기술적 분석의 개요

마지막 업데이트: 2022년 4월 18일 | 0개 댓글
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“‘Exploratory data analysis’ is an attitude, a state of flexibility, a willingness to look for those things that we believe are not there, as well as those we believe to be there.” by John W. Tukey

금융 백과사전

주가의 흐름은 수많은 투자자의 매수 및 매도의 기록입니다 . 마치 전쟁터와 같은 주식시장에서 매수세와 매도세의 힘의 쏠림을 차트로 찾아내는 기법을 배우면 기술적 분석의 개요 매매시점 포착의 전문가가 됩니다 .

기술적 분석 개요

기술적 분석가들은 주가와 거래량의 움직임을 도표화하고 과거의 패턴이나 추세를 발견해 주가 변동을 예측합니다 . 보는 사람에 따라 같은 그림도 다르게 분석하는 경우가 생기지만 일반적으로 기술적 분석의 개요 견해가 일치하는 기본적인 기술적 분석의 틀은 꼭 알아야 합니다 . 차트를 자주 접해보면서 기본적으로 사용되는 것부터 따져보는 것이 최선의 공부방법입니다 .

기본적 분석과 기술적 분석

주가를 분석하는 기법은 기본적 분석과 기술적 분석으로 나눌 수 있습니다 . 이 양측은 각각 분석기법의 우월성에 대해 오랜 기간 논쟁을 벌여왔습니다 .

기본적 분석

기본적 분석은 경제상황 , 산업과 기업을 다양한 측면에서 분석해 본질가치를 찾습니다 . 이렇게 찾은 내재가치를 시장가치와 비교해 저평가된 것을 매수하고 고평가된 것을 매도하는 전략을 떱니다 . 그런데 앞서 기본적 분석에서 이야기했듯이 내재가치라는 것이 이론적으로는 문제가 없을 수 있지만 하루에도 급변하는 시장상황을 반영하는 본질가치를 찾는다는 것은 매우 주관적일 수 있습니다 .

기술적 분석

반면에 기술적 분석은 본질가치보다는 매수와 매도 그 자체에 집중합니다 . 주가와 거래량의 움직임을 도표화하고 과거의 패턴이나 추세를 발견해 주가 변동을 예측하는 것입니다 . 여기서 양쪽의 입장을 보다 이해하기 쉽게 정리해봅시다 . 기본적 분석의 입장은 패턴이 반복된다면 누가 돈을 못 벌겠는가 ? 본질적 가치가 변해야 주가는 변하는 것이다 . 기업의 본질가치 자체에 주목해야 한다 . 기술적 분석의 입장은 기업의 본질가치를 정확히 예측한다는 것이 가능한 것인가 ? 주가는 결국 수요와 공급으로 시장에서 결정되는 것이다 . 기업의 주가 자체에 주목해야 한다 .

양측의 논쟁을 애플과 스티브 잡스 부재 사례로 살펴보도록 합시다 . 스티브 잡스가 없는 애플에 대해 어떤 사람은 애플 주식의 매도로 , 어떤 사람은 매수로 대응할 수 있습니다 . 사실 잡스는 운이 좋은 사람이기도 합니다 . 정작 기대하지 않았던 픽사의 ' 토이 스토리 ' 가 대박이 나면서 잡스는 애플에서 다시 입지를 다질 수 있었기 때문입니다 . 어쨌든 혁신에 대한 잡스의 무서울 정도의 집착이 애플의 신화를 만들어낸 것은 분명합니다 . 사례로 돌아가 잡스가 2011 년 병가를 내자 애플의 주가가 6% 하락했습니다 . 기본적 분석론자와 기술적 분석론자는 당시 이를 어떻게 해석했을까요 ?

기술적 분석의 유용성

기본적 분석의 논리는 ‘ 잡스의 건강 악화 ' 라는 사건이 애플의 미래 현금 흐름에 어떤 영향을 미치는지 분석하고 그 현금 흐름을 현재가치로 환산해 더하면 됩니다 . 그런데 말이 쉽지 이를 분석하는 것은 사실 너무나 주관적인 것입니다 . 기본적 분석에 따른 시장의 당시 결론은 6% 하락 ' 이었는데 , 즉 잡스의 건강악화가 애플 주식의 본질가치를 6% 훼손한 셈입니다 .

논리적인 측면에서는 기본적 분석이 타당합니다 . 또한 장기적으로 주가는 기업의 본질가치에 수렴해간다고 봅니다 . 그렇지만 정보가 부족하고 정보분석 능력이 약한 개인투자자 입장에서는 기본적 분석이 쉬운 일이 아닙니다 .

게다가 가치만을 믿고 단순히 장기투자하는 것이 능사는 아닙니다 . 철옹성 같던 수많은 은행들 , 세계를 무대로 뛰던 재벌그룹도 이제는 사라지고 없는 기업이 많습니다 . 기본적 분석의 영속성 ' 이라는 전제 자체가 현실에 서는 수긍하기 어려운 측면이 있습니다 .

반면 기술적 분석은 주가와 거래량과 같은 데이터를 도표화해 추세와 패턴을 찾아 매매합니다 . 따라서 주가가 변동한 근본 요인을 무시한 차트만의 분석은 기본적 분석론자 입장에서는 무모하게 느껴질 수 기술적 분석의 개요 있습니다 . 그러나 현실에서는 마치 관성의 법칙처럼 일정한 추세의 힘이 현존하는 것이 사실입니다 . 즉 시장의 심리적인 요인을 기본적 분석은 계량화하지 못하는 단점을 기술적 분석이 보완할 수 있습니다 .

추세를 이용해 단기적으로 매매 타이밍을 잡는 수많은 투자자가 있기 때문에 또한 이러한 기술적 분석이 효용성을 가지기도 합니다 . 기술적 분석을 들여다보면 ' 기울기 ' 라는 것을 통해 시장 힘에 대한 분석을 많이 하게 됩니다 . 주가는 매매 세력 간 전쟁의 결과물인데 , 그 힘의 균형점들의 움직임이 바로 그래프의 기울기로 나타나기 때문입니다 . 힘이 가는 방향으로 순응하는 것이 현실에서도 좋은 성과를 볼 확률도 높아집니다 .

기본적 분석 + 기술적 분석

아무래도 본질가치에 집중하는 투자자는 기술적 분석을 무시하지만 , 투자 현장에서는 너무나 보편적으로 기술적 분석을 사용하고 있습니다 . 따라서 기본적 분석을 통한 기업가치 분석을 통해 우량주를 분석하고 , 기술적 분석을 통해 매매 타이밍을 기술적 분석의 개요 잡아가는 것이 현실적인 측면에서 유용한 대안이라 고 봅니다 .

현대 투자론에서는 매매시점에 대한 이야기보다는 자산배분에 보다 집중합니다 . 그렇지만 매일 주식시세표를 보게 되는 투자자 입장에서는 매매 시점이 너무나 중요합니다 . 실무적으로도 재무제표를 통한 이해보다는 차트를 통한 이해가 직관적으로 매우 효과적인 측면이 있다는 점도 의미가 있 습니다 .

주식의 가격은 근본적으로 회사의 수익창출 능력에 달려있기 때문에 기본적 분석이 중요합니다 . 또한 주식 매매는 심리적인 요인도 매우 큰 영향을 미칩니다 . 주가는 오르기만 하는 것도 아니고 내리기만 하는 것도 아니라서 일정한 추세를 그리며 움직이게 됩니다 . 이 추세를 분석하는 기술적 분석은 그래서 유용합니다 . 그래서 결론은 종목 선정에 있어서는 기본적 분석을 , 매매 타이밍 선정에는 기술적 분석을 함께 사용하는 것이 합리적입니다 .

데이터 분석의 종류 Revisited

아래 링크는 2015년 12월에 썼던 “데이터 분석의 종류"라는 제목의 글인데, 당시에는 기업 현장에서 다루는 실제 데이터를 분석해 본 경험이 부족했던 터라 다른 사람들의 글을 읽고 스스로 공감할 수 있는 수준에서 정리했던 기억이 난다.

데이터 분석의 종류 Cheat Sheet * HeartCount Blog

데이터를 통해 이해하고자 하는 것 - 데이터에 묻고 싶은 질문의 종류 - 에 따라 데이터 분석 방법을 정해야 합니다. 데이터 분석 방법의 종류와 간단한 설명을 아래에 옮겨 봅니다. 묘사/기술 분석: 인구조사와 같이…

지난 4년 동안 새롭게 깨우친 내용을 더듬어가며 주요 데이터 분석 방법들을 다시 정리해 보았다. 특히, Exploratory Analytics(탐험적 분석) 부분은 아래 상자 안의 예제 데이터와 EDA 실습 도구 링크를 통해 따라해볼 수 있도록 했다.

Descriptive Analytics (기술적 분석):

  • 기술적 분석은 데이터를 사실적으로 묘사(describe)하는 일이라고 정의할 수 있다. (테이블 형태로 정리된) 데이터만 있다면 기술적 분석을 통해 What Happened?에 대한 질문에 답할 수 있다.
  • 갯수를 집계하고(몇 명이 방문했나?) 평균을 비교하는(지난 분기 상품군별 매출이 얼마였나?) 등 데이터를 요약하여 데이터가 담고 있는 다양한 사실들을 확인하는 일이다.
  • 아래는 예제 데이터를 사용하여 주요 대륙들의 1962년~2015년 기대수명을 평균값으로 요약한 바차트이다. 오세아니아 대륙이 76.1세로 평균 수명이 제일 높았다는 “사실”을 확인할 수 있다.

  • 시간의 흐름에 따라 인류의 평균 기대수명 역시 꾸준히 증가했다는 “사실”도 확인할 수 있다.

  • 서로 다른 그룹(국가별, 연도별)의 평균을 비교하면 필연적으로 차이가 나는데 이 차이가 유의미한 차이인지 아니면 우연의 결과인지, 차이가 어디에서 비롯되는지 등의 질문에 답하려면 평균값을 비교하는 일에서 몇 걸음 더 나아가야 한다.

Exploratory Analytics (탐험적 분석):

  • 통상 EDA(Exploratory Data Analysis)라고 일컬어지는 탐험적 분석은 시각적 분석 기법과 도구를 활용하여 데이터의 모양, 분포, 변수들 간의 관계를 차트와 기본적인 통계값(상관계수, 신뢰구간 등)을 활용해 확인하는 일이다.
  • 분석 모형을 활용하여 데이터에 담긴 일반화할 수 있는 패턴을 찾는 데이터 모델링(추론, 예측 분석, 가설 검증 등) 작업을 하는 것은 아니고 편견없이 데이터를 요모조모 눈으로 살펴보며 기존에 궁금했던 것을 정량적으로 확인하고, 확인하는 과정에서 새로운 영감을 받고, 또 신박한 의문도 품게 되는 과정이다.
  • 탐험적 분석과 기술적 분석 방법 간에 엄격한 경계가 있다기 보다는 탐험적 분석이 전통적 기술적 분석에 모던한 시각적 분석을 결합하여 기술적 분석의 유용성과 자유도를 높였다고 이해하는 편이 맞겠다.
  • EDA의 현재적 개념과 방법을 완성한 John W. Tukey의 말을 빌리자면 “EDA는 존재한다고 또는 존재하지 않을 거라 믿고 있는 것을 데이터에서 (시각적으로) 찾고자 하는 유연한 태도이자 의지이다"

“‘Exploratory data analysis’ is an attitude, a state of flexibility, a willingness to look for those things that we believe are 기술적 분석의 개요 not there, as well as those we believe to be there.” by John W. Tukey

EDA: 유의미한 차이

  • 대륙간 평균수명을 요약값(평균)이 아닌 분포(아래 그림은 박스플롯)를 통해 기술적 분석의 개요 비교해보면 평균에 가려져 있던 불확실성(uncertainty)이 들어나게 된다.
  • 오세아니아의 경우 평균 수명이 상대적으로 좁은 범위에 오밀조밀 몰려있는 반면, 유럽의 경우 평균수명이 낮은 레코드들(점으로 표현)이 아래쪽으로 기술적 분석의 개요 넓게 퍼져 있는 것을 육안으로 확인할 수 있다.

  • 평균값만 보고도 오세아니아와 유럽 대륙 간에 평균 기대수명에 차이가 난다고 확정적으로 이야기할 수 있다. 그건 fact니깐. 다만, 두 집단 간 평균값에 의미있는 차이가 있냐는 질문에 답하기 위해서는 두 집단의 분포를 함께 고려해야 한다.
  • 분포를 보면 평균 뒤에 감추어져 있던 개별 레코드들의 불확실성(변동성, variation)이 드러나게 되며, 주어진 질문에 대해 확정적이 아니라 확률적으로 답해야 한다.
  • 이번에는 동일한 분포를 박스플롯이 아니라 95% 신뢰구간(confidence interval)을 통해 비교해 보자. 실무적 차원에서, 서로 다른 집단 간에 95% 신뢰구간이 겹치지 않으면 두 집단 간에 평균값에 의미있는 차이가 있다(=차이가 우연히 발생한 것이 아님)고 이야기할 수 있다.
  • 신뢰도(90%, 95%, 99%)가 높아지면 신뢰구간의 폭이 넓어지며, 동일한 신뢰도일지라도 샘플 사이즈가 작을수록 신뢰구간이 넓어지게(불확실성이 커지게) 된다.
  • 대부분의 교과서나 통계툴에서 신뢰구간은 t-distribtuion에 기반한 공식을 사용해 계산되지만 최근에는 개선된 컴퓨터 계산 능력을 활용해 bootstrap방식으로 계산하기도 한다.

  • 마찬가지로, 두대륙의 평균수명을 확률밀도 그래프(Probability Density Plot)를 통해 비교해 보면, 유럽인들의 기대수명이 오세아니아인들의 분포와 비교해서 왼쪽으로 치우쳐 있음이 확인된다.

EDA: 변수 간 관계

  • 기대수명이 다른 변수들과 어떤 관계를 갖는지 살펴보는 일도 EDA의 몫이다. 기대수명(Y)과 일인당 소득(X) 두 변수를 아래처럼 scatterplot(개별 레코드를 X, Y좌표 상에 흩뿌려서 표현하는 시각화 방법)으로 표현하여 두 변수간 상관관계를 확인할 수 있다.
  • 아래는 기대수명(Y)과 일인당 소득(X)의 관계를 국가 단위로 묶어서(아래에는 하위그룹으로 표시) 시각화한 결과이다. 데이터셋에는 개별 국가의 레코드가 총 54건(1962~2015년, 각각 연도별 1건씩) 있는데, 국각별 54개의 관측값을 하나의 평균값으로 요약(aggregation)해서 하나의 점으로 표현한 차트이다. “평균소득이 높은 국가일수록 오래 사는 경향이 있다.”고 말할 수 있다.

  • 이번에는 국가별로 레코드를 묶었던 규칙(하위그룹: Country)을 제거하고 개별 레코드를 건건이 시각화해 보자. 여전히 소득수준이 높아질 수록 기대수명도 증가하는 관계(양의 상과관계)가 보인다.

  • 이번엔 개별 국가별로 따로 기술적 분석의 개요 따로 살펴보자. (우측에 있는 개별 국가명 클릭) 특정 국가(보츠나와)에서는 선형적 양의 상관관계 대신 예외적인(비선형적인) 패턴을 보이기도 한다.

  • 보츠나와만 따로 떼어 내어 기대수명을 시계열로 살펴보았다. 아마 일인당 국민소득 증대에 의한 기대수명 증가의 효과를 상쇄할 만한 다른 국가적 재난이 있었다고 추측해볼 수 있겠다. (정확한 원인은 우리가 확보한 데이터로는 알 수 없음)

Explanatory Analytics(설명 분석), Inferential Analytics(추론 분석), Causal Analytics(인과 분석), Predictive Analytics(예측 분석)은 다음 번에 좀 더 자세히 다루겠다. 간단히 정리만 하고 글을 마무리하겠다.

예스24 블로그

이번에는 차트분석 무작정 따라하기를 읽었다. 이 책은 아마 1,2년전쯤에 회사 자료실에서 빌려 읽은것 같다.

그런데 이번에 2022년 최신 개정판이 나와서 따끈따끈한 새책을 다시 읽었다.

기본적으로 나는 차트분석에 대해서는 잘 모르고 기업의 본질적 가치에 더 기술적 분석의 개요 신경을 많이 쓰는 편이다.

굳이 따지자면 기술적 투자라는 것은 기업의 가치는 이미 충분히 시세에 녹아들어 있고, 사람의 심리에 의해 주가는 과거와 동일한 패턴으로 움직이는데서 시작한다고 생각한다. 물론 기업의 가치가 기술적 분석의 개요 시세에 녹아 들어있다는 데는 동의하지만 주가는 과거와 동일한 패턴으로 움직인다는 데는 별로 동의하지 않는다. 주가는 살아있는 생물과 같아서 언제 어디로 튈지 모른다. 그리고 기업가치 역시 시세에 반영되어 있지만 변동성이 큰 기술주는 하루에도 몇 퍼센트든지 움직일 수 있다.

이런 이유로 나는 기술적 분석을 그다지 신뢰하지 않았지만 가치투자 역시 완벽히 설명되지 않는다. PER이든 PSR이든 저평가 또는 고평가 받는 주식이라는게 따로 존재할리 만무하다. 시장은 바보들만 있는게 아니다. 뭔가 특별하게 저평가된 주식이 있다면 나 혼자 헛다리 짚었을 확률이 99.9%인 것이다. 차트 분석을 알아야 되는 이유는 뭐가 맞다, 틀리다가 아니라 하나의 기법만으로는 주식의 모든 것을 설명하기 어려우므로 다양한 측면에서 이해하기 위해 두루 알아야 된다고 생각했다. 그래서 차트 분석도 정말 기본적인 수준의 것들까지만 공부를 했는데 돌이켜보면 그마저도 과거에 이 책을 통해 배운 것들이 전부다. 그래서 다시 만난 차트 분석 무작정 따라하기는 유난히 반가웠다.

이 책의 저자인 윤재수 님은 고려대학교 법과대학을 졸업하고 한국거래소를 거쳐 동서증권에서 20년 근무했다. 동원증권 이사를 역임하였으며 교보증권, 신한금융투자에서 투자상담가로, 하나대투증권에서 투자고문으로 활동했다. 베스트셀러를 어마어마하게 써내셨다. '주식투자 무작정 따라하기', '돈이 보이는 주식의 역사', 'ETF 투자 무작정 따라하기' 등 다수의 저자가 있다. 이 책 역시 유명한 베스트셀러로 이번이 벌써 4차 개정판이다.

책은 기본적으로 개미 수준에서 필요한 차트분석기법은 전부 다 있다. 솔직히 이것도 내용이 좀 많다 싶기는 한데 요즘은 카페나 단톡방에서 하는 얘기를 들어봐도 스토캐스틱이나 볼린저밴드 정도 까지는 활용하는 투자자가 좀 되는것 같다. 개인적으로는 굳이 뭐 그렇게까지 알아야 되나 싶긴 한데, 배워서 나쁠건 없으니. 책은 네개의 마당으로 구성되어 있는데 첫째 마당에서는 차트분석 감잡기로 주가예측기법과 차트분석의 종류 및 유형을 알려준다. 둘째 마당은 차트의 기본이론이다. 봉차트와 주가 파동 이론, 추세 분석 매매법, 이동평균선 매매법, 패턴 분석 매매법, 거래량 분석 매매법 등을 알려준다.


셋째 마당은 고수로 가는 신기술적 기술적 분석의 개요 분석 지표이다. 여기서부터는 조금 생소한 지표들이 보일 수 있다. 사람에 따라 다르겠지만 MACD나 RSI는 고수가 아니어도 많이들 활용하는 지표이기 때문에 이 마당도 대강이나마 다 읽어보기를 권한다. 마지막 넷째 마당은 진검 승부를 위한 매매원칙 총정리 부분이다. 여기서는 대세를 읽는법, 차트분석으로 종목 선정하는 법, 매매 타이밍을 잡는 법을 알려준다. 그 외에 특별부록으로 모의투자 10선을 제시한다.


결론부터 말하면 이 책은 초보 투자자라면 반드시 한번은 읽어보아야 할 책이며 차트 분석을 이보다 더 쉽고 자세하게 설명한 책은 내가 알기로는 없다. 더도말고 덜도말고 딱 실무에 필요한 만큼 기술이 되어 있으니 적어도 1번만이라도 기술적 분석의 개요 제대로 읽어보기를 권한다. 맨 앞에 봉차트와 주가 파동 이론 부분만 읽어봐도 얼마나 쉽게 설명이 되어 있는지 알 수 있다. 둘째 마당은 매우 중요하다. 단순히 봉과 연결봉의 형태가 무엇을 의미하는지만 알려주는게 아니라 이것이 현재 시장에서 매도/매수심리와 어떠한 관련이 있는지, 이때 취하면 좋을 포지션이 무엇인지 같이 설명해 주기 때문에 시간이 걸리더라도 꼼꼼히 읽어 보는게 좋다.

셋째마당 역시 본래는 고수들을 위한 장이지만 MCAD곡선을 이용한 투자방법이라든지 RSI 등은 꼭 차트를 활용하지는 않더라도 숫자로라도 그 개념을 알아 놓는것이 편하다. 그래서 셋째 마당은 처음에는 잘 읽히지 않더라도 어떤 개념에 대해 궁금할 떄 한번씩 훑어보는 수준으로라도 봐두면 나중에 도움이 될 때가 있을 것이다. 주식시장의흐름을 보는 시야를 넓게 하는데 있어 분명히 도움을 받을 것이다.

이 책만큼 차트 분석에 대해 체계적이고 쉽게 설명된 책이 없었다. 본격적으로 투자하기 전에 읽으면 아주 좋은 책이고 수시로 본인이 투자하고 있는 주식의 차트를 따라가며 상태를 확인하면 좋을듯 하다. 물론 그와 동시에 기술적 분석에만 빠지는 우를 범하지는 않았으면 좋겠다. 주식은 단순하지 않으며 복합적으로 사고해야 할 것이다.

금 선물기술적분석

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피봇 포인트 2022년 07월 23일 05:59 (GMT+9:00)

종목 S3 S2 S1 피봇 포인트 R1 R2 R3
클래식 1715.74 1717.82 1719.89 1721.97 1724.04 1726.12 1728.19
피보나치 1717.82 1719.41 1720.38 1721.97 1723.56 1724.53 1726.12
카마리야 1720.81 1721.19 1721.57 1721.97 1722.33 1722.71 1723.09
우디스 1715.72 1717.81 1719.87 1721.96 1724.02 1726.11 1728.17
디마크스 - - 1720.92 1722.49 1725.07 - -

기술적 지표 2022년 07월 23일 05:59 (GMT+9:00)

이동평균 2022년 07월 23일 05:59 (GMT+9:00)

코스피지수2,393.14-16.02-0.66%
코스피200 선물 (F)318.20-0.60-0.19%
US 5003,960.3-38.7-0.97%
US Tech 10012,400.1-219.3-1.74%
DAX13,253.68+7.04+0.05%
닛케이27,914.66+111.66+0.40%
미국 달러 지수106.410-0.394-0.37%
1,725.30+11.90+0.69%
18.512-0.207-1.11%
브렌트유103.71-0.15-0.14%
WTI유95.09-1.26-1.31%
천연가스8.305+0.373+4.70%
구리3.3243+0.0258+0.78%
미국 옥수수562.25-12.75-2.22%
달러/원1,310.53+3.50+0.27%
유로/달러1.0213-0.0015-0.15%
브라질 헤알/원238.46+0.81+0.34%
엔/원9.6286+0.1223+1.29%
파운드/달러1.2004+0.0011+0.09%
태국 바트/원35.762+0.240+0.68%
달러/엔136.10-1.27-0.92%
애플154.09-1.26-0.81%
알리바바 ADR100.64-4.49-4.27%
트위터39.94+0.42+1.06%
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주식 시장, 기술적 분석 및 How2Geeks

미국 주식 시장은 올해 첫 두 달 동안 눈물을 보였다. 2012년 1월과 2월 현재까지 Dow Jones 30 Industrials의 연간 실적은 3분의 1, S&P 500 지수는 50%, 나스닥 지수는 75%나 상승했습니다. 이 모든 행동은 거의 매일 2% 또는 3%의 무작위 움직임이 있었던 것처럼 보였을 때 막 끝난 불안할 정도로 변동성이 큰 2011년을 기억한다면 놀라운 일입니다. 그러한 활동은 돈을 버는(그리고 잃을 수도 있는) 한 가지 방법은 주식에 투자하는 것이라는 개념을 강화합니다. 이것은 사람들이 주식에 돈을 투자하기로 결정할 때 무엇을 사거나 팔지 결정하는 방법에 대한 질문으로 이어집니다.

일반적으로 어떤 회사를 사거나 팔지와 관련하여 이러한 시장 결정을 내리는 방법에 대해 두 가지 학파가 있습니다. 한 가지 방법은 손익 또는 부채와 같은 구체적인 회계 정보와 예상 시장 점유율, 예상 시장 성장, 산업 기대치 등과 같은 비즈니스 기대치를 포함하는 회사의 펀더멘털을 살펴보는 것입니다. 이러한 투자 접근 방식을 투자라고 합니다. 근본적인 접근 방식이며 이러한 유형의 분석을 사용하는 사람들을 근본주의자라고 합니다. 투자 결정을 내리는 두 번째 접근 방식을 기술적 분석이라고 합니다. 기술 분석가는 가격 및 거래량을 기반으로 한 계산을 사용하여 계산된 다른 차트와 함께 가격 및 거래량 차트를 연구합니다. 아이디어는 회사의 전망에 관한 모든 중요한 정보가 그러한 차트에 반영되고 이러한 차트를 연구해야만 매수 및 매도 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.

기술적 분석의 정당성과 역사에 대해 자세히 알아보려면 내 심플토크 기사. 그것은 단순한 방식으로 기술적 분석의 근거를 논의합니다. 또한 1800년대 후반의 기술적 분석의 기원과 개인 컴퓨팅 혁신이 기술적 접근 방식에 미친 영향에 대해 논의합니다. 또한 이 기사에서는 일부 가격 및 거래량 지표가 어떻게 계산되고 해석되는지 설명하여 이러한 지표의 차트를 보여줍니다. 대부분의 기술적으로 영감을 받은 분야와 마찬가지로 기술 분석가는 모멘텀, RSI 및 MACD와 같은 용어와 약어로 기술적인 연설을 합니다. 이 기사는 또한 그 의미를 밝힙니다.

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