기술적 분석 못하면 절대 주식투자 하지 마라
기술적 분석을 하다 보면, 그 유용성에 깊은 회의가 들 때가 많다. 지나간 것을 되돌아보면서 차트를 분석하는 것은 항상 쉬운 일이다. 그러나 실제로 투자를 하면서 차트를 분석하는 것은 또 다른 문제로 다가온다.
사실 기술적 분석은 그 기법에 맞는 과거의 특정기간을 선택하여 짜깁기 하면, 아주 잘 들어맞는 이상적 사례를 만들 수 있다. 시중에 유통되는 대다수 투자비법서들의 차트를 보면 대개가 이런 식이다. 차트에 표시된 매수매도 신호는 완벽하기 짝이 없다.
그런데, 수 많은 투자관련 비법 서적에서 제시하고 있는 기술적 분석방법들은 지나간 차트에서만 기가 막히게 잘 들어 맞을 뿐,(그것도 책에서 제시된 차트에서만) 막상 실전에서 적용하려 들면 일이 꼬이기 시작한다. 왜 그럴까?
잭 슈웨거의 "기술적 분석 못하면 절대 주식 투자 하지 마라"는 그런 의문에 일정 부분 답을 던져 준다. 저자는 "1980년 스위스 프랑에 6일 이동평균값이 상승전환하면 매수하고 하락전환하면 매도하는 기법으로 6,000달러 투자금으로 연간 수익률 287%를 올렸다"는 광고를 보고 직접 검증해 본다.
1976년부터 1983년 중반까지 광범위한 시장을 대상으로 이 기법으로 매매한 결과, 25개 시장 중 19개의 시장에서 손실이 났으며, 실험대상의 반 이상인 13개의 시장에서 연간 3,000달러, 총 2만 2,500달러의 손실이 발생했고 5개의 시장에서는 연간 6,000달러, 총 4만 5,000달러의 손실이 발생했다.
위와 같은 결과는 비단 이동평균선 매매기법뿐만 아니라, 아마 세상에 유통되는 모든 기술적 매매기법대로 투자를 한다면 대동소이한 결과가 나올 것이다.
왜냐하면 MACD나 스토캐스틱 등 모든 기술적 지표들은 이동평균선과 같이 가격 움직임을 토대로 만들어졌으므로, 미세한 시차의 차이만 있을 뿐, 동일한 신호를 보내고 있기 때문이다. 만들어진 원리가 비슷비슷하니 당연한 결과다.
이른바 투자비법 서적으로 팔리는 대부분의 국내서적들은 이들 지표 중에서 하나를 따 오거나 아니면 조합하여 무슨 비법이라도 되는냥 떠벌린다. 그러한 비법들이 그들이 말하는 대로 그렇게 정확하다면 그들은 벌써 못되어도 세계 갑부 순위 10위에는 벌써 올랐을 것이다.
대중적인 기술적 분석이 참패하는 이유는 거래 비용, 즉 매매 수수료와 슬립페이지(slippage, 이론과 현실의 차이)에서 기인한다고 잭 슈웨거는 말한다. 잦은 매매신호는(게다가 정확한 신호일 확률도 50%가 되지 않는다) 투자원금을 갉아 먹게 만들고, 이론상의 매매가격과 현실에서의 매매가격 차이 또한 손실을 누적되게 만든다는 것이다.
무엇보다 중요한 것은 같은 패턴을 사용하는 기술적 분서가들조차도 이들 패턴을 기술적 분석 도구 기술적 분석 도구 다르게 해석할 수 있는데, 예를 들어 어느 분석가는 이중 천정이라고 판단한 것을 다른 사람은 박스권 안에서의 조정 국면으로 볼 수도 있는 것이다. 그렇게 되면 투자결과가 어떻게 되겠는가?
그래서 잭 슈웨거는 차트분석은 매우 주관적인 면을 갖고 있기 때문에 차선의 예측이 꼭 필요한 것이며, 거래의 상당수가 손해를 보았음을 염두에 두고, 투자자들은 개인적으로 선호하는 기술적 도구를 선택하고 개인적인 분석 스타일을 만들어야 한다고 강조한다.
"기술적 분석 못하면 절대 주식 투자 하지 마라"은 먼저 전통적인 기술적 분석법을 체계적으로 정리하고 해석하는데서 출발한다. 차트 유형 분석과 추세선 그리기 같은 기초적인 사항들을 개괄하고, 기술적 분석의 주요 개념들을 광범위하게 검토한다.
그런 점에서 이 책은 기본적인 분석 도구들과 기술적 분석의 주요 개념들을 깊이 있게 다룬 기술적 분석의 기본서로 삼아도 좋을 듯 하다. 그리고 후반에서 다루고 있는 트레이딩 시스템과 투자를 위한 가이드라인은 투자자들에게 유익한 지침으로 삼을 만하다.
잭 슈웨거는 1980년대 이전에 기술적 분석이 소수의 투자자들에 의해 사용되어졌을 때는 돌파가 매매 신호로서 상대적으로 잘 맞아떨어지는 경향이 있었고 이 때는 신호도 별로 실패하지 않았는데, 기술적 분석이 매우 대중화되면서부터 기술적 신호들의 유용성이 떨어졌다고 분석한다.
사실상 이탈 후에 일어나는 가격의 반전(즉 실패한 신호들)은 예외라기보다는 하나의 규칙으로 되어버릴 정도가 되어 버린 것이다.
이처럼 기술적 분석에 의한 기계적인 매매는 아마도 재앙을 불러 올 것이다. 흔히 차트 분석은 과학이 아니고 예술이라고 한다. 기술적 분석은 시대에 따라 변하고, 시장이나 상황에 따라 유연하게 해석할 수 있는 독자적인 힘을 길러야 할 것이다.
'실패한 신호(failed signals)'에 대한 저자의 독특한 해석은 기술적 분석의 어려움을 잘 설명해 준다.
저자는 실패한 신호들이 전통적인 차트 패턴 보다도 더욱 신뢰성 있다고 생각한다. 만약에 실패한 신호가 널리 사용된다면, 장기적인 관점에서 이 지표 또한 그 신뢰성이 떨어질 것이다. 마지막 코멘트로서, 실패한 신호들의 개념은 전통적인 차트분석의 맥락에서 제시되었다. 미래에는 대중적인 지표는 또 다시 변할 것이다.
그러나 실패한 신호들의 개념은 전통적인 지혜를 바탕으로 더욱 다이내믹하게 될 것이다. 만약 새로운 차트 패턴이 미래에 기술적 신호로서 대중화된다면, 그 패턴의 실패는 패턴 자체보다 더욱 의미 있는 것으로 간주될 것이다.
따라서 실패한 신호의 개념은 시간을 초월하여 사용할 수 있을 것이다. 실패한 신호를 이용하는 데에는 훈련이 필요할 뿐만 아니라 이러한 유연성은 차트 분석의 효율적 사용에 필수적이다.
기술적 분석 마법사 사용
설명 분석 보고서를 생성하려면 전용 마법사를 사용합니다. 구성은 분석할 데이터와 원하는 렌더링에 따라 다릅니다.
데이터베이스에서 데이터 분석
설명 분석 마법사는 Tools > Descriptive analysis 메뉴: 이 경우 분석은 기본적으로 수신자에 대한 관심입니다(nms:recipient). Adobe Campaign 데이터베이스의 모든 데이터에 적용됩니다.
표준 수신자 이외의 테이블을 분석하려면 다음을 수행합니다(nms:recipient)을 클릭하고 Advanced settings… 마법사의 마지막 단계에서 연결하고 설정과 일치하는 표를 선택합니다(이 경우 ) cus:개별:
데이터의 일부에 대한 통계를 생성하려는 경우 필터를 정의할 수 있습니다. 이렇게 하려면 Advanced settings… 아래와 같이 적용할 필터를 링크하고 정의합니다.
이 분석은 런던에서 16세 이상 거주 중인 데이터베이스 수신자에게만 관심을 가질 것이다.
데이터 집합 분석
다른 컨텍스트를 통해 설명 분석 마법사를 사용할 수 있습니다. 목록, 워크플로우 전환, 하나 이상의 게재, 수신자 선택 등
수신자 테이블을 가리키는 Adobe Campaign 트리의 여러 노드를 통해 액세스할 수 있습니다.
항목을 선택하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 설명 분석 마법사를 엽니다. 선택한 데이터만 분석됩니다.
세트 수신자을 클릭하고 분석할 수신자를 선택한 다음 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 을 선택합니다 Actions > Explore…, 위에 표시된 것처럼. 필터를 수신자 목록에 적용하면 해당 콘텐츠만 분석됩니다.
폴더 또는 현재 필터의 모든 수신자를 선택하려면 Ctrl+A 단축키를 사용합니다. 즉, 표시되지 않은 수신자도 선택됩니다.
수신자를 설명하는 분석의 예는 다음을 참조하십시오. 정성 데이터 분석.
의 컨텍스트에서 워크플로우을 눌러 수신자 테이블을 가리키는 변환에 커서를 놓고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭한 다음 을 선택합니다 Analyze target. 자세한 내용은 의 예를 참조하십시오. 워크플로우에서 전환 타겟 분석.
대상 목록을(를) 한 개 이상의 목록을 선택하고 수신자와 동일한 프로세스를 적용합니다.
의 컨텍스트에서 게재을(를) 클릭한 후 대상을 분석할 게재를 선택하고 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 을(를) 선택합니다 Actions > Explore the target를 아래와 같이 표시합니다.
게재에 대한 설명 분석 예는 다음과 같습니다. 모집단 분석 여기에서 다음을 수행합니다. 수신자 추적 로그 분석.
질적 배포 템플릿 구성
다음 Qualitative distribution 템플릿을 사용하면 모든 유형의 데이터(예: 회사 이름, 이메일 도메인)에 대한 통계를 만들 수 있습니다.
구성 옵션은 를 통해 작성된 보고서에 사용할 수 있습니다 Qualitative distribution 템플릿은 다음 위치에 자세히 설명되어 있습니다. 표에 데이터 표시. 전체 예제는 모집단 분석.
설명 분석 마법사를 사용하여 데이터를 분석하는 경우 사용 가능한 옵션은 선택한 설정에 따라 다릅니다. 다음은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
데이터 바인딩
표시할 변수를 선택할 때 데이터 바인딩을 정의할 수 있습니다. 즉, 선택한 데이터에 대한 그룹화 기준을 구성합니다.
합계를 사용하여 계산으로 관련 필드를 계산하면 다음을 확인합니다 The data is already aggregated 공연을 향상시키기 위해
옵션은 필드의 컨텐츠에 따라 달라집니다.
None : 이 옵션을 사용하면 시작 없이 변수에 사용 가능한 모든 값을 표시할 수 있습니다.
이 옵션은 주의해서 사용해야 합니다. 보고서 및 시스템 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
Auto : 이 옵션을 사용하면 가장 자주 표시되는 값 n개를 표시할 수 있습니다. 자동으로 계산되며, 각각 저장소 수와 비교하여 변수의 백분율을 나타냅니다. 숫자 값의 경우 Adobe Campaign은 자동으로 n 클래스를 생성하여 데이터를 로 정렬합니다.
Manual : 이 옵션은 다음과 같이 작동합니다 Auto 옵션을 선택하지 않으면 이러한 값을 수동으로 설정할 수 없습니다. 이렇게 하려면 Add 값 테이블 오른쪽에 있는 단추입니다.
개인화 전에 Adobe Campaign에서 값을 자동으로 초기화할 수 있습니다. 이렇게 하려면 생성할 저장소 수를 입력하고 Initialize with 링크는 아래와 같습니다.
그런 다음 필요에 맞게 컨텐츠를 조정할 수 있습니다.
원하는 정밀도 수준에 따라 날짜가 포함된 필드를 시간, 일, 월, 년 등으로 그룹화할 수 있습니다.
Modulo : 숫자 값의 경우 값 그룹을 만들 수 있습니다. 예를 들어 값이 10인 모듈로를 사용하면 10씩 변경되는 값의 간격을 만들 수 있습니다.
이 예를 사용하면 연령 그룹별로 수신자 분류를 볼 수 있습니다.
표에 데이터 표시
도구 모음을 사용하여 표에 있는 변수 표시를 개인화합니다. 열을 삭제하고, 데이터를 열이 아닌 라인으로 표시하고, 열을 왼쪽이나 오른쪽으로 이동하거나, 값 계산을 보거나 변경할 수 있습니다.
창의 위쪽 섹션에서 표시 설정을 선택할 수 있습니다.
통계 이름과 소계를 표시하거나 숨기고 통계 방향을 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 분석 보고서 표시 설정.
차트에 데이터 표시
설명 분석 마법사의 첫 번째 단계에서는 테이블 없이 데이터를 차트 양식으로만 표시하도록 선택할 수 있습니다. 이 경우 그래픽을 구성할 때 변수 선택을 수행해야 합니다. 먼저 표시할 변수 수를 선택하고 관련 데이터베이스에서 필드를 선택해야 합니다.
그런 다음 원하는 차트 유형을 선택합니다.
변수와 변수를 차트와 테이블에 동시에 표시할 수 있습니다. 이렇게 하려면 Table configuration 창을 엽니다. 클릭 Next 차트 구성 창에서 차트 유형을 선택합니다. 하위 차원이 테이블에 정의되어 있으면 차트에 표시되지 않습니다.
을(를) 클릭합니다. Variants 를 눌러 차트 등록 정보를 수정합니다.
제공된 옵션은 선택한 차트 유형에 따라 다릅니다. 자세한 정보는 이 페이지를 참조하십시오.
통계 계산
설명 분석 마법사를 사용하여 데이터에 대한 여러 유형의 통계를 계산할 수 있습니다. 기본적으로 단순 카운트는 하나만 구성됩니다.
클릭 Add 새 통계를 만들려면
다음 작업을 수행할 수 있습니다.
Count 합계 필드의 중복 값을 포함하여 집계할 필드의 null이 아닌 모든 값을 계산하려면 다음을 수행합니다.
Average 숫자 필드에 있는 값의 평균을 계산하려면,
Minimum 숫자 필드에 있는 값의 최소값을 계산하려면,
Maximum 숫자 필드에 있는 값의 최대 개수를 계산하려면,
Sum 숫자 필드에 있는 값의 합계를 계산하려면,
Standard deviation 반환된 값이 평균 주위에 분산되는 방식을 계산하려면,
Row percentage distribution 열의 값 비율과 행의 값 비율을 계산하려면(테이블에만 사용 가능)
Column percentage distribution 행의 값 비율과 열의 값 비율(테이블에만 사용 가능)을 계산하려면
Total percentage distribution 값에 관련된 수신자의 분포를 계산하려면,
Calculated field 개인화된 연산자를 만들려면(테이블에만 사용 가능) 다음 User function 필드를 사용하면 데이터에 적용할 계산을 입력할 수 있습니다.
예: 국가 및 출처를 기준으로 고객당 평균 구매 금액 계산
위의 정보를 테이블에 표시하려면 고객당 평균 구매 금액을 저장할 계산된 필드를 만들어야 합니다.
이 통계는 테이블에 표시되지 않습니다. 의 선택을 취소해야 합니다 Display in the table 옵션 Advanced 탭.
새 만들기 Calculated field 통계를 입력하고 다음 공식을 입력합니다 User function 필드: @purchases/@count.
보고서 표시
마법사의 마지막 단계에서는 구성된 대로 보고서나 테이블 또는 차트를 표시할 수 있습니다.
보고서에 테이블이 있으면 계산 결과 셀이 색칠됩니다. 결과가 높을수록 색이 강해진다.
결과 레이아웃을 변경할 수 있습니다. 이렇게 하려면 관련 변수를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 바로 가기 메뉴에서 입력을 선택합니다.
보고서에 차트가 포함되어 있으면 범례 레이블을 사용하여 표시된 정보를 필터링할 수 있습니다. 차트에서 표시를 활성화/비활성화하려면 레이블을 클릭합니다.
수량 배포 템플릿 구성
설명 분석을 직접 생성하려면 템플릿의 새로운 설명 분석 기본적으로 설정되지 않은 경우 선택합니다.기술적 분석 도구
다음 Quantitative distribution 측정하거나 계산할 수 있는 데이터(예: 송장 금액, 수신자 연령)에 대한 통계를 생성할 수 있는 템플릿입니다.
를 통해 생성된 분석 보고서의 구성 모드 Quantitative distribution 템플릿은 구현 예제에 자세히 설명되어 있습니다 수량 데이터 분석.
설명 분석 마법사를 사용하여 양적 보고서를 만들 때 사용할 수 있는 옵션은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
먼저 계산이 중요한 변수를 선택합니다.
기본적으로 Adobe Campaign에서는 선택한 데이터에 대해 계산되는 일련의 통계를 제공합니다. 필요에 따라 이 목록을 변경하거나, 목록에 추가하거나, 통계를 삭제할 수 있습니다.
다음 작업을 수행할 수 있습니다.
Count 합계 필드의 중복 값을 포함하여 집계할 필드의 null이 아닌 모든 값을 계산하려면 다음을 수행합니다.
Average 숫자 필드에 있는 값의 평균을 계산하려면,
Minimum 숫자 필드에 있는 값의 최소값을 계산하려면,
Maximum 숫자 필드에 있는 값의 최대값을 계산하기 위해.
Sum 숫자 필드에 있는 값의 합계를 계산하려면,
Standard deviation 반환되는 값이 평균 주위에 분배되는 방식을 계산하기 위해.
Number of missing values 정의된 값이 없는 숫자 필드 수를 계산하려면
Decile distribution 반환된 값을 배포하려면 각각 숫자 필드에 있는 값의 1/10을 나타냅니다.
Custom distribution 사용자 정의 임계값을 기준으로 반환된 값을 분배하려면 다음을 수행합니다.
다음 Detail… 버튼을 사용하면 통계를 편집하고 필요한 경우 계산 또는 표시를 개인화할 수 있습니다.
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- 증시 예측에 과연 족집게는 있는가. 과학적·경제학적 분석과 경험, 육감, 심지어 점쟁이까지 동원되는 증시 분석의 세계. 시골의사는 그래프와 통계에 목을 매고 투자에 나선 개미 투자자와 사설기관의 기술적 분석 도구 기술적 분석 투자를 놓고 2회에 걸쳐 메스를 댄다. 이번 호에선 기술적 분석의 토대를 쌓은 다우 이론과 기술적 분석의 아버지로 불리는 리버모어의 전설적 투자 기법이 오늘날 증시에 끼친 영향과 그 부작용에 대해 논한다.
기술적 분석의 태두 찰스 다우. 그의 이론은 오늘날 많은 허점이 드러나고 있다.
주가를 분석하고 예측하려는 시도는 1900년대 초 미국에서 본격적으로 시작됐다. 하지만 동양에서는 그보다 더 앞서 주식이 아닌 일반 상품, 예를 들어 쌀이나 인삼 등을 거래하면서 일종의 규칙성을 찾으려는 노력이 있었다. 하지만 상품거래이론이 집대성된 곳은 결국 주식시장이었다. 환금성이 높고 참여자가 많아 거래가 활발했으며, 또 거래 자료가 풍부했기 때문이다.
주식시장을 분석하는 방식은 대개 기본가치 분석과 기술적 분석으로 나뉜다. 전자는 기관투자자들이 상용하고, 후자는 기관투자자보다 정보나 분석력이 떨어지는 개인투자자들의 전유물에 가깝다(물론 기관투자자들도 이를 아예 무시하는 것은 아니다). 지금 증권방송이나 주식을 가르치고 주가를 예측하는 사설기관들의 분석도구 역시 기술적 분석 일색이다. 그렇다면 대체 이 기술적 분석이라는 것이 무엇이기에 그렇게도 많은 사람이 배우려 하고, 또 오래도록 전승비급(傳承秘·#54622;)으로 생명력을 유지해온 것일까.
‘기술적 분석’ 분야는 ‘다우 이론’을 주창한 찰스 다우로부터 비롯됐다고 보는 게 정설이다. 그는 지금으로부터 109년 전에 ‘월스트리트저널’을 창간한 언론인이자 시장 분석가였다. 다우는 1900년부터 1902년까지 그가 편집을 책임지던 ‘월스트리트저널’ 기고를 통해 ‘시장가격의 평균’ 개념을 주창했다. 지금에야 너무나 당연한 것이지만 당시로서는 획기적인 제안이었다.
그의 논지는 단순했다. ‘급류가 일건 물결이 잔잔하건 강을 건널 수는 있다. 하지만 강폭이 좁고 물결이 잔잔할 때 배를 띄우면 강을 건널 가능성이 높지만, 홍수로 강물이 넘쳐날 때 강을 건너면 배가 뒤집힐 위험이 크다. 그런데도 사람들은 늘 강을 건너려 한다’는 것.
그는 자신이 창업한 다우존스 앤 컴퍼니(Dow Jones ＆ Company)를 통해, 1896년까지 시장 평균주가를 공표한 데 이어 1897년부터는 산업 평균주가와 철도 평균주가를 발표했다. 이는 현재의 종합지수와 같은 개념으로 배를 띄우기 전에 홍수가 날지 물결이 잔잔할지를 보여주는 일기예보 같은 것이었다. 그러자 개별종목의 가격과 정보에 의존하던 투자관행에 획기적인 변화가 일어났다. 이때부터 사람들은 ‘시장상황’이라는 용어를 사용하고 지수에 관심을 가지기 시작했다.
찰스 다우가 지수를 제안한 것은 가격을 단순 수치로만 보면 추세를 알 수 없고, 투자는 추세를 아는 데서 출발한다는 것을 자각했기 때문이다. 다우는 평균주가와 철도지수의 관계를 주목했다. 그는 당시엔 운송주가 모든 산업주의 핵심이었으므로 철도주의 향방이 주식시장 전체의 미래를 보여준다고 믿었다.
그는 이렇게 평균주가로 씨줄을 엮은 다음, 거기에 다시 날줄을 매겼다. 평균주가에는 세 가지 흐름이 있으며, 가격 흐름은 이 세 가지 흐름, 즉 이들의 추세를 모두 검토함으로써 이해할 수 있다는 것. 하지만 찰스 다우는 고작 수십 편의 칼럼을 썼을 뿐이고 굳이 주가를 예측하려는 시도도 하지 않았다. 자신의 이론에 대해 ‘다우 이론’이라고 명명하지도, 알리지도 않았다. 다만 그에게 영향을 받은 ‘월스트리트저널’의 후임 편집자 찰스 해밀턴이 그에게서 배운 이론과 지식을 바탕으로 ‘주식시장의 규준(The Stock Market Barometer)’이라는 책을 써 그의 이론이 세상에 알려졌다. 그 후 S. A. 넬슨이라는 분석가가 1902년 ‘주식투자의 a,b,c,’라는 책에서 그의 이론에 ‘다우 이론’이라고 이름을 붙였다.
핵심은 장기 추세, 조정, 일간 흐름
어쨌거나 다우 이론의 기술적 분석 도구 핵심은 씨줄이 아닌 날줄에 있다. 가격 흐름엔 크게 세 가지가 있는데, 그중 가장 크고 중요한 흐름은 장기 추세, 즉 긴 기간의 대세하락이나 상승과 같은 흐름이라는 논리였다. 이 흐름은 대개 2년에서 수년까지 이어지는 큰 흐름으로써 시장의 모든 요인이 가격에 반영될 때까지 유지된다는 것. 이를테면 대세하락은 향후 일어날 모든 부정적 사건이나 우려들이 모두 시장에 반영될 때까지 이어지고, 상승은 경기확장과 이익개선에 대한 기대와 향후 가능한 모든 호재가 주가에 다 반영되는 순간까지 이어진다는 것이다.
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기술적 분석 도구
기술적 분석. 절대적인 도구일까여?
기술적 분석이란게 도데체 뭐고 그 목적이 뭔가여? 도데체 왜 모든 개투들이 이에 목매달고 있을까여?
모든 차트는 동일한 방법으로 해석될 수 있을까여? 달리 말하면 금 차트나 원유 차트나 삼성전자 차트나 선물 차트나, 일봉 차트나 주봉 차트나 분봉 차트 모두 똑같이 해석해도 무방할까여?
오늘 저녁에는 이런 야그를 조금 해볼까 합니다.
여러분이 자동차를 운전하고 있다고 하겠습니다. 자동차 속도를 시간의 흐름에 따라 그래프로 그린다면 그게 아마 차트랑 똑같은 모습일 겁니다. 액셀을 살짝 밟았다 뗐다를 반복하는 동안 속도봉은 파동을 그릴 거고 아마 쌍바닥, 쌍봉 이런거도 나올겁니다.
또 다른 예를 들어보죠. 다이어트 중인 사람들 많죠? 비만 클리닉 같은데 가면 올 때마다 체중을 기록합니다. 그 체중의 기록을 그래프로 그린다면 그게 또 차트랑 아주 붕어빵입니다. 고공권을 달리던 체중이 다이어트를 시작해서 열심히 하면 아마 머리 어깨형 패턴이 나올 수도 있고, 하락추세 중에 가끔씩 본능을 주체하지 못해서 폭식을 하는 날에는 중간 중간 반등이 나올 수도 있습니다.
자, 이런 상황에서 어떤 차트 고수가 등장합니다.
이 차트 고수는 자동차 운전수와 다이어트 중인 여자한테 말합니다.
(자동차 운전수에게) "어이, 당신 속도 차트를 보니까 지금 5분 이평선 지지를 받으면서 쌍바닥을 만들었어! 속도가 많이 올라가겠네!"
(다이어트 중인 여자에게) "쯔쯔, 당신, 열심히 다이어트 중이긴 한데, 체중이 박스권에서 머물다가 위로 돌파를 했어. 아마 한동안 체중이 계속 불어날거야."
이 말을 듣고 반발심을 느낀 운전수가 감속을 기술적 분석 도구 해버리거나, 다이어트 중인 여자가 열받아서 단식을 시작하면 그 차트 고수 예측은 모조리 틀린 야그가 될 겁니다.
아, 가격 차트는 이런 차트와 틀리다구여? 그건 수급의 원리라는 아주 특별한 원리에 기초하고 있기 때문에 그런 가격 차트만이 기술적 분석의 대상이 된다구여? 그러면 경제 지표 차트는 기술적 분석이 통하지 않겠군여?
여러분. 차트 분석 기법이 처음 어디서 유래되었는지 아시는지?
차트 분석이란 결국 시계열 분석(TIME SERIES ANALYSIS)의 일종입니다. 시간이 흐름에 따라 확률함수에 의해 결정되는 변수를 쭉 늘어뜨려 놓은 것은 시계열이라 하는데 이런 시계열이 펼쳐지는 과정은 크게 보면 매 순간 독립 시행이 이루어지는 베르누이 과정(BERNOUILLI PROCESS)과 이전 상태에 따라 그 다음 상태가 확률적으로 영향을 받는 마르코프 과정(MARKOV PROCESS), 대략 이 두 가지로 나눌 수 있습니다. 물론 이 용어는 깡그리 잊어버려도 됩니다.
중요한 건 랜덤 워크 추종자들은 주가의 흐름이 베르누이 과정(혹은 연속 시계열로 본다면 푸아송 과정)이라고 본다는 거고, 기술적 분석가들은 마르코프 과정이라 본다는 겁니다.
대체로 기술적 분석 도구 많은 연구들이 주가는 베르누이 과정임을 지지하고 있고, 간혹 주가 흐름이 제한적 마르코프 과정이라는 야그가 나오고 있지만 모두가 인정하는 부분은 그저 변동성이 특정한 구간에 밀집되는 변동성 군집(VOLATILITY CLUSTERING)이 일어난다는 정도죠.
개투 여러분들이 이렇게 머리 좋은 박사님들의 연구 결과를 통해 배울 수 있는걸 뭘까여? 야, 너 헛소리 하지 마라! 이렇게 반발하는 걸까여?
1) 주가는 결정론적 과정(DETERMINISTIC PROCESS)이 아니라 확률적 과정(PROBABILITISTIC PROCESS)이다. 달리 말하면 과거의 차트는 미래의 차트를 결정하지 않는다라는 겁니다.
2) 주가 변동성은 몰려다닌다. 예를 들어 작년 대폭락장처럼 급락과 급등이 미친 듯이 일어나는 구간은 띄엄 띄엄 있는게 아니라 한꺼번에 닥친다는 거죠.
더 한 마디로 축약하자면 기술적 분석은 시계열에 대한 통계적 분석이라는 겁니다.
주가는 평균과 표준편차를 가지고 있고 이러한 접근에서 나온 것이 이동평균이니 볼린저 밴드니 하는 것들이죠.
이러한 통계적 기반에 대해서는 전혀 알지 못한채 통계적 도구를 가지고 결정론적인 예측을 하는 사람들은 잘못된 접근을 하고 있는 거죠.
결국 차트를 접근하는 가장 좋은 방법은 과거의 차트 그 자체가 미래를 결정한다는 '시세 결정 요인으로서의 차트'가 아닌 '다양한 기본적 요인을 반영하는 도구로서의 차트'로 생각하는 겁니다. 주가의 움직임에는 이유가 있습니다. 다만 그 이유가 차트는 아닙니다. 어떤 거대자본이 '아, 차트가 이쁘네. 당장 투자하자'하지는 않습니다. 그랬다가는 윗대가리한테 맞아 죽을 겁니다.
다만 차트는 과거의 추세를 보여주고 이러한 추세 결정 요인(그게 뭔지는 알 수 없지만)이 당분간 지속될지도 모른다는 예측과, 과열과 침체의 여부, 과거 역사를 통해 보았을 때 이러한 추세 패턴이 어떠한 시대적 상황, 경제적 근간 등에서 비롯되었는지를 알고 이를 현재 상황에 투영하여 통계적인 예측을 하는 등에 사용할 수 있는 겁니다.
예를 들어 대체로 맞는 통계적 예측 중 하나는 거대한 거래량이 터지면 시세가 어느 쪽이든 움직인다는 기술적 분석 도구 건데, 이러한 예측은 과거 데이터를 통해 높은 확률로 검증이 됩니다. 그리고 거래량이 터지면서 변동성이 커지면 변동성 군집 현상 때문에 한동안 변동성 확대 국면이 나타날 것이다라고 예측하는 것은 상당히 합리적인 근거를 가지고 있다고 하겠습니다.
추세란 어떻게 말하면 평균의 반복적 갱신 과정이라고 볼 수 있으며 상승 추세 중에서도 한번씩 생뚱 맞게 크게 하락하는 날이 있을 수 있고 하락 추세 중에서도 그 반대 날이 있을 수 있습니다. 모든 자연 속의 데이터는 평균을 중심으로 일정한 표준편차를 기술적 분석 도구 보이니까요. 이러한 극단적 가격에서 거래하는 것을 피하기 위해 이동평균과 같은 통계적 도구를 사용하게 됩니다.
다시 처음의 운전수 예로 돌아가보겠습니다.
자동차의 속도 차트를 보고 이상하게 시속 80km만 되면 그 이상으로 올라가지 않는 것을 보고 그 부근에서 속도가 저항을 받는다라는 표현을 할 수는 있습니다. 그러나 진실은 아마도 여러가지 요인 때문에 차가 시속 80km 이상으로 달리지 못하는 걸겁니다. 국도를 달리고 있기 때문일 수도 있고 앞에 차가 삘삘거리면서 80km이상 안 달리기 때문일 수도 있습니다. 아니면 운전사의 성격 상 과속을 싫어해서 그럴 수도 있습니다. 결국 차트를 보는 사람이 속도가 시속 80km에 다다르면 다시 떨어질 것이다라고 베팅하는 것은 과거 데이터를 통해 보면 합리적이라고 할 수 있지만 그것을 어떤 절대적인 법칙으로 받아들여서는 안된다는 겁니다. 만약 운전수가 어느 순간 고속도로로 나가게 되면 갑자기 시속 140km까지 밟아버릴 수도 있습니다. 핵심은 그러나 개투들은 차 자체를 보지는 못하고 차트만 볼 수 있다는 겁니다. 또 운전수의 성향에 대한 보고서, 교통 정보나 뉴스 같은 것 정도를 들을 수 있을 겁니다. 그러나 도로 위에서 달리는 차 그 자체를 볼 수 있는 사람은 세력 뿐입니다. 그게 바로 개투의 한계죠.
차트를 보고 차후 시장이나 종목의 미래를 예측한다는 건 마치 자동차 속도를 과거의 차트를 보고 예측하는 것과 똑같습니다. 우리는 과거에 속도가 80km 이상으로 올라가지 않았기 때문에 무엇인가가 자동차로 하여금 그 속도 이상으로 올라가는 것을 제한하고 있다고 생각하는 것은 아주 합리적입니다. 또 자동차 속도가 지그재그로 올라가기 때문에 운전수가 어떤 이유에서인지는 몰라도 속도를 올리고 있는 중이라고 생각하는 것 또한 아주 합리적입니다. 차트 분석을 이런 방식으로 한다면 정답입니다. 그러나 만일 차트 상에 어떤 패턴이 나왔다고 하여 앞으로 속도가 어디까지 올라갈 것이냐느니 하는 건 결정론적 사고의 오류를 범하는 겁니다.
모든 개투들은 눈먼 장님 코끼리 만지기를 하고 있다는 것을 인정해야 합니다. 우리가 볼 수 있는 건 뉴스, 재무제표, 그리고 차트라는 공개된 정보뿐입니다. 그건 눈먼 장님이 코끼리를 만짐으로써 얻을 수 있는 정보 정도에 불과합니다. 그러면 개투들은 그러한 촉감을 바탕으로 코끼리가 어케 생겼고 먼짓을 하고 있는지 열심히 유추해볼 따름입니다. 그러나 그 어느 누구도 갑자기 눈을 떠서 코끼리 그 자체의 모습을 볼 수는 없습니다. 그것이 어떻게 보면 모든 개투들의 태생적 한계인 겁니다.
이 한계를 얼마나 철저하게 인정하고 베팅에 임하느냐에 따라 그 사람의 시장 속에서의 수명이 결정되고 궁극적으로 성공할 수 있느냐의 여부가 결정되는 겁니다. 차트를 버리라는 것이 아니라 그 본질과 한계를 이해하고 이용하라는 것이고, 자기 자신의 오류 가능성을 언제나 인정함으로써 과신에 빠지거나 몰빵함으로써 일시에 시장으로부터 퇴출되는 상황을 면하라는 것입니다.
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