기술적 분석 - 보조지표 활용

Contents

1. 기술적 분석은 왜 필요할까?

2. 계산이 가능한 분석을 사용하자

3. 시작해보기 좋은 보조지표

4. 나만의 활용 전략 만들기

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1. 기술적 분석은 왜 필요할까?

지난 몇 년간, 주식 시장에는 많은 투자자들이 몰려들기 시작했다. 많은 사람들이 새롭게 뛰어들어 유투브를 보고, 강의를 사서 듣고, 책을 사서 공부를 한다. 환율, 금리 등 거시경제지표부터 시작해서, 글로벌 시장 전망은 어떤지, 어떤 분야가 유망한지 산업분석 외에도 기업분석까지 포함한 전통적인 시장 분석 내용들이 있다. 반면에 주로 차트를 기반으로 하는 많은 매매 기법들도 소개되고 있다.

 

다양한 패턴과 수많은 그림과 추세선들은 일일이 다 활용하기도 어려운 수준이다. 어느 방법이 옳고 틀리다고는 말할 수 없다. 한 가지 분명한 것은, 특정한 분석 기법이나 매매 기법이 항상 수익을 가져다 주는 만능열쇠가 될 수는 없다는 점이다. 그럼에도 불구하고, 시중에는 과거의 수익실적을 보여주는 화려한 기록이 딸린 블랙박스 소프트웨어들이 판을 치고 있다. 무엇을 사고팔지, 언제 사고팔지 알려주지만, 이유는 설명해 주지 않는다. 대개 사기꾼들이 자본력이 부족하거나 잘 속아 넘어가는 투자자에게 판매하게 된다. 카톡리딩방이 대표적인 사례이다.

 

시장은 계속 변하기 때문에 과거를 바탕으로 설계된 모든 블랙박스는 결국은 폐기처분 될 것이다. 최적화 기능이 있는 시스템도 마찬가지일 것이다. 미래에는 어떤 형태의 최적화가 필요한 지 알 수 없기 때문이다. 아마도 특정한 매매 기법과 분석 기법이 담긴 블랙박스로 돈을 버는 길은, 블랙박스를 남에게 파는 것 뿐일 것이다. 아주 정직한 사람이, 훌륭한 개발자가 판매하는 블랙박스라 하더라도, 결국 실패할 수 밖에 없다.

 

수많은 사람들과 기관들의 트레이딩 결과가 모인 복잡 다단한 인간의 행위는 자동화 될 수 없기 때문이다. 따라서 우리는 어떤 구조로 어떻게, 왜 그렇게 되는지 이해할 수 없는 블랙박스에 의존해서는 안 될 것이며, 화려한 수익 기록으로 무장한 자칭 고수의 리딩을 따를 것이 아니다.

 

우리가 해야할 것은, 스스로 이해할 수 있고 시장 상황에 따른 조정이 가능하며, 여러 가지 전략을 결합 및 재배치할 수 있는 능력을 키우는 것이다. 손실이 나더라도 왜 손실이 났는지, 수익을 보더라도 왜 수익이 났는지 알고 투자를 해야 수익률을 이해가능한 수준으로 운용해 나갈 수 있을 것이다. 가격의 움직임과 매매 결과에 대해서 받아들일 수 있는 충분한 확률만 확보한다면 (수학 증명과 같은 깨끗한 설명이 되지는 않겠지만) 자신만의 강력하고 단단한 매매 전략을 운영할 수 있을 것이다.

 

투자 시에 기본적인 거시경제 지표 및 산업의 전망과 기업분석에 따른 전통적인 분석 기법은 필요하다. 100년이 넘는 역사를 자랑하는 주식 시장에서, 전통적인 분석 기법은 수없이 정제되고 검증되어 일반 투자자도 손쉽게 접할 수 있다. 벤저민 그레이엄, 존 네프, 알렉산더 엘더, 케네스 피셔 등 수십년간 투자자들의 교과서로 자리잡은 저서를 기반으로 현대 시장에 맞게 파생된 여러가지 전통적인 기법들이 있다.

 

펀더멘털은 중요하고, 훌륭한 기법들이고, 훌륭한 전략들이다. 시장경제 상황이 어떻고, PER, PSR, ROE가 어떻고 부채비율이 어떻고 다우가 어떻고, S&P가 어떻고, ESG네 친환경이네 그래서 2차전지가 유망하네, 기후관련 기업이 유망하네 다 좋은데,

 

투자할 종목을 잘 선정했다고 했으면 언제 살 것인가? 지금 사나? 장 끝날때? 내일 아침에 장 열리면? 지켜보다가 좀 싼거 같으면? 어차피 오를 종목이니까 언제 사도 상관없나?

 

주식의 가격은 하루에도 쉼없이 움직인다. 기름값처럼 오늘은 1,900원, 내일은 2,000원이 아니다. 1초에도 수없이 틱이 움직이며 그래프를 만들어 나간다. 우리는 그 날 기록된 가격의 평균값으로 주식을 매입할 수 있는 게 아니다. 수많은 가격들 중 하나의 점을 우리는 찍을 수밖에 없다. 그러면 우리는 여기서 어떻게 최대한 싸게 팔고, 최대한 비싸게 팔까?

 

바로 이 지점이 우리는 필연적으로 가격에 집중할 수 밖에 없는 순간이며, 기술적 분석이 필요할 수 밖에 없는 순간이다.

 

바람의 방향을 알아맞히기 위해 꼭 일기 예보자가 될 필요는 없다  -밥 딜런-

 

 

 

2. 계산이 가능한 분석을 사용하자

기술적 분석은 크게 2가지 방법으로 분류될 수 있다. 시장가격의 움직임 그 자체를 "관찰"하는 1차적인 분석방법이 있고, 가격의 움직임을 이용해 오실레이터라는 시장지표를 분석해서 시장가격의 움직임을 "예측"하는 2차적인 분석방법이 있다.

 

1차적인 분석방법으로는 추세분석과 패턴분석이 있다. 추세분석은 보통 저점을 연결해서 만드는 상승추세선, 고점을 연결해서 만드는 하락추세선 등 차트 위에 선을 그어보고 매매의사결정을 하는 방식이다. 일정한 기간 내 변동치를 순차적으로 산술평균한 값을 해당 분석기간의 값으로 나누어 계산된 평균주가를 선으로 나타내는 이동평균선을 기준으로 매매의사결정하는 방식도 포함된다. 패턴분석은 시중에 나와 있는 책, 블로그, 주식유투버가 주장하는 패턴들이다. 머리어깨형, 역머리어깨형, V자형 등 수많은 패턴들을 가지고 있다. 

 

 

머리어깨형, 3중천정형, 삼각형패턴, 깃발형 등등 수많은 패턴분석이 판을 치지만, (숫자 기반의 계산이 가능하지 않은) 임의적인 그림을 그린다는 점에서 기영이 매매법과 다를 바가 없다. 기영이 매매법을 무시하지 말라고 하면 할 말은 없다.
머리어깨 패턴	기영이 패턴

 

1차적인 분석방법은 조금 과장해서 말하면, 그냥 도화지 위에 그림을 그리고 이 그림이 들어맞기를 기도하는 것과 같은 수준의 전략이라고 감히 말하겠다. 선, 그림 따위로 패턴을 찾는 1차적인 분석방법은 상황에 따라 해석기준이 애매하며 따라서 주관적인 해석을 한 후에 자기의 예측을 정당화시키려고 노력한다는 특성이 있다. 더군다나 어느 정도 큰 범위에서 그림이 맞다고 해도 진행 중인 패턴을 파악한다는 것은 매우 어려울 것이며, 그들의 (굳게 믿고 있는) 그림과 패턴이 완성된 후에야 패턴을 인식할 것이다. 완성되지 않았다면 패턴이 아니라고 하면 그만인 상황일 것이다. 단단하지 못하고 무른 방법이다.

 

반면, 2차적인 분석방법은 시장의 움직임, 가격의 움직임 그 자체보다는 전반적인 시장의 상황, 종목의 상황을 분석해서 움직임을 예측하려는 분석이다. 통상 "보조지표"라고 이르는 지표들을 활용한 분석이다. 기본 원리는 시장의 상태가 정상적인가 비정상적인가를 확인해서, 비정상적이라면 시장이 곧 정상인 상태로 돌아갈 것이므로 이러한 상태의 찾아서 매도와 매수의 시점을 알 수 있다는 것이다. 가장 큰 특징이라고 한다면 숫자 기반의 계산이 가능한 분석이라는 것이다. 추세나 패턴과 같이 귀에 걸면 귀걸이, 코에 걸면 코걸이인 도화지 속 Drawing이 아닌 것이다. 

 

시장의 움직임을 객관적으로 산출한 수치와 지표에 의해서 의사결정을 할 수 있으므로, 이해가 가능하고, 실시간으로 계산해 가며 기준에 맞게 대응이 가능한 영역이다. 1차적인 분석방법이 그래프적(아날로그적) 분석이고, 정성적, 주관적, 현상인식, 정태적, 수작업, 감에 의한 분석이라면, 2차적인 분석방법은 수치(디지털적) 분석이고, 객관적 판단, 예지적, 동태적, 자기수정적, 컴퓨터에 의한 시뮬레이션이 가능하고 최적화가 가능하다. 

 

2차적인 분석방법인 "보조지표"는 시장을 구성하는 여러 요소들 중에 크게 집중한 요소에 따라 크게 가격지표, 추세지표, 변동성지표, 모멘텀지표, 시장강도지표, 거래량지표, 업종분석지표 등으로 분류해볼 수 있다. 

 

기술적 분석을 활용하겠다고 마음먹었다면, 이런 저런 선을 그어보거나 책과 유투브를 보면서 인기 있는 패턴을 찾아 보는 수고는 하지 말도록 하자. 계산이 가능하고 검증해보고 시뮬레이션해보고 스스로 확신을 가질 수 있는 "보조지표"를 활용해보자. 현대 기술의 발전과 낮은 진입장벽은 우리와 같은 일반 대중들도 컴퓨터를 활용한 수치해석적 기법으로 객관적으로 즉시적인 분석결과를 도출하여 활용할 수 있다. 심지어 Neural Network, SVM, Fuzzy이론 등 말로만 들어도 최첨단 기술일 것만 같은 AI적 접근법도 접목시켜 보는 것도 용이하다. 많은 코드들이 구글에 공개, 공유되어 있다. 

 

"이제까지 돈 많은 기술적 분석가를 만나본 적이 없어"라고 말하는 사람을 나는 항상 비웃는다. 이런 말은 오만하고 자각없는 말이다. 나는 9년 동안 기본적 분석을 사용하였지만 돈을 벌지 못하였고 기술적 분석가로 비로소 부자가 되었다.  -슈왈츠-

 

 

 

3. 시작해보기 좋은 보조지표

잠깐 언급했듯, 보조지표는 가격지표, 추세지표, 변동성지표, 모멘텀지표, 시장강도지표, 거래량지표, 업종분석지표 등으로 분류해볼 수 있다. 

 

가격지표 - 시장의 흐름을 파악할 수 있도록 가격 움직임을 이리저리 가공한 것이다. 단순화하기도 하고, 평균도 산출하고 통계적 기법도 동원하는 등 시장의 '속살'에 다가설 수 마련된 기법이다. MA, 볼린저, CFTPP, DEMA, Envelope 등이 있다.

 

추세지표 - 여러 기법을 동원해 현재의 추세가 무엇인지, 방향은 어느 쪽인지 판별하려는 지표이다. MACD, MAO, ADX, ADXR, MAO, MFI, Qstick, TRIX, TSI, VHF 등이 있다.

 

변동성지표 - 변동성의 경우는 이 자체만으로는 매매를 결정하기 어렵다. 주가가 크게 변동한다고 해서 방향이 결정된 것은 아니기 때문이다. 그렇지만, 주가가 정점이나 바닥에 달하면 변동성이 축소된다던지, 단기적으로 변동성이 급증하면 추세전환이 임박했다던지, 장기적으로 변동성이 서서히 감소하면 현재의 장기추세도 거의 막바지라는 신호 등 나의 매매 의사결정에 힘을 실어줄 수 있는 힌트를 제공한다. ATR, Chaikin Volatility, RVI, Interia 등이 있다.

 

모멘텀지표 - 시장의 힘을 측정하는 지표다. 주가가 끝없이 오를 리 없고, 무한정 내릴 수는 없을 것이다. 시장의 힘이 막바지에 이르렀을 때, 결정적인 타이밍을 모멘텀지표를 이용해서 포착할 수 있다. Disparity, CMO, DPO, DMI, IMI, MESA사인곡선, NVI, RMI, RSI, RWI, Stochastic, Williams %R 등이 있다.

 

시장강도,거래량지표 - '주가는 거래량의 그림자'라는 말은 누구나 다 알고 있는 증시격언이다. 주가는 그저 거래량의 그림자에 불과하다는 말이니 그만큼 거래량이 중요하다는 뜻이다. 정작 실전에서 거래량을 꼼꼼하게 따지는 투자자는 드물다. 가격의 등락과 시장분위기에 정신이 팔린 나머지 본질을 놓치는 결과가 날 수 있으니 함께 챙겨서 분석해야 한다. OBV, PVT, MFI 등이 있다.

 

업종분석지표 - 특정 종목이 속한 산업, 즉 업종을 분석하거나 나아가 주식시장 전반적인 흐름을 파악하는 데 사용하는 지표이다. 기업의 실적과는 아무런 관계없이 주식시장 전반적인 흐름에 휩쓸려 주가가 하락할 수 있는 위험을 피할 수 있다. ADL, ABI, Bolton-Tremblay, TRIN, CVI, STIX, Herrick Payoff 등이 있다.

 

실제 사용되는 보조지표는 몇 가지 예만 들었음에도, 무슨 약자인지 저게 뭔지 처음 들어 보는 것들도 많을 것이다. 이런 지표들은 갑자기 하늘에서 뚝 떨어졌거나, 고수들만이 은밀하게 사용하는 지표가 아니다. 비밀도 아니고, 최근에 복잡한 방법으로 개발된 것도 아니다. 대부분 평범하고, 널리 공개되어 있으며 누구나 쉽게 접할 수 있다. 그러나 일반 개인투자자 90% 이상은 전혀 모르고 있다고 확신한다. 왜일까? 무식해서일까? 

 

진지하게 임할 준비가 되어 있지 않고, 여윳돈으로 투자하는 어쩌면 조금은 가벼운 마음으로 임하기 때문이다. 투자가 내 전업의 유일한 생존 수단이고, 실패 시 길거리에 나앉는다고 생각한다면, 온갖 정보와 지표들을 알아보고 들여다볼 것이다. 세상에는 많은 뉴스들과 지인들이 주는 정보, 가격 자체가 주는 매력들이 넘쳐나지만, 승률과 확률을 높이기 위해서는 매수 버튼 누르는 것을 잠시 멈추고, 중요하다고 생각되는 지표를 조금 더 들여다보고 매매 의사결정을 하자. 

 

기술적 분석에 있어서는 가격, 추세, 변동성, 모멘텀, 거래량, 업종현황 모두가 중요하다. 나의 포지션에 대한 확신과 매매수익 확률을 높이기 위해서는 많은 요소들을 고려하면 할수록 더 좋을 것이다. 판단의 근거가 되는 내용들이 확실하다면, 설사 잃는 매매결정이 있었다 하더라도, 전략 수정을 유연하게 해 나갈 수 있을 것이다.

 

보조지표를 구글, Investopedia, 여러 증권 HTS에 검색해보면, 생각보다 지표들이 너무 많다는 것을 알 수 있다. 도데체 어디서 부터 시작을 해야 할까? 시작점은, 스토캐스틱(모멘텀지표)과 MACD(추세지표)로 잡으면 좋을 것이다. 이 두 가지 지표가 매매판단에 있어 가장 확실하다거나 유효하다는 얘기는 절대 아니다. 비교적 이해하기가 쉽고 직관적이기 때문에 보조지표 활용에 대한 개념으로 익히기에 좋다. 

 

나의 경력을 밝히기는 어렵지만, 나는 모 은행 딜링룸에서 원/달러 트레이딩과 달러/유로 트레이딩 환경을 직접 겪었었다. 딜링룸에서의 프랍트레이더들은 전문 트레이더 답게 온갖 금융 지식들로 무장해서 베타가 얼마네 어쩌네 하는 모습을 봤지만, 실제 트레이딩 하는 장면을 보게 되면, 매수/매도의 의사결정에 가장 결정적으로 작용하는 것은 스토캐스틱과 MACD였다. 10년도 더 된 시절이기에, 기술과 Data 활용 능력이 수십배는 증가한 오늘 날에는 어떤 지표가 더 활용되고 있을지는 모를 일이다. 다만 시작점으로 좋을 것이다. 지표에 대한 설명은 구글링으로 대체한다. 너무나도 많은 설명 자료가 돌아다니고 있다.

 

여기서부터 시작해서, 필요하다고 생각하는 요소에 해당하는 지표를 하나씩 추가해서 공부해 보면 된다. 투자계의 고전으로 불리는 "심리투자 법칙"에서 알렉산더 엘더는 이렇게 말했다. "아마추어 대부분은 단 하나의 지표만 살핀다. 어떤 지표든 실제로 이용하기 전에 무엇을 측정하는 지표인지, 작동원리는 어떻게 되는지 이해해야 한다"

 

 

 

4. 나만의 활용전략 만들기

지표를 공부하고 나서는 어떻게 매매에 활용할 것인가? 화성학에서의 여러 기본적인 코드들이 다른 코드들로 변형이 되고, 다양한 조합으로 무한히 많은 음악과 노래가 만들어지듯이, 손에 쥐고 있는 여러 지표를 수많은 변칙적인 사용을 통해 나 자신에게 맞는 최적의 전략을 만들어 나갈 수 있다. 기본적으로 나와 있는 지표들을 정확히 이해하고, 여러 방법으로 활용해보자.

 

예를 들면 RSI같은 경우에는

- Relative Strength의 상승분과 하락분을 곧이곧대로 쓸지, 누적분으로 변형해서 쓸지, 거래량 등과 결합해서 가중치를 줄지

- Relative Strength를 7개를 기준으로 볼지, 14개로 볼지, 21개로 볼지, UpAverage와 DownAverage를 다르게 가져갈지

- 매수/매도 기준을 30/70으로 볼지, 20/80으로 볼지, 10/90으로 볼지

- 단기 RSI와 장기 RSI를 두고 교차/결합해서 쓸지

- 일봉기준으로 볼지 4시간봉으로 볼지 30분봉으로 볼지, 5분봉으로 볼지, 1분봉으로 볼지

- 여러 Timeframe을 결합해서 쓴다면 어떻게 로직을 연계할 것인지 등

 

정말 간단한 원리와 수식인 RSI를 활용할 때도, 수많은 Variation이 가능하다. 그리고 그 Variation에 대한 Back-test와 시뮬레이션 결과는 다르게 나올 것이다. 더욱이 RSI 외의 여러 지표와 조합하게 된다면 조합에 따라 RSI Variation에 대한 결과가 다를 것이다. 프로게이머 게임단에서 빌드를 깎듯이 많은 연구가 필요한 부분이다. 

 

앞서 언급한 알렉산더 엘더는 시장을 분석할 때 기술적 지표를 몇 개를 선별해 적용하는 것을 우선적으로 사용했다. 이 작업이 능숙해 지면, 새로운 지표를 추가해 나갔다. 대개 한번에 10~12개의 지표를 각 시장에 적용하면서 새로운 지표를 하나씩 추가해 나갔다. 몇 달동안 새로운 지표를 지켜보면서 이 지표가 발효하는 Signal을 다른 지표의 Signal과 비교해 본다. 그렇게 해서 새로운 지표가 유용하다는 것이 증명되면 원래의 기본 지표에 이를 추가하는 방식으로 투자했다고 한다. (Trading for a Living, Alexander Elder)

 

우리도 같은 방식으로 나만의 활용전략을 만들 수 있을 것이다.

 

AQUMA에서 운영 중인 알고리즘 Model을 전부 공개할 수는 없지만, 특히 지표기반의 알고리즘을 만들었던 여러 접근 방법과 매매 방법을 소개하는 글이 추후 올라올 때, 지표를 활용한 전략을 만드는 방식을 간접적으로 확인해보기 바란다.

 

Written by 새벽두시반