23 MACD의 의미와 실전 활용법

마지막 업데이트: 2022년 5월 11일 | 0개 댓글
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BTC / USDT 일일 차트. 출처: TradingView

Dipsy 의 백과사전

이번시간에는 MACD ( 이동평균수렴·확산지수 : Moving Average Convergence and Divergence ) 에 대하여 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다 .

주가의 흐름에서 이동평균선은 일반적으로 주가의 단기변동 때문에 나타나는 불규칙성을 제거하기 위해서 만드는데 MACD 는 이러한 이동평균선을 이용해 기간이 다른 이동평균선 사이의 관계에서 추세변화의 신호를 찾으려고 1979 년 Gerald Appel 에 의해 개발된 지표입니다 . MACD 는 단순이동평균선에서 추세전환 신호가 늦게 나타난다는 단점을 일부 보완해주며 , 추세전환 시점을 찾는 것보다는 추세 방향과 주가 움직임을 분석하는데 좋은 지표로 알려져 있습니다 . 또한 이동평균보다 정확하게 고점과 저점을 잡아낸다는 장점을 가지고 있습니다 .

MACD(Moving Convergence & Divergence) 에서는 일반적으로 26 일간의 지수평균과 12 일간의 지수 평균 간의 차이를 산출하여 구하며 , 이 두 지수평균의 차이를 다시 9 일간의 지수평균으로 산출하여 시그널 (signal) 로 사용합니다 . 이 때 이동평균선이 가까워지면 주가는 하락하고 , 이동평균선이 멀어지면 주가는 상승하는 원리를 이용하는 것입니다 .

MACD 곡선 = 단기지수이동평균 – 장기지수이동평균 (12 일 지수이동평균 -26 일 지수이동평균 )

Signal 곡선 = n 일의 MACD 지수 이동평균 ( 일반적으로 9 일 이용 )

MACD 를 매매에 사용할 때 가장 기본적으로 사용하는 방법이 MACD 선과 Signal 선의 교차 신호에 따라 결정을 하는 것인데 , 이 때 교차는 빈번하게 일어나고 허수가 발생할 가능성이 높습니다 . 그렇기 때문에 그것을 보완하기 위해서 오실레이터라는 것이 생겼습니다 . 오실레이터는 보조지표상에서 빨간색 막대와 파란색 막대모양으로 표시되는데 이것이 양으로 전환되면 매수세가 강하다는 것을 말하는 것이고 음으로 바뀌면 매도세가 강하다는 것입니다 .

이 MACD Oscillator 는 보통 차트의 흐름보다 한발 앞서 나가는 경향이 강합니다 . 쉽게 설명하자면 , 0 을 기준으로 마이너스에서 0 을 지나 플러스로 전환되면 상승장세가 따라올 가능성이 높으며 , 그 반대이면 하락장세가 따라올 가능성이 높은 것입니다 . 그렇기 때문에 플러스로 전환할 때가 매수시점 , 그 반대이면 매도시점으로 볼 수 있으며 , 그래프의 고점에서 하락할 때에도 매도시점 , 그래프의 저점에서 상승할 때 매수시점이라고 볼 수 있습니다 .

사용방법
MACD 를 사용해 매매에 사용하는 몇 가지 방법에 대하여 자세히 알아보도록 하겠습니다 .

1) MACD 선과 Signal 선의 교차를 이용한 매매

- MACD 가 Signal 선을 상향 돌파하면 , MACD 가 9 일동안의 평균보다 높게 형성되었다는 뜻이므로 상승추세로 파악하고 매수합니다 .

- MACD 가 Signal 선을 하향 돌파하면 , MACD 가 9 일동안의 평균보다 낮게 형성되었다는 뜻이므로 하락추세로 파악하고 매도합니다 .

2) Oscillator 의 전환과 초과매수 (Overbought) / 초과매도 (Oversold) 이용 매매

- MACD 의 Oscillator 가 음 (Negative) 에서 양 (Positive) 으로 전환 시 매수시점 입니다 .

- MACD 의 Oscillator 가 양 (Positive) 에서 음 (Negative) 으로 전환 시 매도시점 입니다 .

- MACD 의 Oscillator 가 양 (Positive) 의 일정 값을 상회 시 매도시점입니다 .

- MACD 의 Oscillator 가 음 (Negative) 의 일정 값을 하회 시 매수시점입니다 .

3) MACD 의 추세선을 이용한 매매

- MACD 의 추세선은 MACD 의 교차에 선행하는 경향이 있기 때문에 MACD 의 추세선이 붕괴시 이에 대응하여 매매 하는 방법입니다 .

4) Divergence 를 이용한 매매

- 가격의 저점이 낮아지나 MACD 의 저점이 높아지는 경우 : 일반 상승 다이버전스 ( 하락세가 감소하여 나타나는 현상 )

- 가격의 저점이 높아지나 MACD 의 저점이 낮아지는 경우 : 히든 상승 다이버전스 ( 하락세는 여전하지만 실제 가격에는 반영되지 않은 현상 )

- 가격의 고점이 높아지나 MACD 의 고점이 낮아지는 경우 : 일반 하락 다이버전스 ( 상승세가 감소하여 나타나는 현상 )

- 가격의 고점이 낮아지나 MACD 의 고점이 높아지는 경우 : 히든 하락 다이버전스 ( 상승세는 여전하지만 실제 가격에는 반영되지 않은 현상 )

마지막으로 MACD 는 다른 기술적 보조지표에 비해서 성공률이 높고 인기가 있는 지표인 것은 분명합니다 . 하지만 MACD 지표도 이동평균선을 이용한 만큼 후행성 지표라는 것을 완전히 극복할 수 없기 때문에 급격한 상승이나 하락은 따라갈 수 없다는 단점이 있습니다 . 또한 횡보구간에는 골든 크로스와 데드 크로스의 출현 빈도가 많아지고 가격 상승이 둔화 됐음에도 하락세로 반전하지 않고 상승과 하락을 이어가며 양의 값을 유지하는 경우 등의 23 MACD의 의미와 실전 활용법 신뢰할 수 없는 신호가 많이 나오기 때문에 다른 것과 병행해서 매매에 참조 하여야 하겠습니다 .

MACD -3편 응용활용기법

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다시 처음으로 돌아가서 MACD의 계산식을 복습하면 아래와 같다. 이와 같이 MACD를 도출하는 방식을 차액법(Price difference method)이라고 한다.

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차율법에 의한 MACD

반면 차율법(Percentage difference method)에 의한 MACD도출은 아래 식과 같이 한다. 즉 두이동평균의 gap을 상대적으로 긴 기간의 이동평균값으로 나누어 백분율로 나타내는 것이다.

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차율법에 의한 MACD는 모멘텀 oscillator로 활용이 가능

이와 같이 차율법(Percentage difference method)에 의해서 도출된 MACD를 활용할 경우 MACD를 모멘텀 oscillator5 와 같이 활용할 수 있다. 즉 차액법에 의한 MACD는 가격이 크게상승할 경우 과거 수준과 최근 수준의 상대적인 비교가 어렵다.

예를 들어 특정기업의 가격이10,000원일 경우 12일 이동평균선과 26일 이동평균선의 차이인 일간 MACD는 몇백원에 지나지 않는다. 그러나 가격이 상승해 주당 1,000,000원이 된다면 MACD 값도 커져 50,000원 23 MACD의 의미와 실전 활용법 이상

이 되는 것이다. 이럴 경우 과연 과거와 최근 MACD의 흐름이 비교 가능하겠는가?

MACD의 추세분석 기법

기술적 지표의 추세분석

Divergence 현상을 중시하는 것은 가격 자체만을 보고는 알 수 없는 모멘텀의 변화를 MACD와 같은 기술적 지표를 통해 선행적 또는 동행적(coincident or leading)으로 알 수 있기 때문이다.

이와 같은 기술적 지표의 특징을 이용하여 MACD의 추세분석을 할 수 있다. 즉 MACD와 같은 기술적 지표에도 가격과 마찬가지로 추세선을 이용한 추세분석을 할 수 있는데, 이를 통하면 주가 추세의 변화를 보다 빨리 포착할 수 있다는 장점이 있다.

그림 24는 MACD를 이용한 추세분석의 사례이다. 그림과 같이 MACD는 A시점에서 1년 넘게 계속된 하락 추세선을 상향 돌파하면서 반전을 시작하였다. 반면 가격은 이보다 늦게 B시점에 가서야 추세선을 돌파하고 있는 것을 볼 수 있다. 이와 같이 MACD의 추세선을 이용하여 가격의추세반전을 예상하고 뒤 이어서 가격에서 추세반전을 확인한다면 추세반전에 대한 신뢰도는 매우 높아지게 된다.

지표추세분석 시 유의점

다만 지표의 추세분석기법을 사용할 때는 몇 가지 주의사항이 있다. 첫째 MACD와 같이 추세를 잘 나타내는 지표에 한해서 사용해야 한다. RSI와 같은 지표의 경우 지표값이 0~100% 사이에서 23 MACD의 의미와 실전 활용법 제한적으로 등락하기 때문에 지표추세분석이 불가능하다. 둘째 이 기법은 단기적인 추세보다는 중장기적인 기간을 대상으로 한 분석에 이용하는 것이 유용하다. 가격추세분석과 마찬가지로 단기적으로 형성된 추세는 신뢰가 낮기 때문이다.

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MACD oscillator (=MACD momentum or histogram)

MACD의 signal선 도출로 후행성 문제가 다시 발생

우리는 앞서 MACD가 이동평균의 후행성 문제를 개선하기 위해 고안된 지표라는 점을 알았다. 그런데 MACD의 변곡점을 포착하기 위하여 MACD의 signal선을 이용하는 절차를 거쳤는데, 이과정을 통하여 다시 이동평균이라는 과정이 추가됨에 따라 또 다시 후행성 문제가 발생하고 있음을 알 수 있다.

즉 앞서 검토했던 예들과 같이 MACD와 signal선을 이용할 경우 명확한 매매신호가 발생하지만, 이 신호들이 가격 변곡점 보다 다소 후행한다는 점을 발견할 수 있을 것이다.

이와 같이 MACD와 MACD의 signal선 사이에서 발생하는 또 다른 문제점을 개선하기 위한 지표가 바로 MACD oscillator이다. MACD oscillator는 다음 식 17과 같이 계산한다.

즉 MACD를구했던 것과 마찬가지 방식으로 MACD와 signal선의 차이를 이용한다. 일반적으로 MACDoscillator는 그림 25와 같은 막대 그래프로 나타내는데, 때문에 MACD histogram이라고도 불린다. MACD oscillator는 1986년 Thomas Aspray6에 의해서 개발되었다.

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MACD oscillator의 활용

지표의 지표 MACD oscillator

MACD oscillator는 지표의 지표(an indicator of an indicator)이며, 일반적으로 MACD의 선행 지표로 인식된다. 그림 26과 같이 MACD만으로는 확인되지 않는 divergence 현상이 MACDoscillator를 통하면 비교적 빨리 나타나서 가격의 추세변화 가능성을 예측하는데 도움을 줌을 알수 있다.

그러나 그림 26의 B와 같이 매우 긴 기간에 걸쳐서 MACD oscillator가 divergence를 지속하는경우가 많다. 결국 이러한 현상은 선행지표로서 MACD oscillator의 조기예보 유용성을 떨어뜨린다. 너무 빨리 가격 변화를 시사함에 따라 과연 기술적 지표의 현상과 시그널이 적절한 것인지 의심받게 되기 때문이다.

단기와 중기 지표가 같은 방향일 경우의 신호만 인정

따라서 MACD oscillator 활용 기법 중 가장 선호되는 것은 일간 시계열과 주간 시계열이 같은방향의 시그널을 제시할 때만 인정하는 방법이다. 이와 같이 함으로서 주추세와 반대로 의사결정을 하지 않도록 하고 또한 주추세가 강화되는 국면에서 최대의 수익을 얻을 수 있다는 장점이 있게 된다.

투자자가 MACD 지표를 사용하여 더 나은 거래를 할 수있는 5 가지 방법이 있습니다.

MACD라고도하는 이동 평균 수렴 다이버전스는 트레이더가 널리 사용하는 추세 추종 모멘텀 지표입니다. MACD는 후행 지표이지만 가능한 추세 변화를 식별하는 데 매우 유용 할 수 있습니다.

BTC / USDT 일일 차트. 출처: TradingView

MACD는 중심선이라고도하는 XNUMX 선 위와 아래에서 진동합니다. MACD 값에 도달하기 위해 더 짧은 이동 평균을 더 긴 이동 평균에서 뺍니다. MACD의 지수 이동 평균 인 신호선이 지표를 완성합니다.

파란색 선은 MACD이고 빨간색 선은 신호선입니다. 파란색 선이 빨간색 선 위로 교차하면 매수 신호이고 파란색 선이 빨간색 선 아래로 떨어지면 매도 신호입니다. 중심선 위의 십자가도 매수 신호입니다.

다양한 위치에서 더 나은 진입과 퇴장을 위해 표시기를 사용하는 방법을 살펴 보겠습니다. 그 후 하락 및 상승 추세에서 MACD가 어떻게 분석되는지 조사 할 것입니다. 마지막으로 MACD에서 다이버전스의 중요성에 대해 간략하게 살펴 보겠습니다.

지표를 암호 화폐 시장 변동성에 맞게 조정

레거시 시장에 비해 암호 화폐는 짧은 시간에 큰 움직임을 목격합니다. 따라서 진입과 출구는 움직임의 상당 부분을 포착하기 위해 빠르지 만 채찍 톱 거래가 너무 많지 않아야합니다.

새로운 상승 추세가 시작되면 일반적으로 몇 주 또는 몇 달 동안 유효합니다. 그러나 모든 황소 단계에는 수정 사항이 있습니다. 트레이더는 추세를 유지하는 것을 목표로해야하며 그 과정에서 사소한 철수로 인해 중단되지 않아야합니다.

목표는 새로운 상승 추세가 시작될 때 일찍 포지션에 진입하고 추세 반전 신호가 나타날 때까지 포지션을 유지하는 것입니다. 그러나 그것은 말보다 쉽습니다. 지표가 너무 많은 신호를 제공하면 많은 수수료가 발생하고 감정적으로 고갈되는 원치 않는 거래가 여러 개있을 것입니다.

반면에 더 적은 신호를 제공하도록 시간 프레임을 선택하면 지표가 반전을 식별하는 데 느리기 때문에 추세의 상당 부분을 놓칠 수 있습니다.

이 문제는 MACD 제작자 인 Gerald Appel이 그의 저서 Technical Analysis : Power Tools for 23 MACD의 의미와 실전 활용법 active investor에서 다루었습니다.

Appel은 두 가지 MACD 지표를 강력한 추세에서 사용할 수있는 방법을 강조합니다. 더 민감한 지표는 진입에 사용하고 덜 민감한 지표는 출구에 사용합니다.

관련 : 딥 구매에 대해 잘 모르시겠습니까? 이 주요 거래 지표는

두 개의 MACD가 하나보다 낫습니까?

대부분의 차트 작성 소프트웨어에서 MACD 지표에 사용되는 기본값은 12 ~ 26 일 조합입니다. 그러나 후속 예에서는 덜 민감하고 판매 신호 생성에 사용될 19 일에서 39 일 조합의 MACD 하나를 사용하겠습니다. 두 번째는 매수 신호에 사용되는 6 ~ 19 일 MACD 조합을 사용하여 더 민감합니다.

BTC / USDT 일일 차트. 출처: TradingView

비트 코인 (BTC)은 2020 년 2020 월에 작은 범위에서 거래되었으며 그 기간 동안 두 MACD 지표는 대체로 평평했습니다. XNUMX 월 BTC / USDT 쌍이 상승세를 보이면서 MACD는 XNUMX 년 XNUMX 월 중순 지표가 중앙선을 넘어 섰을 때 매수 신호를 보냈습니다.

거래에 들어간 후, 민감한 6 ~ 19 일 MACD 조합에서 MACD가 XNUMX 차례 (차트에 타원으로 표시됨) 신호선에 가까워 졌는지 확인하십시오. 이로 인해 상승 추세가 시작되었을 때 테이블에 이익의 상당 부분을 남겨두고 조기 퇴장 할 수있었습니다.

반면에 덜 민감한 19-39 일 조합이 상승 추세 동안 어떻게 안정적으로 유지되었는지 주목하십시오. 이를 통해 26 년 2020 월 XNUMX 일 MACD가 신호선 아래로 떨어지면서 매도 신호를 촉발 할 때까지 트레이더가 거래를 더 쉽게 유지할 수있었습니다.

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또 다른 예로, 바이 낸스 코인 (BNB)은 7 년 2020 월 6 일에 중앙선을 넘어서 구매 신호를 촉발했습니다. 그러나 민감한 MACD는 XNUMX 월 XNUMX 일 BNB / USDT 쌍이 약간의 조정을 시작하면서 빠르게 하락하여 신호선 아래로 떨어졌습니다.

상대적으로 덜 민감한 MACD는 12 년 2020 월 XNUMX 일까지 신호선 위에 머물러 추세의 더 큰 부분을 포착했습니다.

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두 개의 MACD 지표를 추적하기 어려운 트레이더는 기본 12 ~ 26 일 조합을 사용할 수도 있습니다. 라이트 코인 (LTC)의 여정은 약 75 달러에서 413.49 달러로 XNUMX 개의 매매 신호를 생성했습니다. 모든 거래는 좋은 진입 (타원으로 표시) 및 종료 (화살표로 표시) 신호를 생성했습니다.

관련 : 트레이더가 이동 평균을 사용하여 시장 모멘텀을 읽는 3 가지 방법

MACD가 수정 신호를 보내는 방법

트레이더는 MACD를 사용하여 풀백을 구매할 수도 있습니다. 상승 추세를 조정하는 동안 MACD는 신호선으로 떨어지지 만 가격이 상승 추세를 재개함에 따라 MACD는 신호선에서 반등합니다. 후크처럼 보이는이 포메이션은 좋은 진입 기회를 줄 수 있습니다.

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위의 예에서 Cardano (ADA)는 8 년 2020 월 26 일에 중앙선을 넘어 매수 신호를 보냈습니다. 그러나 상승세가 정체되면서 MACD는 2020 년 XNUMX 월 XNUMX 일 신호선 근처에서 하락했지만 그 아래로 떨어지지는 않았습니다. 가격이 회복되면서 MACD는 시그널 라인에서 벗어나 다시 상승했습니다.

이것은 중앙선 위의 십자가 매수를 놓친 거래자들에게 기회를 제공했습니다. 매도 신호는 ADA / USDT 쌍이 심층 조정을 시작하면서 16 월 XNUMX 일에 생성되었습니다.

MACD 다이버전스는 추세 변화를 나타낼 수도 있습니다.

BTC / USDT 일일 차트. 출처: TradingView

비트 코인의 가격은 21 년 2021 월 14 일과 XNUMX 월 XNUMX 일 사이에 계속해서 더 높은 최고치를 기록했지만 MACD 지표는이 기간 동안 더 낮은 최고치를 기록하여 약세 다이버전스를 형성했습니다. 모멘텀이 약해지고 있다는 신호였습니다.

거래자는 약세 다이버전스가 형성 될 때주의를 기울이고 그러한 기간 동안 긴 거래를 피해야합니다. 이 경우 긴 약세 분기는 엄청난 하락으로 절정에 이릅니다.

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라이트 코인은 2019 년 XNUMX 월부터 XNUMX 월까지의 강력한 하락 추세에서 MACD가 어떻게 강세 다이버전스를 형성했는지 보여줍니다. 중앙선 위에서 크로스 오버를 구매 한 트레이더는 XNUMX 월과 XNUMX 월에 다시 채찍질되었을 수 있습니다.

이것은 트레이더가 MACD 다이버전스에 작용하기 전에 가격 행동이 추세 변화의 조짐을 보일 때까지 기다려야 함을 보여줍니다.

몇 가지 중요한 사항

MACD 지표는 추세를 포착하고 자산의 모멘텀을 측정하는 데 사용할 수도 있습니다. 시장 상황과 분석되는 자산에 따라 거래자는 MACD의 기간 설정을 변경할 수 있습니다. 동전이 빠르게 움직이는 경우 더 민감한 MACD를 사용할 수 있습니다. 느리게 이동하는 경우 기본 설정 또는 덜 민감한 MACD를 사용할 수 있습니다. 트레이더는 더 나은 결과를 위해 덜 민감하고 더 민감한 MACD 지표의 조합을 사용할 수도 있습니다.

그러나 항상 작동하는 완벽한 지표는 없습니다. 위의 순열과 조합이 있더라도 거래는 기대와 반대 방향으로 움직입니다.

거래자는 손실을 신속하게 줄이고 가정에 따라 거래가 움직일 때 종이 이익을 보호하기 위해 자금 관리 원칙을 적용해야합니다.

여기에 표현 된 의견 및 의견은 전적으로 저자의 것이며 의견이 반드시 Cointelegraph.com의 견해를 반영하지는 않습니다. 모든 투자 및 거래 움직임에는 위험이 따르므로 결정을 내릴 때 자신의 연구를 수행해야합니다.

[기술적분석] 3. 기술적 분석 – MACD 전략의 성능시험

MACD 기술적 분석은 단기 이동평균선과 장기 이동평균선의 수렴과 확산의 성질을 이용한 매매기법으로 1979년 Gerald Appel이 개발한 것으로 알려져 있다. 그는 단기 이동평균선과 장기 이동평균선이 멀어졌다가 (확산 : Divergence) 다시 가까워지는 (수렴 : Convergence) 성질에 착안하여 매매신호를 고안하였다. 따라서 MACD 기술적 분석을 이동평균의 수렴과 확산에 따른 기술적 매매라 한다.

1. 지수이동평균선 (Exponential Moving Average : EMA)의 성질

이전 포스트에서 사용한 단순이동평균선은 후행성이 강해서 주가의 추세를 뒤늦게 반영한다는 단점이 있었다. MACD는 후행성의 단점을 개선하기 위해 지수이동평균을 사용하며, 지수이동평균의 계산 방법은 아래와 같다.

EMA(1) = 1시점의 주가 * K + EMA(0) * (1-K)

EMA(2) = 2시점의 주가 * K + EMA(1) * (1-K)

EMA(n) = n시점의 주가 * K + EMA(n-1) * (1-K), 단, K = 2/(이동평균기간 + 1)

위 그림에 동일 기간의, 단순이동평균선 (SMA)과 지수이동평균선 (EMA)을 같이 그려 보았다. 단순이동평균선이 지수이동평균선에 비해 더 완만한 모습을 보이고 있다. 이것은 지수이동평균이 주가의 추세를 더 빨리 반영한다는 것을 의미한다. 이런 23 MACD의 의미와 실전 활용법 결과가 나온 이유는 지수이동평균을 계산할 때 과거보다 현재 주가의 비중을 더 높게 반영하기 때문이다. 지수이동평균의 사용으로 MACD 기술적 분석은 단순이동평균에 비해 매매신호가 빨라질 것으로 기대된다.

2. MACD 와 Signal (Moving Average Convergence and Divergence, Signal)

MACD 기술적 분석에서는 MACD선과 시그널선 그리고 MACD 오실레이터를 사용한다. MACD선은 단기 EMA와 장기 EMA의 차로 정의하고, 통상적으로 단기 EMA는 12일 지수이동평균을 사용하고, 장기 EMA는 26일 지수이동평균을 사용한다 (MACD = EMA(12) – EMA(26)). 단기 EMA와 장기 EMA가 서로 멀어지면 (확산) 그 차가 커지기 때문에 MACD는 상승하게 된다. 반면에 두 EMA가 서로 가까워지면 (수렴) 그 차가 작아져서 MACD는 하락하게 된다. 아래 그림과 같이 MACD가 상승과 하락을 반복하고 있다.

시스널선은 MACD의 지수이동평균으로 정의하고, 보통의 경우 MACD의 9일 지수이동평균으로 한다. 위의 그림과 같이 MACD와 시그널선을 이용하여 매매신호를 만들어내는데, MACD선이 시그널선을 아래에서 위로 올라가면 매수신호로 해석하고, 반대로 위에서 아래로 내려오면 매도신호로 해석한다. 이 상황을 보기 좋게 만든 것이 MACD 오실레이터이다. MACD 오실레이터는 (MACD – 시그널)로 정의한다. 그러면 오실레이터가 음수 (-)에서 0 위로 올라가면 매수신호가 되고 반대의 경우에는 매도신호가 된다.

3. MACD 기술적 분석의 매매 전략

MACD 기술적 분석에서는 아래와 같이 3가지 형태의 전략을 생각해 볼 수 있다.

가. 교차 전략 (Crossovers)

이 전략은 위에서 언급한 대로 MACD 오실레이터를 이용하여 매수와 매도신호를 포착하는 전략이다. 이 포스트에서도 이 전략을 사용하여 시뮬레이션을 하였다.

나. 과매수 과매도 전략 (Overbought / Oversold Conditions)

MACD 지표는 과매수, 과매도를 평가하는데도 유용하게 쓰인다. 단기 이동평균이 장기 이동평균에서 갑자기 멀어지면, 즉 MACD선이 급하게 상승하면, 주가가 단기간에 급등한 것이 되고, 곧 이전 상태로 복귀할 가능성이 있는 것으로 해석한다 (과매수 상태로 해석). 반대의 경우에는 과매도 상태로 해석한다. 그러나 이 전략은 종목마다 각각의 특징이 있으므로 이를 고려해야 한다.

다. 확산 전략 (Divergences)

MACD가 주가 차트에서 멀어지면 (확산되면) 주가의 현재 추세가 곧 끝날 것으로 해석한다. MACD가 신저점을 형성하면 현재 하락추세인 주가가 거의 바닥에 온 것으로 예상하고, MACD가 신고점을 형성하면 현재 상승추세인 주가가 곧 상승을 멈출 것으로 예상한다.

위의 논리대로 매매를 했을 때 수익이 날 수 있는지 확인해 보자. 확인 방법은 컴퓨터로 가상의 주가차트를 생성하여, MACD 오실레이터 신호로 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, MACD 오실레이터의 신호가 발생할 때 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 D11). 1회 시뮬레이션은 1년을 252일로 보고, 252개의 주가 데이터를 생성하였다. 위의 그림은 1년분에 해당하는 시뮬레이션이다.

셀 D12 부터는 가상 주가를 나타낸 것이고, 셀 E11 부터는 주가의 12일 지수이동평균을, 그리고 셀 F11 부터는 26일 지수이동평균을 계산한 것이다. 열 G와 H는 각각 MACD와 MACD의 9일 지수이동평균인 매매신호인 시그널을 계산한 것이다. 셀 I11 부터는 매매신호를 위한 오실레이터를 만든 것이다 (I11 = G11 – H11). 따라서 오실레이터가 음수 (-)에서 0을 뚫고 올라가면 매수신호가 되고, 양수 (+)에서 0을 뚫고 내려가면 매도신호가 된다.

셀 J~N 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 O9를 이용하였다. 이렇게 시뮬레이션된 1년치의 결과가 위의 그림이다. 위의 결과는 시장의 연간 수익률이 -0.12% 였고, 이 전략을 사용했을 때의 연간 수익률은 +4.03% 로 나온 결과이다.

5. 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 동안 MACD 기술적 분석으로 매매를 한 것이 된다. 이 정도면 충분한 자료로 생각된다. 시뮬레이션 결과는 아래와 같았다.

이 전략으로 5,000년 씩 3회 수행하였을 때 연 평균 수익률은 +3.41%가 나왔다. 반면에 시장수익률은 +10.71% 였다. 수익률 변동성은 시장 변동성인 22.56% 보다 낮은 14.65%가 나왔다. 그리고 연 평균 매매 횟수는 10회이고, 15,000년 간 약 150,000번 매매를 하였다. 평균적으로 주식을 보유한 기간은 연간 128일로 집계 되었다. 약 1개월에 두 번씩 매수나 매도를 한 셈이고, 전 기간의 51% 동안 주식을 보유한 셈이다. 평균 수익률은 시장 수익률에 미치지 못했다.

수익률 분포를 비교해 보면 아래 그림과 같았다. 시장 수익률은 연 평균 10.71%를 중심으로 정규분포의 형태로 분포해 있다. 10.71% 부근의 수익을 올릴 가능성이 가장 크고, 평균보다 수익률이 커지거나, 낮을수록 확률이 점진적으로 낮아지고 있다. MACD 수익률도 정규분포와 유사하나 연 평균 3.41% 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, MACD의 변동성 (표준편차)은 시장의 변동성보다 작게 측정되었다.

시장수익률과 MACD 수익률의 상관관계를 분석해보면 위의 오른쪽과 23 MACD의 의미와 실전 활용법 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.

MACD 기술적 분석의 수익률이 시장수익률보다 작은 이유는 주식을 보유한 기간과도 관계가 있다. 시장수익률은 전 기간에 걸쳐 주식을 보유하고 있는 상태이다, MACD 전략에서는 약 51%의 기간만 주식을 보유하였다. 따라서 시장이 연간 평균적으로 10%씩 성장하는 동안 주식을 보유하지 않은 기간이 49%나 되므로 수익률이 작게 되는 효과가 있다. 그러나 보유기간을 보정해 주어도 평균수익률이 6.82% (3.41% 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.

모의실험 결과로는 MACD를 사용한 기술적 분석은 시장수익률에도 미치지 못하는 것으로 분석되었다.

1. 연 평균 수익률은 시장수익률보다 낮았다.

2. 수익률 분포의 첨도가 높고, 표준편차는 작게 나타났다.

3. 연 평균 수익률의 변동성은 시장의 변동성보다 작았다.

4. 시장의 샤프지수보다 낮다

5. 상승장에서는 주로 수익이 발생하고, 하락장에서는 주로 손실이 발생한다.

이 결과는 향후 다른 기술적 분석에 대해서도 동일한 조건으로 실험을 해 보고, 기술적 분석 간 비교 분석을 다시 해 볼 예정이다.

MACD 기술적 분석의 결과가 이전 포스트의 이동평균 교차 결과에 비해 더 나을 것이 없었다. 연 평균 수익률은 약간 높았지만, 변동성이 약간 증가하여 샤프지수로 평가해 보면 비슷한 수준이었다. 연 평균 수익률이 약간 높아진 것은 지수이동평균 사용으로 신호가 다소 빨라졌기 때문으로 보이고, 변동성이 약간 높아진 것은 신호를 빨리 생성하다 보니 신호의 오류 (Whipsaw) 확률이 그만큼 높아졌기 때문으로 보인다. 이 논리가 맞다면 신호의 속도와 신호의 오류와는 정 상관관계에 있기 때문에 신호의 속도를 높이는 데에는 한계가 있다고 추론할 수 있다.


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