down} = \cfrac{\textcolor{red}{\text{N}} - \text{과거}\space\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 중 저점으로부터의 기간}}{\textcolor{red}{\text{N}}}\times100

\text{Aroon Oscillator} = \text{Aroon Up - Aroon Down}

#14. Aroon

1. 개요

Elder Ray Index는 시장의 매수 압력과 매도 압력을 측정하기 위해 알렉산더 엘더가 개발한 추세지표다. Bull Power와 Bear Power로 구성되어있으며 Bull Power는 매수 압력을, Bear Power는 매도 압력을 측정한다. Bull Power는 지수이동평균과 당일 고가의 차이를, Bear Power는 저가의 차이를 나타낸다.

2. 산출법

Elder Ray Index는 다음과 같은 방법으로 산출된다.

\text{Bull Power} = 당일\space고가 - \textcolor{red}{\text{N}}\text{일간 지수이동평균}

\text{Bear Power} = 당일\space저가 - \textcolor{red}{\text{N}}\text{일간 지수이동평균}

2-1. 변수

•

기간(N): 지수이동평균을 산출할 때 사용할 주가의 기간이다. 기본값은 13

#15. Elder Ray Index

1. 개요

Stochastic RSI 지표는 RSI의 (고가 - 저가) 대비 현재 RSI의 위치를 나타낸 오실레이터 지표이다. Stochastic 공식에 주가 대신 RSI를 대입하여 구하며 결과값은 0~100을 가진다. Stochastic RSI의 값이 80 이상이면 과매수 상태로 판단하고 20 이하이면 과매도 상태로 판단한다.

1-1. 배경

Stochastic RSI 지표는 투샤르 샹드와 스탠리 크롤이 개발한 지표로 1994년 그들의 저서 “The New Technical Trader”에 자세히 소개되었다. RSI의 민감도를 높이기 위해 개발되었으며 과매도/과매수 신호를 더 자주 보인다.

2. 산출법

Stochastic RSI는 다음과 같은 방식으로 산출된다.

\text{Stochastic RSI(\%K)} = \cfrac{\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 RSI} - \textcolor{red}{\text{N}}\text{일 RSI의} \textcolor{red}{\text{ M}}\text{일 최소값}}{\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 RSI의} \textcolor{red}{\text{ M}}\text{일 최대값} - \textcolor{red}{\text{N}}\text{일 RSI의} \textcolor{red}{\text{ M}}\text{일 최소값}}

\text{\%D} = \text{\%K}의\space\textcolor{red}{\text{T}}일\space단순이동평균

2-1. 변수

#16. Stochastic RSI

1. 개요

Mass Index는 변동성 지표로 주가의 일일 변동 범위인 (고가 - 저가)의 지수이동평균을 이용해 현재 주가의 변동성을 측정한다. 주가의 변동성이 증가하면 곧 추세가 전환된다는 특징을 바탕으로 개발되었다. Mass Index의 값이 증가해 일정 값을 넘어섰다가 감소하면 추세 전환의 신호로 본다.

1-1. 배경

Mass Index는 1980년대에 도날드 도지(Donald Dorsey)에 의해 개발되었다. 추세의 전환은 주가의 변동 범위가 일정 수준 이상으로 넓어졌다가 수축하는 경우 일어난다는 특성을 기반으로 고안된 지표이다.

2. 산출법

Mass Index 지표는 다음과 같은 방법으로 산출된다.

\text{Single EMA} = \text{(당일 고가 - 당일 저가)의 }\textcolor{red}{\text{N}}일\space지수이동평균

\text{EMA Ratio}={\cfrac{\text{Single EMA}}{\text{Single EMA의 }\textcolor{red}{\text{N}}일\space지수이동평균}}

#17. Mass Index

1. 개요

Positive Volume Index(PVI)는 거래량이 증가한 날의 주가 변화량을 보여주는 추세지표다. NVI와 함께 가격 누적량 지표라고도 불린다. 대중과 정보가 부족한 투자자를 분석하는 것에 중점을 둔 지표로 PVI의 증가는 대중의 매수힘이 높아졌음을, PVI의 감소는 대중의 매도힘이 높아졌음을 의미한다.

1-1. 배경

Positive Volume Index는 1936년 폴 다이사트가 Negative Volume Index와 함께 개발한 지표이다. 그는 뉴욕 증권 거래소의 일일 거래량을 분석하여 거래량의 증감이 시장의 흐름을 이해하는데 중요한 역할을 한다는 것을 알아냈다. PVI는 이후 1976년에 노먼 포스백이 그의 베스트셀러인 “Stock Market Logic”에 실으면서 널리 쓰이는 지표가 되었다.

2. 산출법

Positive Volume Index는 아래와 같은 방법으로 산출된다.

\text{첫 PVI} = 1000

당일거래량>전일거래량인\space경우

:

#18. PVI(Positive Volume Index)

1. 개요

Negative Volume Index(NVI)는 추세지표로 거래량이 감소할 때 움직이는 ‘스마트 머니’의 추세를 파악하기 위해 만들어졌다. ‘스마트 머니’는 시장을 선도하는 소규모, 거액, 전문 투자자들로 우리나라의 경우에는 외국인, 기관투자자들이 있다. NVI는 거래량이 감소한 경우 주가의 변화를 측정하며 NVI의 255일 이동평균선인 Signal을 활용해 매매 신호를 포착한다.

1-1. 배경

NVI는 1930년대에 미국의 폴 다이사트에 의해 개발되었으며 1976년 노먼 포스백에 의해 현재 사용되는 형태로 변형되었다. NVI는 거래량이 줄어들어도 추세가 계속되면 강한 추세인 것이며 정보가 적은 일반 투자자들은 거래량이 많은 날 움직일 것이라는 가정을 바탕으로 만들어졌다.

2. 산출법

Negative Volume Index는 아래와 같은 방식으로 산출된다.

\text{첫 NVI} = 1000

당일거래량<전일거래량인\space경우

:

#19. NVI(Negative Volume Index)

1. 개요

Ease of Movement(EOM)는 거래량과 모멘텀을 동시에 측정하는 지표로 현재의 추세가 뚜렷한지 아니면 횡보장에 접어들어 뚜렷하지 않은지를 파악하려는 목적으로 만들어졌다. 값이 크거나 작으면 추세가 뚜렷한 것이고 0선 주위에 머무르면 추세가 뚜렷하지 않은 것이다.

1-1. 배경

수학자인 리차드 암이 1960년대에 개발한 추세지표로 주가가 쉽게 상승하거나 하락하였는지 또는 저항이 있었는지를 측정하기 위해 고안되었다.

2. 산출법

Ease of Movement 지표는 아래와 같은 방식으로 산출된다.

\text{주가의 변화량} = \cfrac{당일 고가 + 당일 저가}{2}-\cfrac{전일 고가 + 전일 저가}{2}

\text{Box Ratio} = \cfrac{\cfrac{\text{거래량}}{\text{Scale}}}{당일 고가 - 당일 저가}

\text{Ease of Movement} = \cfrac{\text{주가의 변화량}}{\text{Box Ratio}}\text{의 }\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 단순이동평균}

#20. EOM(Ease Of Movement)

1. 개요

Ultimate Oscillator(UO)는 매수 압력의 단기, 중기, 장기 평균을 모두 고려하여 현재 시장의 매수 압력의 정도를 측정하는 모멘텀 지표다. 하나의 기간만 이용하는 다른 모멘텀 지표와 달리 시장 상황에 예민하게 반응하지 않는 장점이 있다. 0 - 100의 값을 가지며 UO의 값이 30 이하일 때는 과매도 상태, 70 이상일 때는 과매수 상태이다.

1-1. 배경

Ultimate Oscillator(UO)는 1976년에 래리 윌리엄스에 의해 개발되었다. 하나의 기간만을 이용하는 기존의 모멘텀 오실레이터들은 주가의 강한 상승이 있을 시 초반에는 상승하지만 이후 주가가 계속 증가하여도 지표의 값은 감소하여 다이버전스가 형성되는 단점이 있었다. UO는 이런 단점을 보완하기 위해 3가지의 기간을 사용하는 모멘텀 오실레이터로 고안되었다.

2. 산출법

Ultimate Oscillator는 아래와 같은 방식으로 산출된다.

\text{Ultimate Oscillator} = \cfrac{4 \times \text{단기평균}+2 \times \text{중기평균}+\text{장기평균}}{7}\times100

\cdot\text{ 매수 압력(BP)} = \text{당일 종가 -- Min(당일 저가, 전일 종가)}

\cdot\text{ True Range(TR)} = \text{Max(당일 고가, 전일 종가) -- Min(당일 저가, 전일 종가)}

#21. Ultimate Oscillator

1. 개요

Percentage Volume Oscillator(PVO)는 가격이 아닌 거래량을 위한 모멘텀 오실레이터로 거래량의 추세와 추진력(모멘텀)을 보여준다. MACD 지표처럼 PVO와 PVO의 Signal, 히스토그램을 모두 나타낸다. PVO는 단기 지수이동평균과 장기 지수이동평균 차이를 비율로 나타내며, Signal은 PVO의 이동평균선이고 히스토그램은 PVO와 Signal의 차이이다.

2. 산출법

PVO와 Signal, 히스토그램은 다음의 방식으로 계산할 수 있다.

\text{PVO} = \cfrac{\text{거래량의 }\textcolor{red}{\text{단기}}\text{지수이동평균}-\text{거래량의 }\textcolor{red}{\text{장기}}\text{지수이동평균}}{\text{거래량의 }\textcolor{red}{\text{장기}}\text{지수이동평균}}\times100

\text{시그널}=\text{PVO의}\space\textcolor{blue}{\text{K}}\text{일 지수이동평균}

히스토그램 = \text{PVO}-\text{Signal}

#22. PVO

1. 개요

Percentage Price Oscillator(PPO)는 기간이 다른 두 지수이동평균의 차이를 비율로 보여주는 모멘텀 지표다. PPO의 값이 증가하면 주가가 상승 추세인 것이고 하락하면 주가가 하락 추세인 것이다. PPO의 지수이동평균인 Signal과의 교차를 통해 유의미한 매매 시점을 파악할 수 있다.

2. 산출법

Percentage Price Oscillator는 아래와 같은 방식으로 산출된다.

\text{PPO}=\cfrac{\textcolor{red}{\text{N}}일\space지수이동평균-\textcolor{red}{\text{M}}일\space지수이동평균}{\textcolor{red}{\text{M}}일\space지수이동평균}\times100\space\space(\textcolor{red}{\text{N}}<\textcolor{red}{\text{M}})

\text{Signal}=\text{PPO의 \textcolor{red}{\text{T}}일\space지수이동평균}

\text{히스토그램}=\text{PPO -- Singal}

2-1. 변수

#23. PPO

1. 개요

Force Index는 추세의 강력한 정도를 측정하는 추세 지표로 주가의 변화량과 거래량의 곱으로 산출한다. Force Index의 값이 0보다 크면 상승 추세이고 0보다 작으면 하락 추세인 것이다. 주가의 변화량과 거래량이 클수록 값이 커지기 때문에 Force Index의 값이 클수록 추세가 강한 것이라고 해석할 수 있다.

1-1. 배경

Force Index는 정신과 의사이자 기술분석가인 알렉산더 엘더가 개발해 그의 저서 “Trading for a Living”에 소개한 지표이다. 엘더에 따르면 주가 움직임의 3가지 필수 요소는 방향, 정도, 거래량이다. Force Index에서는 3가지 요소가 모두 사용된다.

2. 산출법

Force Index는 아래와 같은 방식으로 산출된다.

\text{Force Index(1)} = \text{(당일 종가 -- 전일 종가)}\times거래량

\text{Force Index(}\textcolor{red}{\text{N}}) = \text{Force Index(1)의 }\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 지수이동평균}

2-1. 변수

#24. Force Index

1. 개요

Price Channel은 시장의 변동성을 측정하고 과매수/과매도 시기로부터의 탈출을 알아내기 위해 만들어진 차트 지표다. 최근 일정 기간 내의 최고가와 최저가로 상하단 밴드를 구성하며 중단밴드는 상하단 밴드의 평균으로 이루어진다. 일반적으로 주가가 상단 밴드를 상향 돌파하면 과매수 상태로 해석하고 하단 밴드를 하향 돌파하면 과매도 상태로 해석한다.

1-1. 배경

Price Channel은 미국의 상품 및 선물 거래의 선구자인 리처드 돈키언이 20세기 중반에 추세의 확인을 돕는 용도로 개발했다. 개발자의 이름을 따 Donchian Channel이라고 표기하기도 한다. 돈키언은 현재 추세 추종의 아버지라고 불린다.

2. 산출법

Price Channel은 아래와 같은 방법으로 산출된다.

\text{상단 밴드} = 최근\space\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 간의 최고가}

\text{중심선} = \text{상단 밴드와 하단 밴드의 평균}

\text{하단 밴드} = 최근\space\textcolor{red}{\text{N}}\text{일 간의 최저가}

2-1. 변수

#25. Price Channel

1. 개요

TRIX(Tripple Exponential Moving Average)는 지수이동평균을 3번 행한 값의 변화율을 보여주는 모멘텀 오실레이터 지표이다. 불필요하고 중요하지 않은 주가 변화를 제거하고 지표의 변동성을 줄여 안정적인 신호를 생성하기 위해 고안된 지표로, 매우 매끄러운 곡선을 그리는 장점을 가지고 있다.

1-1. 배경

TRIX는 기술적 분석에 관한 잡지, Technical Analysis of Stocks and Commodities의 편집자인 잭 헛슨(Jack K. Hutson)이 1980년대 초에 개발하였다.

2. 산출법

\text{TRIX}=\cfrac{\text{당일 EMA}^3-\text{전일 EMA}^3}{\text{전일 EMA}^3} \times100

\text{시그널}=\text{TRIX의 m일 지수이동평균}

-

\text{EMA}=\text{종가의 n일 지수이동평균}

-

\text{EMA}^2=\text{EMA의 n일 지수이동평균}

-

\text{EMA}^3=\text{EMA}^2 \text{의 n일 지수이동평균}

TRIX

#26. TRIX

1. 개요

주가 사이클의 변곡점을 찾아 매매시점으로 활용하고자 하는 모멘텀 지표이다. 주가의 평균변화율의 추이를 분석함으로써 상승과 하락의 강도를 측정한다. 단순히 SONAR만을 이용하기보다는 SONAR의 지수이동평균인 시그널을 함께 사용하면 지표의 안정성을 높일 수 있다.

1-1. 배경

SONAR는 1797년 일본 노무라 증권 조사부의 기술적 분석가인 오카모도에 의해 개발된 지표로서 주가 사이클의 전환점을 파악하기 위해 개발된 시계열 차트이다. SONAR 모멘텀이라는 이름으로 불리기도 한다.

2. 산출법

\text{SONAR}=\text{EMA}_t - \text{EMA}_{t-k}

\text{시그널}=\text{SONAR의 m일 지수이동평균}

\cdot \ \text{EMA}_t=\text{당일의 n일 지수이동평균}

\cdot \ \text{EMA}_{t-k}=\text{k일 전 n일 지수이동평균}

#27. SONAR

1. 개요

CMF(Chaikin Money Flow, 차이킨 자금흐름)는 거래량과 관련된 지표로, 일정 기간 동안 시장에 유입되거나 빠져나가는 자금의 흐름을 측정하기 위해 고안된 지표이다. -1에서 1 사이의 범위에서 움직이는 오실레이터의 일종이며, CMF의 값을 통해 매수 혹은 매도 압력의 강도를 알 수 있다.

1-1. 배경

CMF는 1980년대 초에 기술적 분석가인 마크 차이킨(Mar Chaikin)에 의해 만들어졌다. 마크 차이킨이 개발한 또다른 기술적 지표인 AD Line(Accumulation/Distribution Line)과 계산의 바탕이 되는 요소를 공유하기 때문에 밀접한 연관이 있다.

2. 산출법

\text{CMF}=\cfrac{\text{n일간 (CLV}\times \text{거래량)의 합계}}{\text{n일간 거래량의 합계}}

\cdot \ \text{CLV}=\cfrac{\text{(종가--저가) -- (고가--종가)}}{\text{고가--저가}}

2-1. 변수

•

기간: CMF 계산에 사용되는 값으로, n에 해당한다. 기본값은 21

#28. CMF

1. 개요

AD Line(Accumulation/Distribution Line, 누적확산지수)는 가격과 거래량에 기반한 보조지표로, 가격 움직임에 동반되는 거래량이 많을수록 향후 가격의 움직임이 더 커진다는 원리를 바탕으로 한다. 하루의 변동 폭 대비 종가의 상대적인 위치를 기반으로 매수와 매도의 상대적인 강도를 측정하며, 이를 통해 주식의 매집과 분산을 파악한다.

1-1. 배경

AD Line은 차이킨 오실레이터 등을 개발한 마크 차이킨(Marc Chaikin)이 만들었다. 다만, 래리 윌리엄스가 만든 William’s Accumulation/Distribution, 상승-하락선을 의미하는 Advance-Decline Line(AD Line) 등 비슷한 이름을 지닌 지표들과는 다른 지표이니 혼동하지 말아야 한다.

2. 산출법

\text{AD}=\text{AD}_{-1}+\text{CLV}\times \text{거래량}

\cdot \ \text{CLV}=\cfrac{\text{(종가--저가) -- (고가--종가)}}{\text{고가 -- 저가}}

#29. AD Line

1. 개요

윌리엄스 %R(Williams %R, %R)은 모멘텀 지표의 일종으로, 0과 -100 사이에서 움직이는 오실레이터형 지표이다. 현재 종가가 최고가와 최저가 중 어디에 더 가까운지를 계산하여, 과매도와 과매수 수준을 파악하기 위해 사용된다.

1-1. 배경

윌리엄스 %R은 원자재 및 선물 트레이더이자 저술가로 유명한 래리 윌리엄스(Larry Williams)가 1966년도에 개발하였다. 지표 계산을 위한 공식은 그의 저서인 How I Made One Million Dollars… Last Year… Trading Commodities(1979)에 소개되어 있다. 해당 책에 나와있는 오리지널 공식은 백분율화를 위해 100을 곱하지만, 이후 다른 매체를 통해 -100을 곱하는 방식이 퍼져 현재는 -100을 곱하는 방식이 통용되고 있다.

2. 산출법

\text{\%R} = \cfrac{\text{H}_N-\text{C}}{\text{H}_N-\text{L}_N} \times(-100)

\cdot \ \text{C}=\text{당일 종가}

\cdot \ \text{H}_N=\text{최근 N일간 최고가}

\cdot \ \text{L}_N= \text{최근 N일간 최저가}

2-1. 변수

#30. Williams %R

1. 개요

주가가 상승하기 전에 거래량이 먼저 상승하는 경우를 어렵지 않게 볼 수 있다. 또한 거래량의 상승 없이 전개되는 주가의 상승은 오래 이어지지 못하는 경우 역시 쉽게 볼 수 있다. 이처럼 '거래량의 움직임은 주가의 움직임에 선행한다'는 것을 전제로 한 지표가 차이킨 오실레이터(Chaikin Oscilator, CO)이다. 차이킨 오실레이터는 AD Line의 장기 이동평균과 단기 이동평균의 차이를 구함으로써 모멘텀의 변화를 측정한다.

1-1. 배경

차이킨 오실레이터는 기술적 분석가인 마크 차이킨(Marc Chaikin)이 개발하였다. 차이킨이 개발한 다른 지표인 CMF(Chaikin Money Flow)와 AD Line(Accumulation/Distribution Line)과 밀접한 연관이 있으며, AD Line을 기반으로 계산이 이루어진다는 특징이 있다.

2. 산출법

\text{CO}=\text{AD의 단기이동평균} - \text{AD의 장기이동평균}

\cdot \ \text{AD}=\text{AD}_{-1}+\text{CLV}\times \text{거래량}

\cdot \ \text{CLV}=\cfrac{\text{(종가} - \text{저가)} - \text{(고가} - \text{종가)}}{\text{고가}-\text{저가}}

위 식을 바탕으로, 차이킨 오실레이터를 구하는 과정은 다음과 같다.

#31. Chaikin Oscillator(차이킨 오실레이터)

1. 개요

차이킨 변동성(Chaikin Volatility, CV)은 가격 변동폭의 변화율을 나타내는 지표이다. ATR(Average True Range)과 유사한 방식으로, 주가의 당일 고가와 저가의 차이를 가격 변동폭으로 정의하며, 가격 변동폭의 변화율을 바탕으로 시장의 변동성을 측정하는 데 사용된다.

1-1. 배경

차이킨 변동성은 차이킨 오실레이터 등을 개발한 기술적 분석가인 마크 차이킨(Marc Chaikin)이 개발하였다.

2. 산출법

\text{CV}=\cfrac{\text{EMA(HL, n)}-\text{EMA(HL, n)}_{-n}}{\text{EMA(HL, n)}_{-n}} \times 100

\cdot \ \text{HL}=\text{고가 - 저가}

\cdot \ \text{EMA(HL, n)}=\text{HL의 n일 지수이동평균}

#32. Chaikin Volatility(차이킨 변동성)

1. 개요

투자심리도(Psychological Line)은 투자 심리의 변화를 보여주는 오실레이터형 지표로, 현재 시장 상태가 과열 상태인지 혹은 침체 상태인지를 알려준다. 최근 기간 동안 주가가 상승한 날의 비율로 측정되며, 50을 기준으로 높을수록 과열, 낮을수록 침체상태라고 볼 수 있다.

1-1. 배경

투자심리도는 RSI, Stochastic 등 본격적인 기술적 지표가 만들어지기 이전부터 존재해왔던 지표이다. 누가, 언제 투자심리도를 개발했는지는 정확하게 알려져 있지 않지만, 기술적 분석이라는 분야가 1900년대 초 찰스 다우(Charles Dow)의 다우이론에서 시작하였으니 투자심리도 또한 비슷한 정도의 역사를 가지고 있을 것이라는 견해가 있다.

2. 산출법

\text{투자심리도}=\cfrac{\text{N일간 주가 상승일 수}}{\text{N}}\times100(\%)

투자심리도는 최근 N일(12일을 주로 사용) 동안 상승한 날의 비율로 계산된다. 예를 들어, 최근 12일동안 주가가 상승한 일자가 9일이라면, 투자심리도의 값은

\frac{9}{12}\times 100=75

가 된다.

2-1. 변수

•

기간: 주가 상승일 수를 세는 기간을 결정하며, N에 해당한다. 기본값은 12

#33. 투자심리도

1. 개요

VR(Volume Ratio)은 일정 기간 동안의 주가 상승일의 거래량과 주가 하락일의 거래량을 비교하여 백분율로 나타낸 지표이다. 현재 주식 시장이 과열인지 침체인지를 판단하는 데 유용하게 사용된다.

2. 산출법

\text{VR}=\cfrac{\text{V}_\text{up}}{\text{V}_\text{down}}\times100(\%)

\cdot \ \text{V}_\text{up}= \text{(n일간) 상승일 거래량의 합 + 변동 없는 날 거래량의 절반}

\cdot \ \text{V}_\text{down}= \text{(n일간) 하락일 거래량의 합 + 변동 없는 날 거래량의 절반}

2-1. 변수

•

기간: VR 계산에 사용되는 값으로, n에 해당한다. 기본값은 20

3. 분석

3-1. 해석

#34. Volume Ratio

1. 개요

모멘텀은 현재 주가와 일정 기간 전 주가의 차이를 나타낸 지표이다. 현재 가격과 이전의 가격을 비교함으로써 주가의 속도, 변동폭, 추세의 강도를 나타내며, 추세의 전환점을 파악하기에 용이한 지표이다.

1-1. 배경

CNBC의 기술적 분석가로 일했던 존 머피(John J. Murphy)는 그의 저서인 Technical Analysis of the Financial Markets에서 “시장의 모멘텀은 고정된 시간 간격 동안 지속적으로 가격 차이를 취함으로써 측정된다”고 말한 바 있다. 모멘텀 지표는 이러한 방법을 기술적 지표로 만든 것이다.

2. 산출법

\text{모멘텀}=\text{당일 종가}-\text{n일 전 종가}

2-1. 변수

•

기간: 모멘텀 계산에 사용되는 값으로, n에 해당한다. 기본값은 10

#35. 모멘텀

1. 개요

DMI(Directional Movement Index, 방향성 지수)는 주가가 어떤 방향의 추세로 움직이고 있는지를 판단하고 그 추세의 강도를 측정하기 위해 사용되는 지표이다. +DI(Plus Directional Indicator)과 -DI(Minus Directional Indicator) 두 개의 선으로 구성되어 있으며, 이를 통해 상승 추세의 강도와 하락 추세의 강도를 측정한다.

1-1. 배경

DMI는 기술적 분석가인 웰레스 와일더(J. Welles Wilder)가 개발하였고, 1978년 그의 저서 ‘New Concepts in Technical Trading Systems’에서 RSI, ATR, PSAR등과 함께 소개되었다.

2. 산출법

+\text{DI}=\cfrac{\text{N일간 +DM의 합}}{\text{N일간 TR의 합}}

-\text{DI}=\cfrac{\text{N일간 --DM의 합}}{\text{N일간 TR의 합}}

\cdot \ \text{+DM}=\text{max(당일 고가 - 전일 고가, 0)}

#36. DMI(Directional Movement Index)

1. 개요

ADX(Average Directional Movement Index, 평균 방향성 지수)는 DMI를 기초로 하는 추세지표로, 추세의 강도를 측정하기 위해서 사용된다. 횡보 국면에 있을 때는 0에 가까운 값을 갖게 되고 상승 혹은 하락 추세가 강하게 보일수록 값이 커지게 된다. 보통 ADX가 25 이상일 때 추세가 강하고, 20 이하일 때 추세가 약하다고 판단한다.

1-1. 배경

ADX는 기술적 분석가인 웰레스 와일더(J. Welles Wilder)가 개발하였고, 1978년 그의 저서 ‘New Concepts in Technical Trading Systems’에서 DMI, ADXR등과 함께 ‘Directional Movement System’의 일부로 소개되었다.

2. 산출법

\text{ADX}_t=\cfrac{(n-1)\text{ADX}_{t-1}+\text{DX}_t}{n}

\cdot \ \text{DX}=\cfrac{|\text{(+DI)와 (--DI)의 차이}|}{\text{(+DI)와 (--DI)의 합계}}\times100

2-1. 변수

•

DMI 기간: DX 산출 시, +DI와 -DI의 계산에 사용되는 값이다. 기본값은 14

#37. ADX(Average Directional Movement Index)

1. 개요

ADXR(Average Directional Movement Rating)은 ADX에서 한 단계 더 나아간 지표로, 당일의 ADX와 일정 기간 전 ADX의 평균값으로 산출한다. ADX와 마찬가지로 추세의 강도를 측정하지만, 변동을 최소화하여 좀더 명확한 추세를 파악할 수 있도록 한다.

1-1. 배경

DMI는 기술적 분석가인 웰레스 와일더(J. Welles Wilder)가 개발하였고, 1978년 그의 저서 ‘New Concepts in Technical Trading Systems’에서 DMI, ADX등과 함께 ‘Directional Movement System’의 일부로 소개되었다.

2. 산출법

\text{ADXR} = \cfrac{\text{ADX}_t+\text{ADX}_{t-(n-1)}}{2}

\cdot \ \text{ADX}_t=\cfrac{(n-1)\text{ADX}_{t-1}+\text{DX}_t}{n}

\cdot \ \text{DX}=\cfrac{|\text{(+DI)와 (--DI)의 차이}|}{\text{(+DI)와 (--DI)의 합계}} \times 100

2-1. 변수

#38. ADXR(Average Directional Movement Rating)

1. 개요

피봇 포인트(Pivot Points)는 차트의 추세 변화와 잠재적인 지지/저항 수준을 판단하는데 사용할 수 있는 중요한 가격수준들을 나타내는 지표이다. 일정 기간동안의 고가, 저가 및 종가를 이용하여 향후 기간의 지지 및 저항 수준을 추정할 수 있다.

1-1. 배경

피봇 포인트는 원래 증권 거래소에서 자기매매업무를 담당하는 딜러인 플로어 트레이더들에 의해 사용되었다. 플로어 트레이더는 주가의 작은 변동에도 매매를 하기 때문에 초단기거래인 스캘핑이나 단기거래인 데이 트레이딩을 선호한다. 이러한 거래 환경에서는 급변하는 가격에 적절하게 대응하는 것이 매우 중요한데, 당일 매매의 저항과 지지선을 미리 예측하고 가격 움직임에 대응하기 위해 개발한 것이 바로 피봇 포인트이다.

2. 산출법

스탠다드(Standard)

\text{Pivot Point(P)}=\cfrac{\text{고가+저가+종가}}{3}

\text{1차 지지선(S1)}=\text{P}\times 2 - \text{고가}

\text{2차 지지선(S2)}=\text{P} - (\text{고가}-\text{저가})

\text{1차 저항선(R1)}=\text{P}\times 2 - \text{저가}

#39. Pivot Points

1. 개요

ROC(Rate Of Change)는 모멘텀 지표의 일종으로, 과거 일정 시점의 가격 대비 현재 주가의 변동률을 나타낸다. 0을 기준으로 등락을 반복하며, 상승 추세일 경우 0보다 큰 값을, 하락 추세일 경우 0보다 작은 값을 갖게 된다.

2. 산출법

\text{ROC}=\cfrac{\text{금일 종가}- \text{N일 전 종가}}{\text{N일 전 종가}}\times100(\%)

2-1. 변수

•

기간: ROC를 계산하기 위해 사용되는 기간을 의미한다. N에 해당하는 값으로, 기본값은 10이다.

3. 분석

3-1. 해석

현재 가격이 과거 가격보다 오르면 ROC가 상승하고, 과거 가격보다 내리면 ROC가 하락한다.

수식에서도 알 수 있다시피, ROC는 가격과 밀접하게 연관되어 있다. n일 전과 비교해서 가격이 오르면 ROC가 상승하고, 가격이 내리면 ROC도 하락한다. 대부분의 모멘텀 오실레이터 보조지표와 마찬가지로, 0선을 기준으로 오르내린다. 또한 플러스 값은 매수 압력 혹은 상승 모멘텀을 나타내며, 마이너스 값은 매도 압력 또는 하락 모멘텀을 나타낸다. 어느 방향으로든 값이 증가하면 모멘텀이 증가하고, 0으로 다시 이동하면 모멘텀이 감소함을 나타낸다.

#40. ROC

1. 개요

이격도는 주가와 이동평균선 간의 거리가 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 지표이다. 주가는 이동평균선으로부터 멀어지면 언젠가는 다시 이동평균선으로 되돌아 오려는 특성이 있는데, 이 성질을 수치화한 지표라고 볼 수 있다.

2. 산출법

\text{이격도}=\cfrac{\text{당일 종가}}{\text{당일의 n일자 이동평균}}\times100(\%)

2-1. 변수

•

기간: 이격도 계산에 사용되는 이동평균선의 기간을 결정한다. 복수의 기간을 선택할 수 있으며, 기본값으로는 5, 10, 20 ,60, 120이 사용된다.

3. 분석

3-1. 해석

이격도가 100 이상이라면 현재 주가가 이동평균선보다 위에 있음을, 100 이하라면 주가가 이동평균선 아래에 있음을 나타낸다.

이격도는 당일의 종가와 이동평균 간의 비율을 백분율로 나타낸 것이다. 이격도가 100 이상이라는 것은 현재 주가가 이동평균선보다 위에 있다는 것이고, 100 이하라는 것은 현재 주가가 이동평균 아래에 위치해 있음을 의미한다.

#41. 이격도

1. 개요

매물대란 거래량을 나타내는 지표로 최근까지의 거래량을 가격대별로 나타낸 것이다. 특정가격의 거래량을 수평방향 히스토그램으로 캔들차트나 바차트와 함께 표시한 것을 매물대차트 또는 누적 거래량 차트라고 한다. 매물대를 활용하면 어떤 주가 수준이었을 때 거래가 얼마나 많았는지를 쉽게 알 수 있다. 주로 지지나 저항을 파악할 때 사용한다.

1-1. 배경

매물대는 일정 기간 동안 누적 거래량을 알려주는 간단한 지표이지만 투자 심리를 투영하고 있다는 점에서 많은 사람들이 사용하고 있다. 투자자들이 본전을 찾고 싶어하는 심리는 저항선으로 작용하고, 반대로 바닥이라고 생각되는 지점에서 매수하려는 심리는 지지선으로 작용하게 된다.

2. 변수

•

매물대 수 : 가격 거래량의 구간의 개수를 정하는 변수. 기본값은 12이다. 

3. 분석

3-1. 거래량

막대의 길이가 길수록 거래량이 많음을 의미한다.

#42. 매물대

1. 배경

거래량은 일정 기간 동안 얼마나 많은 거래가 이루어졌는지, 즉 시장에서 몇 주가 거래되었는지를 측정하는 지표이다. 거래량에는 투자자의 심리와 시장에 대한 정보가 담겨 있기 때문에, 기술적 분석에 있어 중요한 지표로 여겨진다.

2. 분석

2-1. 해석

거래량은 시장에서 거래된 주식의 수를 나타내며, 주가에 영향을 미칠 수 있다.

거래량은 특정 기간 동안 시장에서 얼마나 많은 수의 주식이 거래되었는가를 나타낸다. 주가가 상승하면 매수세가 과열되며 더 많은 매수자들이 앞다투어 매수에 참여하려 하기 때문에 거래량이 늘어나는 경향이 있다. 이렇게 증가한 거래량은 새로운 매수세력을 자극하며 추가상승을 부추길 수 있다.

물론 반대의 경우도 발생할 수 있다. 즉, 주가는 오르지만 거래량은 하락하는 상황이 발생할 수 있다는 것이다. 해당 종목이 대중의 관심을 받지 못하고 소외되었다는 것을 의미하며, 잠재적인 추세 반전에 대한 경고로 받아들일 수 있다.

핵심은 다음과 같다. 주가가 상승 혹은 하락하더라도 거래량이 미미하면 거의 의미가 없는 움직임이라고 볼 수 있다. 이 때 의미가 없는 움직임이란, 매수 혹은 매매 신호를 발생시키기에 충분하지 않은 가격 움직임을 말한다. 반면, 대량의 거래량을 동반한 주가의 상승이나 하락은 주가의 근본적인 변화를 나타내기 때문에, 충분히 매매에 참고할만한 움직임으로 활용할 수 있다.

2-2. 유동성

거래량이 많은 주식은 거래가 활발하게 이루어지기 때문에 유동성이 크다.

투자자는 일반적으로 거래량이 더 많을 때 거래하는 것을 선호한다. 이는 매수와 매도에 적극적인 관심을 갖는 시장참가자들이 더 많다는 것을 나타내기 때문이다. 거래량이 많으면 일반적으로 매수/매도 스프레드가 더 줄어들고, 주문이 더 빨리 처리되며 호가 간의 차이가 더 적을 수 있다. 즉, 유동성이 크다고 볼 수 있다.

#43. 거래량