스토캐스틱 오실레이터

[주식차트 보는법] 21일 단기 지표의 최고봉 스토캐스틱

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[저자 직강] 45일만에 끝내는 주가차트 알고보니 쉽네
막막하기만 하던 주가차트! 45일 만에 술술~~보인다. 보여!
기술적분석이 어렵다고 생각하는 모든 사람들을 위한 최적의 강의
[21일 단기 지표의 최고봉 스토캐스틱]▶ 스토캐스틱의 기본적인 매매기법 2가지
▶ 스토캐스틱 응용법
Hinge, Retesting, Warning, Failure
▶ 추세전환을 예고하는 분기현상 (다이버전스)
[제5편 보조지표 [1] – 일반형] 강의 목차
21일 단기 지표의 최고봉 스토캐스틱
22일 주가 움직임의 강도 측정 RSI
23일 CCI를 통해 매수·매도시점 찾기
24일 추세의 강도를 알리는 지표 DMI
25일 포물선을 통해 추세를 파악하는 파라볼릭 지표
26일 밴드 폭을 이용한 매매기법_볼린저밴드
27일 보조지표의 공통점을 알면 차트가 쉽게 보인다

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핀리의 경제적 자유를 향하여

안녕하세요 , 핀리입니다 . 지난 번 포스팅에서 ' 볼린져밴드 ' 에 대해서 다뤄봤는데요 . 기술적 분석 지표는 기본적 분석보다 활용하기까지에 드는 시간 투자가 적다는 점이 큰 장점인대요 . 볼린져밴드를 공부하면서 ' 스토캐스틱 ' 지표에 대해서도 관심이 생겨서 내용을 이어서 준비해보았습니다 .

1. 스토캐스틱의 역사

공식 명칭은 스토캐스틱 오실레이터 (Stochastic Oscillator) 입니다 . 1950 스토캐스틱 오스토캐스틱 오실레이터 실레이터 년대 윌리엄 듀닝건 (William Dunnigun) 이 소개하고 조지 래인 (George Lane) 이 널리 보급하였습니다 . 고승덕 변호사는 증권 전문가로 활동할 당시 , 스토캐스틱이 실전에서 잘 맞는다는 의미로 ' 마법의 지표 ' 라고까지 부르기도 했었죠 .

2. 스토캐스틱 차트의 의미

스토캐스틱은 , 최근 N 일간의 최고가와 최저가의 범위 내에서 현재 가격의 위치를 표시할때 , 매수세가 매도세보다 강할 때는 그 위치가 높게 형성되고 , 매도세가 매수세보다 강할 때는 그 위치가 낮게 형성된다는 것을 이용한 것입니다 . 예를 들어 N 을 15 로 하면 , 15 일중 최고가와 최저가를 이용해서 차트를 나타내겠다는 것입니다 .

최고가와 최저가라는 범위를 가지고 있기 때문에 스토캐스틱 값의 범위는 항상 0~100% 사이가 됩니다 . 100% 라면 현재 가격이 N 일간 최고가이므로 매수세가 가장 강한 경우가 되며 , 0% 라면 현재 가격이 N 일간 최저가이므로 매도세가 가장 강한 경우가 되는 것이죠 .

3. 스토캐스틱의 종류

3-1) 패스트 스토캐스틱

이동평균선 개념을 추가하여 구하지 않은 , 원래의 값을 표시한 것을 패스트 스토캐스틱 (fast stochastic) 이라고 합니다 . 실제 매매에 사용하기에는 시그널이 너무 예민하게 발생하여 - 가격변화에 너무 민감하여 - 실전에서는 거의 사용되지 않습니다 .

3-2) 슬로우 스토캐스틱

패스트 스토캐스틱 차트의 문제인 그래프의 변화가 너무 잦고 급격하여 노이즈 즉 가짜 신호가 많아 매수 매도시 참고하기 어렵다는 점을 보완하기 위해 고안된 지표입니다 . 패스트 스토캐스틱과 달리 단순 가격이 아닌 이동평균을 구한 값으로 변화를 완만하게 한 그래프를 사용합니다 . HTS 나 MTS 에서 보조지표로서 스토캐스틱이라 하면 대부분 슬로우 스토캐스틱을 의미합니다 .

4. 스토캐스틱 차트의 구성

그림을 보면서 함께 이해해보겠습니다

4-1) 패스트 스토캐스틱 vs. 슬로우 스토캐스틱

그림 하단에는 2개의 스토캐스틱 오실레이터 지표가 각각 나와있습니다. 가장 아래는 슬로우스토캐스틱, 그 위에는 패스트스토캐스틱입니다. 슬로우스토캐스틱이 패스트스토캐스틱보다 완만하다는 것을 알 수 있습니다.

4-2) %K 와 %D선

지표가 2개의 선으로 이루어져있는데, 각각을 구하는 공식을 이해하는 단계에서 알 필요까지는 없을 것 같아 생략하기로 했습니다. 다만 이 2개의 선이 교차되는 지점을 통해 매도와 매수신호를 이해할 수 있습니다.

4-3) 데드크로스

파란선(%K)이 빨간선(%D)을 하향교차 했을 때를 '데드크로스'라고 합니다. 추세가 하향으로 전환되는 것으로 매도 신호로 이해합니다.

4-4) 골드크로스

파란선(%K)이 빨간선(%D)을 상향교차 했을 때를 '골드크로스'라고 합니다. 추세가 상향으로 전환되는 것으로 매수 신호로 이해합니다.

4-5) 0~20%와 80~100% 사이에서만 의미 부여

데드크로스와 골드크로스가 상하위 20% 범위에서 일어날 때만 매수와 매도신호로 이해하는 것이 좋다고 합니다. 20~80%내의 범위 내에서는 이러한 신호가 발생한다하더라도 추세를 형성해가는 과정의 작은 파동일 뿐 추세의 전환으로 포지션을 변화시키는 사인으로 이해하기는 어렵다는 의미겠지요.

스토캐스틱 오실레이터

: 지난 번과 마찬가지로 학습 Data에 추가할 보조 지표를 알아볼 예정이다. 추후, 학습 Data에 추가할 지표들이 있을 수 있겠지만, 오늘 소개하는 것을 마지막으로 학습 Data에 대한 정리는 마무리하고자 한다.

사실 이쯤되니깐, "실제로 학습 Data에 추가적인 보조 지표를 넣었을 경우, 학습이 잘될까?" 라는 의문이 생긴다. 기본적으로 우리가 추출한 보조 지표는 실제로 가격에 대한 예측을 할 때, rule-base(조건식)로 많이 사용한다. 그리고, 단순히 현재 시점만의 정보를 가지고 가격을 예측하는 것 보다는, 보조 지표와 함께 판단을 내려야 정확도가 높은 것도 사실이다.

최근 계속해서 보조 지표에 대해서만 설명을 했기 때문에, 우리들의 진짜 목적이 조금 잊혀졌을 수도 있겠지만, 주 목적은 "Policy Network를 잘 학습시키는 것"이다. 그리고, 일반적으로 사람이 직접 Data를 보고 어느 정도 분석을 할 수 있는 수준이라면, Data 자체만으로도 Insight를 도출할 수 있다는 의미이고, 이는 Neural Network의 학습에도 긍정적인 결과로 연결된다고 볼 수 있다.

이렇게 보조 지표를 학습 Data에 추가함으로써, 강화 학습의 성능 향상은 충분히 기대할 수 있고, 이 모든 과정은 Policy Network를 잘 학습시키 위한 목적이라고 보면 될 것 같다.

1. Stochastic Oscillator

: Stochastic Oscillator는 가장 많이 사용되는 모멘텀 보조 지표 중 하나로 추세의 변경점을 찾을 때, 유용하며 주로 횡보장이나 박스권에서 적중률이 높다. Stochastic Oscillator는 일정 기간 동안의 가격에 대한 최고가와 최저가 범위 내에서 현재 종가가 위치하고 있는 비율에 대한 지표이다. 만약 시장이 상승 추세에 있다면, 종가는 최고가에 근접하여 가격대가 형성될 것이고, 반대로 하락 추세에 있다면, 종가는 최저가에 근접하여 가격대가 형성될 것이라는 기본적인 이론이 포함되어 있다.

또한, 당일을 포함하여 일정 기간 내의 최고가와 최저가에 대한 당일 종가의 비율이기 때문에, 이 값은 항상 0과 1 사이의 값을 지니게 된다. 그리고 가격과 거래량에 의존하지 않고, 오직 가격 추세에 대한 모멘텀을 나타내기 때문에 가격 추세를 예측하는데 상당히 유용한 보조 지표이다.

일반적으로 이 값이 0.8(또는 80)보다 클 때는 과매수 구간, 0.2(또는 20) 미만일 때는 과매도 구간으로 간주하여 매수/매도에 대한 시점을 정하기도 한다. Stochastic Oscillator을 구하기 위해서는 시장에서 발생되는 Fake Signal을 평활화하는 단계를 거쳐야한다. 먼저, K Line과 D Line으로 구분되는 Stochastic Oscillator의 계산법을 살펴보면서 의미를 파악해보자.

Fast K = ( Current Close Price - The Lowest Price During N days ) / ( The Lowest Price During N days - The Highest Price During N days )

Slow K = Fast D = ( Current Close Price - The Lowest Price During N days ) MA3 / ( The Lowest Price During N days - The Highest Price During N days ) MA3

Slow D = Fast D MA3

K와 D는 모두 0~1사이의 값을 가지며, Fast K는 상대적으로 빠르게 반응하는 지표이며, Slow D로 갈 수록 평활화 단계가 진행되기 때문에 덜 민감한 추세선을 나타낸다. Stochastic Oscillator는 시장에 민감하게 반응하는 K Line과 시장 심리가 느리게 반영되는 D line에 대한 Convergence & Divergence를 나타내는 지표로 이해할 수 있다. K Line은 실시간에 가까운 주가 전환에 대한 변화를 확인할 수 있고, 주가 전환에 대한 Noise Signal을 제외한 D Line과 함께 보면서 "진짜 추세 전환"에 대해 가늠할 수 있다. 다음 그래프를 살펴보자.

위의 그래프는 가격 차트이며, 아래는 Fast K Line(파란색)과 Slow D Line(노란색)이다. 그리고, 빨간 선은 0.8 선을 의미하며, 파란 선은 0.2 선을 의미한다. 그리고 D Line이 K Line보다 느리게 반영되는 것도 확인할 수 있다. D Line이 K Line보다 반응이 느리지만, Noise가 많이 제거된 시장 심리에 대한 추세가 잘 반영되어 있기 때문에 가격 추세를 판단할 때, 좋은 기준이 될 수 있다.

Stochastic Oscillator에 대한 매수/매도 방법은 개인마다 다르지만, Rough하게 K Line과 D Line이 각각 0.8, 0.2 선에 근접해서 교차할 경우, 매수/매도를 했을 때, 위와 같은 결과를 살펴볼 수 있고, 실제로 수익이 꽤 발생하는 것을 확인할 수 있다. 물론 Stochastic Oscillator 지표만을 가지고 매수, 매도를 하기보다는 다른 보조 지표들과 함께 판단했을 때, 더 높은 적중률을 보여줄 수 있다. 그러나, 본인이 생각했을 때, Stochastic Oscillator는 Bollineger Band(볼린져 밴드)와 같이 강력한 보조 지표 중 하나라고 생각한다.

2. Commodity Channel Index (CCI)

: CCI(Commodity Channel Index)는 이름에서 알 수 있듯이, 처음에는 상품 가격에 대한 추세를 알아보기 위해 개발된 보조 지표이다. 이 후, 주식 가격에도 적용함으로써, 추세 변화에 대한 시점을 파악하기 위해 많이 사용되는 모멘텀 보조 지표로 자리 잡아왔다.

CCI는 간단하게 보면, 현재 가격과 Moving Average(MA)에 대한 차이를 보는 지표이다. 일반적으로 현재 가격을 MA와 비교하여, MA보다 클 경우에는 현재 가격이 상승 추세에 대한 힘을 받고 있다고 판단하고, 반대로 MA보다 작을 경우에는 현재 가격이 하락 추세에 대해 힘이 눌리고 있다고 판단한다.

또한, 주식 가격이 MA보다 일정 범위 이상 벗어날 경우에는 과매수 또는 과매도 구간으로 간주하기도 하며, 매매 시점으로 활용하기도 한다. CCI에 스토캐스틱 오실레이터 대한 공식은 다음과 같다.

p(t) = (p.low(t) + p.high(t) + p.close(t) ) / 3

MA(p(t)) = p(t)의 Moving Average

MD(p(t)) = |p(t) - MA(p(t))|의 Moving Average

* CCI = (p(t) - MA(p(t))) / (0.015 * MD(p(t)))

위의 공식에서 분모에 0.015를 곱해준 이유는 CCI의 값을 +100 에서 -100 사이로 조정하기 위한 parameter이다. CCI +100보다 클 수도 있고, -100보다 작을 수도 있다. 그리고, 0.015 말고, 다른 값을 곱해줌으로써 CCI를 해당 가격의 추이에 알맞게 조정하기도 한다.

위의 그래프(위키피디아)를 보면, CCI는 가격이 증가함에도 -100에서 +100 사이를 움직이는 것을 확인할 수 있다. 또한, CCI 값이 +100선 보다 높거나, -100선 보다 낮을 때 각각 과매수, 과매도로 간주할 수 있다. 과매수는 실제 가격 추이에 비해 과도하게 매수가 이루어져 가격이 형성되었으며, 이는 곧 매도 우세로 이어져 가격의 하락을 암시한다고 볼 수 있다. 마찬가지로, 과매도는 실제 가격 추이에 비해 과하게 매도가 이루어졌기 때문에, 곧 가격 상승이 있을 것이라고 기대할 수 있다.

이를 학습 Data에 적용해보았다. 이번 전처리 Data에서 사용하는 학습 Data는 1시간 기준의 차트이기 때문에, 시장 심리를 어느 정도 반영하기 위해, 기간을 일 자(Day) 기준으로 계산할 때보다, 더 넓게 잡아 계산하였다. 그리고, 0.015 대신 다른 값으로 값을 조정하여 다음과 같은 CCI 차트를 구해보았다.

CCI를 학습 Data에 추가하기 위해, CCI의 범위를 +1에서 -1 사이로 Scaling했다. 위의 CCI를 보면, 실제로 과매도, 과매수 구간을 기점으로 실제로 가격의 추세가 전환이 되는 것을 확인할 수 있다. CCI가 학습 Data에 포함됨으로써, Policy Network의 학습이 잘되길 기대해봐도 좋을 것 같다.

3. Disparity (이격도)

: Disparity(이격도)는 다른 보조 지표에 비해 계산식이나 개념이 무척 간단하다. 현재 가격과 이동평균선과의 괴리 정도를 보여주는 지표인데, 계산식은 다음과 같다.

Disparity = (Close Price / n days Moving Average) * 100

이격도가 100을 넘을 경우에는 현재 가격이 이동평균선에 비해 높다는 의미이므로, 현재 가격이 상승 추세에 있다는 의미이고, 반대로 100보다 작을 경우에는 하락 추세에 있다고 볼 수 있다. 너무 간단한 지표라서 많은 설명이 필요하지 않겠지만, 보통 이격도는 단기, 장기로 구분하여 함께 본다.

위의 그래프는 단기(파란색), 장기(노란색) 이격도에 대한 그래프이며, 1로 Scaling한 그래프이다. 보통 기간이 긴 MA 같은 경우 반응이 느리기 때문에, 단기 매매를 할 경우에는 보다 짧은 기간을 적절하게 선택해서 매수&매도를 하는 것이 중요하다. 이격도를 활용하여 매매 시점을 잡을 경우, 보통 이격도가 1보다 클 경우(>1) 매도, 작을 경우 (<1) 에는 매수를 한다.

즉, 올랐을 때 팔고, 내렸을 때 사면 된다. 왜냐하면, 결국 가격은 상승과 하락이 있는 한, 이동평균선에 수렴하기 마련이기 때문이다. 하지만 대부분은 스토캐스틱 오실레이터 오를 때 사고, 내릴 때 팔기 마련이다.

이격도를 학습 Data에 추가하기에는 뭔가 애매한 부분이 있다. 단순한 계산식일 뿐더러, 이미 Moving Average는 학습 Data에 추가가 되어있기 때문이다. 아무래도, 이격도는 이번 학습 Data에서는 제외하는 방향으로 가야할 것 같다.

4. Bollinger Band (볼린져 밴드)

: Bollinger Band는 시장 가격 추세에 대한 전환점과 강도를 확인하는데 가장 많이 사용하는 보조 지표 중 하나이다. Bollinger Band에 대한 자세한 설명은 이미 많은 사람들이 적어놓았기 때문에 특징과 계산식만 간단하게 언급하고자 한다. Bollinger Band는 이동평균선을 기준으로, 동일 기간 이동평균선에 대한 Standard Deviation(표준편차)도 함께 구한다음, 2 sigma 수준에 해당하는 신뢰구간을 구한다. 우리는 이 신뢰 구간에 대한 하나의 띠를 Bollinger Band라고 부른다.

통계학을 공부한 사람은 알겠지만, 2 sigma는 95% 수준의 신뢰구간을 의미한다. (3 sigma는 99.7% 이다.) 예를 들어 2 sigma(95%)수준의 신뢰구간이라고 했을 때, 이것이 의미하는 바는 다음과 같다. 임의로 100 번의 이동평균을 산출했을 때, 실제로 신뢰구간에 들어오는 이동평균은 95개 정도이고, 나머지는 이 구간을 벗어난 값을 보일 것이라는 의미이다.

간단하게 요약하면, 실제 가격이 Bollinger Band 구간을 넘길 확률은 상당히 낮고, 이를 넘길 경우에는 추세의 급격한 변화가 발생했다고 간주할 수 있다는 것이다. 실제로 대부분의 주식 가격의 추세는 Bollinger Band 구간을 크게 벗어나지 않기 때문에 예측 범위를 설정할 수 있고, 이를 이동평균선과 함께 볼 경우에는 보다 높은 적중률을 기대할 수 있다. Bollinger Band의 계산식은 다음과 같다.

MA = n days Moving Average

sd = n Days Standard Deviation

Upper Bound = MA + 2 * sd

Lower Bound = MA - 2 * sd

위의 식에서 2를 곱한 것은 보통 2 sigma를 기준으로 보기 때문이다. 그리고 다음은 학습 Data에 적용해본 결과이다.

빨간 동그라미를 친 부분은 Bollinger Band의 경계선을 넘어갔을 때의 가격 구간이다. 차트를 보면 실제로 대부분의 가격 추세는 Bollinger Band 안에서 움직이고 있으며, 경계선을 넘었을 경우에는 대부분 추세 전환이 일어나는 것을 확인할 수 있다. 물론 100% 정확한 보조 지표는 없지만, Bollinger Band는 가격의 추세 전환 및 시장 강도를 가늠하는데 강력한 보조 지표 중 하나라고 볼 수 있다.

학습 Data에서는 Normalization을 진행한 가격에 대한 Bollinger Band의 Upper Bound, MA, Lower Bound를 추가할 예정이다.

후. 이번 글을 마지막으로 전처리에 대한 부분은 마무리 지으려고 했지만, 아직 거래량과 관련된 보조 지표가 몇 개 남아있다. 글이 너무 길어지면 지루해질 수 있으므로, 다음 글에서는 정말로 마무리 짓고 본격적으로 강화 학습 모델을 건드려 보도록 하겠다.

스토캐스틱 오실레이터

스토캐스틱 오실레이터 스토캐스틱 & SMI(stochastic momentum index)

스토캐스틱 (stochastics) 는 조지 C. 레인 (George C. Lane) 박사에 의해 1950 년대 말 개발되었다 .

윌리엄 %R 은 래리 윌리엄 (Larry William) 에 의해 개발되었으며 스토캐스틱이 위아래가 뒤집힌 지표다 .
SMI(stochastic momentum index) 는 윌리엄 블라우 (William Blau) 가 스토캐스틱의 개념을 응용해 개발한 지표다 .

1. 스토캐스틱 (Stochastics)

이 기법은 가격이 상승 중일 때는 종가가 가격변동폭의 윗부분에서 형성되는 경향이 있고 ,
시장이 하락추세일 때는 종가가 변동폭의 밑부분에서 형성되는 경향이 있다는 과거의 경험을 근거로 하고 있다 .

레인은 시장가격의 움직임과 시장의 특성을 가장 잘 나타내는 백분율을 구하기 위해 백분율 기호와 알파벳을 결합해

임의로 %A, %B, %C 등으로 이름을 붙여가며 지표를 테스트하다가 최종적으로 %K 와 %D 라는 이름을 채택했다 .

우선 %K 는 시장가격의 최근 변동폭과 종가와의 관계를 구하려는 것이다 .
여기에서 최근이라 함은 5∼21 일의 기간을 의미하지만 , 일반적으로 5 일을 기본값으로 사용하고 있다 .

b= ( 종가 - N 기간의 최저가 )

a= (N 기간의 최고가 - N 기간의 최저가 )

일정기간의 전체 진폭 (H-L) 중 현재 종가가 어디에 있느냐 이런 이야기 입니다 .

%K= 빠른스토캐스틱 = (b/a)*100

fast %K ⇒ fast %D(= slow %K) ⇒ slow %D

위의 계산식에서 기본값인 fast%K 는 최대 100 에서 최저 0 의 값을 가지는 백분율로 표시된다 .
fast%K 를 구하는 기간이 짧으면 짧을수록 fast%K 선의 움직임은 민감하게 움직이며 길면 길수록 움직임은 둔화된다 .
fast%K 선이 민감하게 움직이면 재빠른 신호를 스토캐스틱 오실레이터 생성시키는 장점이 있는 반면 whipsaw( 톱니 ) 가 많고 ,

둔하게 움직이면 휩소는 적은 반면 신호의 발생이 늦어질 것이다 .

다음 단계는 %D 값을 구하는 것이다 .
%D 는 fast%K 값의 분자와 분모를 각각 다시 일정한 기간값을 주어 평활시킨 것이다 .
위의 공식에서는 3 일의 기간값을 사용했다 .

이렇게 만들어진 오실레이터는 매우 민감하기 때문에 빠른 스토캐스틱 (fast stochastics) 라고 부른다 .

그런데 느린 스토캐스틱 (slow stochastics) 는

원래의 fast%K 를 버리고 원래의 fast%D 를 slow%K 로 대체한 후
이 새로운 slow%K 의 3 일 이동평균값을 구해 slow%D 로 사용하는 것이다 .

□ 파동원리 분석법의 적용

스토캐스틱도 파동이므로 고점과 저점의 추세가 중요하다 .

스토캐스틱 차트에서는 기간 변수가 파동의 크기를 의미하므로

단기 스토캐스틱의 저점 상승은 단기적인 파동의 바닥을 의미하는 것이지

그 보다 스토캐스틱 오실레이터 큰 대세의 최저점을 나타내는 것이 아니다 .

□ Stochastic 의 유용성

스토케스틱이 다른 인디케이터 들과 구별되는 특징은 흐름을 말해주는 지표가 아니라는 점입니다 .
macd, rsi, sona 등 대부분의 오실레이터들은 가격을 합산하여 흐름을 이야기 하지만
스토케스틱은 가격을 합산하지도 스토캐스틱 오실레이터 않고 흐름을 이야기 하지도 않습니다 .( 위 ab 그림을 음미하라 )

어떤 경우에도 스토캐스틱이 매매신호를 내지 않았는데 , MACD 가 먼저 매매신호를 보내는 경우는 없다 .

□ 스토캐스틱 (Stochastics) 과 윌리엄 %R(William %R) 비교

( 따라서 %K 값은 0 과 100 사이의 값을 가지게 됩니다 .)

윌리엄 %R(William %R)

( 따라서 %R 값은 0 과 100 사이의 값을 가지게 됩니다 .)

* 분자를 ( 금일종가 - 최근 n 일 동안의 최고가 ) 로 계산할 수도 있으며

이 경우는 %R 의 값은 0 과 -100 사이의 값을 가지게 됩니다 .

%K= (b/a)*100 ( 위 ab 그림을 음미하라 )

%R= (a-b)/a*100 = [1 -(b/a)]*100 = 100 -%K

스토캐스틱은 일정기간 중 시장가격의 움직임 중에서 당일 종가가 차지하고 있는 위치를 나타내 주는 지표로서 주가가 지속적으로 상승하고 있는 경우에는 100 에 가까워지고 , 주가가 지속적으로 하락하고 있는 경우에는 0 에 가까워 지는 특성을 지니게 됩니다 . 그러한 지표의 특성으로 인해 추세시장에서 보다는 비추세시장 [ 횡보국면 ] 에서의 매매에 유용하게 사용될 수 있는 지표입니다 .

윌리엄의 %R 은 일정기간 중 시장가격의 움직임 중에서 당일 종가가 차지하는 위치를 나타내 주는 지표입니다 . 이러한 표현은 스토캐스틱의 개념과 어떠한 유사성을 생각해 볼 수 있게 하는 내용이라고 할 수 있습니다 . 사실상 윌리엄의 %R 은 계산식의 분자 값에 스토캐스틱에서와는 달리 고가와의 비교값을 이용한 다는 것 이외에는 차이가 없습니다 .

2. 스토캐스틱인덱스 SMI(stochastic momentum index)

스토캐스틱은 빠른 신호를 내준다는 장점은 있으나 스토캐스틱 오실레이터 너무 급격한 움직임으로 상황을 오도하는 단점도 있다 .

SMI 는 스토캐스틱에서 Whipsaw( 톱니 ) 현상이 많은 것을 보완하기 위해 만들어진 지표이다 . 스토캐스틱이 일정 기간 동안 모든 움직임의 폭에서 종가가 차지하는 위치를 밝히는 데서 출발한 데 비해 , 블라우는 최고가와 최저가의 중간점 (mid-point) 과 종가의 위치를 비교하는 데서 출발했다 .

메타포가 다시 정리하는 분석지표

메타포가 드리는 팁 :: 스토캐스틱인덱스의 모멘텀은 마이너스 음의 값도 가진다 .

과연 그럴까 ?? 위의 ab 그림을 보면 해답이 보인다 .

b 의 종가가 a 폭의 절반인 중심값보다 작을 때 , 그 값은 음수이다 .

SMI 지표의 계산법은 다소 복잡하다 .

먼저 스토캐스틱인덱스의 모멘텀을 계산한다 .

SM(q)= C - [ HH(q)+LL(q) ] /2

그 다음에
SMI(q,r,s)= [ EMA( EMA(SM(q),r) ,s) / (EMA( EMA(HH(q)-LL(q),r) ,s) /2) ] *100

또 , 마지막으로 MACD 와 같은 트리거 ( 시그널 ) 라인을 구성할 수 있다 .

SMI 시그널 라인 = n days' EMA of SMI

SM = 스토캐스틱 모멘텀이며

SMI 를 구성하는 기본 함수에서 q, r, s 는 각각 기간값의 변수다 .
q 는 SM 의 기간값 변수 , r 은 1 차 평활변수 , s 는 2 차 평활변수임 .

EMA = 지수식 이동평균
HH = 정해진 기간 중의 최고가 ,

LL = 정해진 기간 중의 최저가

SMI 의 특징은 위의 계산식에서 나타난 것처럼 SM 의 개념과 이중평활 (double smoothing) 에 있다 .
따라서 기간값을 어떻게 줄 것인가가 이 지표의 신뢰성을 좌우하는 핵심이다 .

SMI 은 통상적으로 기간 값과 1 차 평활변수 , 2 차 평활변수 값을 사용자 임의로 설정하여 지표를 분석하는데 ,

SMI 의 분석은 그 변수값에 따라 매매의 시기가 다소 차이가 있다 .

예로 기간 값과 1 차 평활변수 값이 작을수록 지표의 흐름이 급격하고

그 값이 클수록 완만하므로 그 만큼 매매신호가 늦지만 시행착오는 적다 .

SMI 지표는 그 값이 +40 이상이면 과열 국면으로 , -40 이하이면 침체 국면으로 인식한다 .

그리고 Signal Line 을 설정하여 SMI 값과 Signal 라인의 교차점을 매매 신호로 분석한다 .

SMI 선이 Signal 선을 침체권에서 상향 돌파하는 시점을 매수로 본다 .

SMI 선이 Signal 선을 과열권에서 하향 돌파할 때 매도 시점으로 본다 .

이 과열과 침체 국면에서 SMI 선이 시그널 라인을 상향이나 하향 돌파하면 그 신뢰도가 훨씬 큰 것으로 분석한다 .

이 챠트는 SMI 를 나타낸 것으로 변수를 (13. 25. 2) 와 (26. 50. 2) 로 구분하여 나타냈는데 , 변수값이 클수록 지표의 움직임이 둔한 것을 볼 수가 있다 . 물론 SMI 의 값이 작더라도 Stochastics 와 비교하면 그 움직임이 둔하다는 것은 Stochastics 챠트를 보면 알 수가 있다 .

스토캐스틱 오실레이터

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