추세선 구축

마지막 업데이트: 2022년 2월 13일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
상승추세선 - 가상화폐 차트도 모르고 할 뻔했다

ONASAJU

횡보: 주가가 상승과 하락이 아닌 수평으로 움직이는 현상을 횡보 한다고 함.
관망: 매수, 매도 의 관점이 아닌, 주가 흐름을 좀 더 지켜 보자는 투자심리를 얘기함.(사전적의미: 한발 물러나서 어떤 일이 되어가는 형편을 바라봄.)
박스권: 특정 상하한폭 내에서 주가가 오르고 내리며 움직이는 현상을 추세선 구축 박스권 내에 있다고 함.
호재: 주가가 상승할 수 있는 영향을 주는 뉴스, 공시, 실적, 루머, 등을 호재성 재료라고 함.
악재: 주가가 하락할 수 있는 영향을 주는 뉴스, 공시, 실적, 루머 등을 악재성 재료라고 함.
물타기: 특정 종목을 매수해서 손실율이 클 경우, 평균단가를 낮춰서 손실율을 줄이기 위해서 추가 매수하는 것을 물타기 한다라고 함.
물량: 매수물량, 매도물량. 즉, 거래량과 주식수를 얘기함.

상승추세선
> 주가가 상승하고 있는 구간에서 저점과 저점 두곳 이상을 직선으로 연결한 선을 상승추세선이라고 한다.
> 상승추세선 반대편, 즉 고점과 고점을 이은 직선은 보조추세선이라고 한다. 보조추세선을 상향 돌파시, 새로운 추세선이 만들어짐을 의미 하지만, 보통은 과도한 매수세로 인하여, 곧 주가가 최고점(정점)을 찍고 하락 반전할 것을 암시하기도 한다.

> 한마디로 이 추세선들을 상향이탈, 하향 이탈등의 주가 움직임으로 향후 주가가 특정 방향으로 전환 될 것을 미리 예측해 볼 수 있다.

> 상승추세선을 하향 이탈하면, 상승추세가 끝남을 암시한다. 그렇다고해서 하락추세로 전환된다는 것은 아니다. 박스권 횡보 등락을 거듭하다가 새로운 상승추세선을 만들고 상승세를 이어갈지, 하락추세를 이어갈지는 좀 더 주가 추이를 지켜봐야 알 수 있다.

> 상승추세선 상에서의 주가 움직임을 보면, 상승기간과 그 폭은 길고, 조정 하락폭은 상승폭 대비해서 작고 짧은 경우가 대부분이다.

> 조정기간이 길어지면(기간조정) 상승추세선을 이탈하게 되므로, 박스권 횡보구간으로 새로운 상승 추세 또는 하락전환을 대비해야 한다.

> 상승추세선 상에서 하락조정(가격조정)의 폭이 커지면 상승추세선을 이탈하게 되므로, 주가의 새로운 방향성이 정해질 것으로 암시한다. 가격조정에서의 하락폭은 최근 상승 폭 대비 30~50% 정도가 유지되어야 상승추세선이 깨지지 않는다.

> 예: 1주당 1000원짜리 주식이 10% 상승해서 1100원이 되었다면, 하락폭은 1050~1070원선을 유지해줘야 한다는 것이다.

하락추세선
> 주가가 하락하고 있는 구간에서 고점과 고점 두곳 이상을 직선으로 연결한 선을 하락추세선이라고 한다. 하락추세선 반대편에 저점과 저점을 직선으로 연결한 선은 보조 추세선이라고 한다.

> 하락하던 주가가 하락추세선을 벗어날 정도의 크기로 주가가 상승을 하고, 그 다음날에도 하락추세선 내로 주가가 들어가지 않는다면 하락추세는 끝났음으로 인식한다.

> 하락하던 주가의 하락폭이 감소하고, 보합권 내에서 횡보를 이어가며 기간조정을 받게 된다면 자연스럽게 하락추세선을 벗어나게 되고, 박스권 횡보구간으로 접어들게 된다. 박스권 횡보 구간에서는 새로운 방향성을 기다리는 관망 형태의 주가 흐름을 보이게 되므로, 회사의 실적개선, 호재성 재료 등이 나올게 없거나 오히려 부정적이라면, 매수를 자제하는 것이 좋고, 실적이 곧 개선 될 가능성이 있다거나, 악재로 작용했던 재료가 소멸임박했다는 확신이 들었을때 매수에 가담하는 것이 좋다.

> 하락추세가 끝났다고 해서, 바로 상승전환 하는 것은 아니다. 매물 소화를 해야하므로 일정기간 동안 박스권 횡보를 이어가며, 새로운 추세가 나올때까지 관망 형태의 주가 움직임을 보이게 되는 경우도 있고, 호재성 재료 와 수급의 크기에 따라서 바로 상승전환 할 수도 있다.

> 하락추세가 끝나면 매수시점은 맞지만 그렇다고 해서 공격적으로 확신을 갖고서 매매에 임해도 되는 구간은 아니라고 할 수 있다.

> 하락추세선 상에서는 상승폭은 이전 하락폭 대비 50%를 넘기지 못하는게 대부분이다. 보통은 하락폭 대비 30~50% 정도로만 반등을 보이고, 다시 하락추세를 이어가거나, 박스권 횡보를 이어가게 된다.

​상승추세선과 하락추세선 정리
> 주가가 어느 한쪽 방향으로 지속적으로 움직인다는 것은 무엇을 의미하는 것인지? 또 왜 그러한 움직임을 보이는지에 대해서 논리적으로 해석 하고 생각해 볼 필요가 있습니다. 이러한 논리적인 시각으로 주식을 보고 주식시장을 관찰하는 훈련은 지속적으로 반복 되어야 주식시장의 흐름을 읽을 수 있습니다.

> 상승추세와 하락추세를 알기 위해서는 우선 거시경제 흐름부터 파악을 할 수 있어야 합니다. 해당 회사가 속한 산업의 성장 속도가 가속화 되고있고, 또한 지속적으로 성장 가능하다면, 그리고 그로인해 해당 회사는 시설투자를 했었는지 파악을 해야 합니다.

> 반도체와 디스플레이 산업은 지속적으로 성장하고 있고, 국내의 대표 업체들은 적절한 시기에 발맞춰 시설투자를 해서 대규모 생산라인은 구축 했습니다. 그로인해 산업 성장속도와 함께 해당 회사의 실적은 지속적으로 증가하게 되고, 전문 투자가들은 그 기회를 놓치지 않고 꾸준히 매수세를 이어가며 주가 상승의 견인 역할을 하게 됩니다.

> 조선업은 2016년 10월 기준 4~5년 전부터 수주 물량이 급격히 감소했고, 중국에 대부분의 물량을 뺏기는 악순환을 이어 왔습니다. 해당 업종과 산업에 대해서는 벌써부터 부실 위험성을 예고하고 있었습니다. 당연히 실적도 감소하게 될 것이고, 그로인해 전문 투자가들 역시도 보유물량을 지속적으로 처분 하면서, 공매도로 수익을 올려 왔습니다.

> 전세계적으로 전기차와 자율주행 자동차가 대세인 흐름에서 현재(2016년 10월) 국내는 아직 제대로 된 인프라도 구축되어 있지 않습니다. 앞으로의 성장성은 꽤 높은 편에 속하지만, 과도한 연구개발과 시설투자, 각종 규제 등으로 아직 시도도 제대로 해보지 못하고 있습니다.

이러한 경우에는 해당 산업 및 업종에 있는 업체들의 주가는 완만한 하락세를 이어가거나, 박스권 횡보를 하게 됩니다. 한마디로 관망 형태의 투자심리가 반영 된다고 볼 수 있습니다.

테슬라가 국내 상륙한다거나, 규제가 완화된다거나, 인프라구축 사업이 활발히 진행된다거나 하는 식의 한가지만이라도 제대로 활성화가 된다면, 본격적으로 해당 산업과 업종은 성장하기 시작할 것 입니다.

2차전지, 태양광, 전기차 충전 인프라, 완성 전기차 유통 및 판매 관련 회사들의 주가는 이때부터 본격적으로 실적이 증가하기 시작할 것이고 그로인해 회사의 가치 역시도 성장하기 시작 할 겁니다. 당연히 전문투자가들의 지속적인 매수세로 인해 주가도 해당 산업 및 업종이 더이상 발전할게 없는 정도가 되는 최고 정점을 찍을때까지는 상승세를 이어가겠죠.

​상승추세선과 하락추세선 정리(02)
> 상승추세선과 하락추세선은 해당 추세선을 벗어나면 새로운 추세선이 만들어 집니다. 한마디로 변동성이 많은 기술적 지표라고 할 수 있습니다.

> 상승추세를 이어가던 주가가 해당 추세선을 벗어났다고 해서, 상승추세가 끝난것이 아니고, 2차 상승추세를 그리기 위해서 잠시 숨고르기 조정을 받을 수도 있습니다. 물론 반대의 경우도 잇습니다. 상승 추세를 벗어나서 박스권 횡보를 이어가던 주가가 개별 호재성 재료 상실, 국내경기 악화 등의 악재로 하락전환되서 하락추세를 이어가게 될 수도 있습니다.

> 하락추세를 이어가던 주가가 추세선을 벗어났다고 해서, 하락추세가 완전히 끝난 것이 아닙니다. 2차 하락추세를 이어가기 위해서, 하락세를 멈추고 박스권 횡보를 이어갈 수도 있습니다. 회사의 실적이 건전하고, 하락추세를 이어가던 주가가 일정 가격대에서 하락세를 멈추고 박스권 횡보를 이어간다면, 해당 회사의 앞날이 매우 암울한게 아닌이상은 더이상 추가하락은 하지 않습니다.

​상승추세선과 하락추세선 매매전략
> 하락추세선을 이어가던 주가가 하락추세에서 벗어나 박스권 횡보를 이어간다면, 10%이내의 비중으로 신규 매수를 합니다.

> 10거래일 동안 박스권 횡보를 이어가며 점진적으로 저점을 높여가며 박스권 고점 부근에서 주가가 머문다면 10%이내의 비중으로 추가 매수를 합니다.

> 박스권 상향 돌파 후 단기 고점찍고 가격조정을 받을 때, 하락폭과 거래량 증가와 감소 상태를 파악해서 10%이내의 비중으로 추가 매수를 합니다.

> 그리고 주가가 다시 추세선 구축 상승세를 이어가게 된다면 상승추세선을 그릴 수 있는 조건이 성립 되기에, 상승추세선과 20일 이동평균선, 60일 이동평균선을 기준으로 매매전략을 구성해서 분할매도로 이익실현을 합니다.

> 박스권 횡보를 이어가던 주가가 해당 박스권을 하향 이탈하고, 당일 포함 총 2거래일 동안 박스권 지지선 가격대를 회복하지 못한다면 보유량의 70%이상을 매도 합니다.

> 박스권 횡보를 이어가던 주가가 박스권 고점(상단)을 상향 돌파 후 5거래일 이상, 박스권 고점 가격대 이상의 주가를 지켜주지 못한다면 보유량의 50%이상을 매도 합니다.

> 상승 추세선을 이탈하면 보유량의 30%이상을 매도 합니다. 상승 추세 이탈 후 이전 상승폭 대비 30~50% 이내로만 가격조정을 받는지 여부 확인해서 매도와 홀딩을 결정 합니다.

> 상승 추세를 이어가던 주가가 추세선을 이탈하고, 조정을 받으며 박스권 등락을 이어 간다면, 해당 박스권 상에서 지지선 하향 이탈시 보유량의 90%이상을 매도 합니다.

당신의 가치 올리기

추세선의 정의란 가상화폐나 주식 등 특정 종목의 가격의 저점이나 고점을 연결한 선을 의미한다. 상승추세선에는 오르는 추세를 그리는 상승추세선, 내리는 추세를 그리는 하락추세선이 있다. 사실 추세선은 여러분이 중학교를 졸업했다면 배운 내용이다. Y=AX+B의 일차함수나 혹은 이차함수 에서 한번은 그려봤을 것이다.

상승추세선, 하락추세선

1 상승장에서 차트의 저점과 저점을 이은 선을 상승추세선이라 한다.
2 하락장에서 차트의 고점과 고점을 이은 선을 하락추세선이라 한다.
3 차트의 범위를 바꾸면 상승추세선과 하락추세선이 달라진다.
4 따라서 거래 주기가 짧을수록 1 ~ 15 분봉과 같이 범위가 좁은 차트에서

추세선을 설정한다.
5 하락장에서 하락추세선을 상향 돌파 시 매수하고, 상승장에서 상승추세

선을 하향 돌파 시 매도한다.

추세선

상승추세선 - 가상화폐 차트도 모르고 할 뻔했다

상승추세선은 두 번째 바닥을 찍고 오르는 순간 그린다. 상승추세선을 그 리며 오를 때는 상승추세선을 하향 돌파 할 경우 매도하는 것이 원칙이다. 다 만 작게 이탈할 경우 페이크일 수 있으니, 추세선을 강하게 이탈할 경우 매도 한다. 추세선 이탈 매매보다는 뒤에서 언급하는 보조지표 매도시그널을 확인 한 후 매도하는 것이 좋다. 지지선 하향 돌파 시 매도하는 것과, 저항선 상향 돌파 시 매수하는 것은 ‘ F = ma (가속도의 법칙)’ 같은 기본공식이므로 꼭 기억하 도록 하자.

비트코인 도미넌스란 비트코인의 전체 시총 중에 비트코인이 차지하는 비율(%)을 말한다. 비트코인 도미넌스는 매수를 직접적으로 할 수 있는 시그널은 아니지만 중장기 투자자와 트레이더들에

엑셀 차트 추세선 함수 출력 :: TrendX 명령문 사용법

엑셀 TrendX 는 차트 추세선의 값을 실시간으로 계산하거나 수식을 출력하는 함수 입니다.

명령문 구문
사용된 인수 및 변수 알아보기
인수 설명
차트이름
[ String , 선택인수]
추세선을 불러올 차트의 이름 입니다. 기본값은 함수가 입력된 시트의 첫번째 차트입니다.
X값
[ Double , 선택인수]
X값을 입력 합니다. 숫자만 입력할 수 있습니다. 기본값은 0 입니다.
수식출력
[ Boolean , 선택인수]
TRUE일 경우 Y값을 계산하지 않고 수식을 출력 합니다. 기본값은 FALSE 입니다.
범례번호
[ Long , 선택인수]
차트에 범례가 여러개 있을 경우, 추세선이 추가된 범례의 순번 을 입력합니다. 기본값은 1 입니다.

예제파일 다운로드

오빠두엑셀의 강의 예제파일은 여러분을 위해 자유롭게 제공 하고 있습니다.

상세 설명

엑셀 TrendX 함수는 지정한 차트 추세선의 Y 값을 실시간으로 계산하거나 추세선 수식을 출력 하는 사용자 지정 함수입니다. 추세선 수식을 지원하는 지수, 선형, 로그, 다항식, 거듭제곱에서 모두 사용가능하며, 이동평균은 추세선을 지원하지 않으므로 TrendX 함수를 사용할 수 없습니다.

시트 안에 차트가 여러개 있을 경우, TrendX 함수의 첫번째 인수로 차트이름을 입력합니다. 차트 이름을 차트를 선택한 후, 수식입력줄 왼쪽의 이름 상자에서 확인할 수 있습니다.

엑셀 차트 이름 확인

차트를 선택하면 이름상자에서 차트이름을 확인할 수 있습니다.

추세선 구축

비주얼리제이션에서 추세선을 표시하여 데이터의 추세를 하이라이트할 수 있습니다. 추세선을 포함하는 뷰를 게시할 수 있으며 웹에서 뷰를 편집할 때 뷰에 추세선을 추가할 수 있습니다.

뷰에 추세선을 추가하는 경우 추세선의 모양과 동작을 지정할 수 있습니다.

5분간의 단계별 안내를 보려면 Trend Lines (링크가 새 창에서 열림) (추세선) 무료 교육 동영상을 시청하십시오. 자신의 tableau.com 계정을 사용하여 로그인합니다. 더 많은 교육 및 소개 동영상을 보려면 Tableau 웹 사이트에서 무료 교육 동영상 (링크가 새 창에서 열림) 으로 이동하십시오.

뷰에 추세선 추가

비주얼리제이션에 추세선을 추가하려면

분석 패널에서 추세선 을 뷰로 끌어온 다음 선형, 로그, 지수, 다항식 또는 거듭제곱 모델 유형 위에 놓습니다.

이러한 모델 유형 각각에 대한 자세한 내용은 추세선 모델 유형을 참조하십시오.

추세선 추가 정보(및 추세선을 추가할 수 없는 경우)

뷰에 추세선을 추가하려면 두 축에 모두 숫자로 해석될 수 있는 필드가 포함되어야 합니다. 예를 들어 문자열이 포함된 Product Category 차원이 열 선반에 있고 Profit 측정값이 행 선반에 있는 뷰에는 추세선을 추가할 수 없습니다. 그러나 시간별 매출 뷰에는 매출과 시간이 모두 숫자 값으로 해석될 수 있으므로 추세선을 추가할 수 있습니다.

다차원 데이터 원본의 날짜 계층에는 실제로 숫자 대신 문자열이 포함되므로, 추세선이 허용되지 않습니다. 또한 모든 데이터 원본에서 'm/d/yy' 및 'mmmm yyyy' 날짜 형식은 추세선을 허용하지 않습니다.

추세선이 설정되어 있어도 추세선이 허용되지 않는 방식으로 뷰를 수정하면 추세선이 표시되지 않습니다. 뷰를 추세선이 허용되는 상태로 다시 변경하면 추세선이 다시 표시됩니다.

Tableau에서 막대 마크는 대부분의 경우 자동으로 누적됩니다. 그러나 누적 막대에는 추세선을 설정할 수 없습니다. 분석 > 누적 마크 옵션을 선택 취소하여 누적 마크를 해제할 수 있습니다.

추세선 추세선 구축 편집

비주얼리제이션에 추세선을 추가한 후 분석에 적합하도록 추세선을 편집할 수 있습니다.

Tableau Desktop의 경우: 비주얼리제이션에서 추세선을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 추세선 편집 을 선택합니다.

웹 편집 모드의 경우:

  1. 비주얼리제이션에서 추세선을 클릭한 다음 마우스오버합니다.
  2. 나타나는 도구 설명에서 편집 을 선택하여 추세선 옵션 대화 상자를 엽니다.

참고: Tableau Online 또는 Tableau Server에서 추세선을 편집하려면 웹 편집 사용 권한이 있어야 합니다.

또한 추세선 옵션 대화 상자에서 다음과 같은 옵션을 구성할 수 있습니다.

모델 유형을 선택합니다. 자세한 내용은 추세선 모델 유형을 참조하십시오.

추세선 모델에서 요소로 사용할 필드를 선택합니다. 자세한 내용은 추세선 모델에서 요소로 사용할 필드 선택을 참조하십시오.

신뢰 구간 표시 여부를 결정합니다. 추세선을 추가할 경우 기본적으로 Tableau 신뢰 구간은 상위 및 하위 95% 신뢰 라인을 보여 줍니다. 지수 모델의 경우 신뢰 라인이 지원되지 않습니다.

y절편을 0으로 만들지 여부를 선택합니다. 이 옵션은 추세선을 0에서 시작하려는 경우에 유용합니다. 이 옵션은 행 및 열 선반에 분산형 차트처럼 연속하는 필드가 포함되어 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.

비주얼리제이션에서 데이터를 선택하거나 하이라이트할 경우 다시 계산된 라인을 표시할지 여부를 결정합니다.

추세선 모델에서 요소로 사용할 필드 선택

여러 필드를 고려하는 추세 모델인 경우 추세선 모델의 요소에서 특정 필드를 제거할 수 있습니다.

일반적으로 필드의 멤버나 값으로 구분하는 대신 테이블의 전체 행을 기준으로 추세선 모델을 작성하려는 경우 요소를 제거합니다. 다음 예제를 살펴보겠습니다. 아래 뷰는 지역별로 구분된 다양한 제품 범주의 월 매출을 보여 줍니다.

각 지역에 대해 별도의 모델이 만들어지는 것을 확인할 수 있습니다.

이제 추세선 옵션 대화 상자에서 선택 취소하여 모델에서 요소로 사용되는 Region 을 제거합니다.

이제 범주 내의 추세선 모델은 모든 지역에서 동일합니다. 따라서 실제 매출을 모든 지역에 대해 동일한 추세선과 비교할 수 있습니다.

추세선 제거

비주얼리제이션에서 추세선을 제거하려면 비주얼리제이션 영역 밖으로 추세선을 끌어 냅니다. 추세선을 클릭하고 제거 를 선택할 수도 있습니다.

뷰에서 모든 추세선을 제거하려면 분석 > 추세선 > 추세선 표시 를 선택합니다.

참고: Tableau Desktop에서 추세선 옵션이 유지되므로 분석 메뉴에서 다시 추세선 표시 를 선택한 경우 옵션이 마지막으로 설정한 상태와 같아집니다. 그러나 추세선을 해제한 상태로 통합 문서를 닫으면 추세선 옵션이 기본값으로 복귀됩니다.

추세선 또는 추세선 모델의 설명 보기

추세선을 추가한 후 추세선에 통계를 표시할 수 있습니다. 예를 들어 수식과 R-제곱 및 p 값을 표시할 수 있습니다. 설명에 사용된 모델 유형 및 용어에 대한 자세한 내용은 추세선 모델 용어 및 추세선 모델 유형 섹션을 참조하십시오.

  • 추세선의 설명을 표시하려면 추세선의 일부를 마우스오버합니다.

Tableau Desktop만 해당

  • 비주얼리제이션에서 추세선을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 추세선 설명 을 선택합니다.

현재 뷰에서 사용되고 있는 모델의 전체 설명을 표시하려면

  • 비주얼리제이션에서 추세선을 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 추세 모델 설명 을 선택합니다.

추세선 모델 유형

추세선에 사용할 수 있는 모델 유형에는 선형, 로그, 지수, 거듭제곱 및 다항식이 있습니다.

다음 수식에서 X는 설명 변수를 나타내고 Y는 응답 변수를 나타냅니다.

선형 모델 유형의 수식은 다음과 같습니다.

여기서, b1 은 기울기이고 b0 은 선의 절편(교차점)입니다.

로그 모델 유형의 수식은 다음과 같습니다.

로그는 0보다 작은 수에 대해 정의되지 않으므로 설명 변수가 음수인 모든 마크가 모델 예측 전에 필터링됩니다. 필터링되는 데이터가 유효하지 않다는 사실을 알 경우에만 일부 데이터를 삭제하는 모델을 사용하십시오. 추세선 설명에는 모델 예측 전에 필터링된 마크가 몇 개인지가 보고됩니다.

지수 모델 유형의 수식은 다음과 같습니다.

Y = exp(b0)* exp(b1 * X)

지수 모델에서 모델 예측 전에 응답 변수가 자연 로그에 의해 변환되므로 ln(Y) 의 값을 찾기 위해 다양한 설명 값을 플러그 인하여 뷰에 그려진 마크가 검색됩니다.

그런 다음 추세선을 그리기 위해 이러한 값이 거듭제곱됩니다. 다음 형식은 지수 모델입니다.

여기서, b2 는 exp(b0) 의 값입니다. 로그는 0보다 작은 수에 대해 정의되지 않으므로 응답 변수가 음수인 모든 마크가 모델 예측 전에 필터링됩니다.

거듭제곱 모델 유형의 수식은 다음과 같습니다.

거듭제곱 모델에서는 모델 예측 전에 두 변수가 모두 자연 로그에 의해 변환되어 다음과 같은 수식이 됩니다.

ln(Y) = ln(b0) + b1 * ln(X)

그런 다음 추세선을 그리기 위해 이러한 값이 거듭제곱됩니다.

로그는 0보다 작은 수에 대해 정의되지 않으므로 응답 변수 또는 설명 변수가 음수인 모든 마크가 모델 예측 전에 필터링됩니다.

다항식 모델 유형에서는 응답 변수가 지정된 차수의 다항식 시리즈로 변환됩니다. 수식은 다음과 같습니다.

Y = b0 + b1 * X + 추세선 구축 b2 * X^2 + …

다항식 모델 유형에서는 2와 8 사이의 차수 도 선택해야 합니다. 다항식 차수가 높으면 데이터 값 간의 차이가 과장됩니다. 데이터가 매우 빠르게 증가하는 경우 차수가 높은 항과 비교했을 때 차수가 낮은 항의 변동이 거의 없어 정확한 모델 예측이 불가능해질 수 있습니다. 또한 보다 복잡한 차수가 높은 다항식 모델에는 예측을 위해 더 많은 데이터가 필요합니다. 개별 추세선의 모델 설명에 이 유형의 정확한 모델이 가능하지 않음을 나타내는 빨간색 경고 메시지가 있지 않은지 확인하십시오.

추세선 모델 용어

추세선 모델에 대한 설명을 보면 여러 개의 값이 나열됩니다. 이 섹션에서는 각 값의 의미에 대해 설명합니다.

모델 수식

전체 추세선 모델의 수식입니다. 이 수식에는 추세선 구축 모델에서 요소를 제외하도록 지정했는지 여부가 반영됩니다.

모델링된 관측값 수

필터링된 관측값 수

모델에서 제외된 관측값 수입니다.

모델 자유도

모델을 완전히 지정하는 데 필요한 매개 변수 수입니다. 선형, 로그 및 지수 추세는 모델 자유도가 2이고, 다항식 추세는 모델 자유도 1과 다항식 자유도를 포함합니다. 예를 들어 입방형, 제곱, 선형 및 상수 용어에 대한 매개 변수가 필요하므로 입방형 추세는 모델 자유도가 4입니다.

잔차 자유도(DF)

고정 모델의 경우 이 값은 모델에서 예측된 매개 변수 수를 관측값 수에서 뺀 값으로 정의됩니다.

SSE(오차제곱합)

이 오차는 관찰된 값과 모델에서 예측된 값의 차이입니다. 분산 분석 테이블에서 이 열은 실제로 특정 행에 있는 더 간단한 모델과 모든 요소를 사용하는 전체 모델의 SSE 차이입니다. 이 SSE는 더 작은 모델과 전체 모델에서 예측된 값의 차이를 제곱한 합계에 해당합니다.

MSE(평균 제곱 오차)

MSE 용어는 SSE 수량을 해당 자유도로 나눈 값인 "평균 제곱 오차"를 나타냅니다.

R-제곱은 데이터가 선형 모델과 얼마나 일치하는지를 나타내는 측정값입니다. 이 측정값은 데이터의 총 분산에 대한 모델 오차의 분산 또는 설명되지 않는 분산의 비율입니다.

모델에 의해 y절편이 결정되는 경우 R-제곱은 다음 수식을 사용하여 유도됩니다.

y절편이 강제로 0으로 설정되는 경우에는 R-제곱이 다음 수식을 대신 사용하여 유도됩니다.

후자의 경우 수식이 Excel과 같지 않을 수 있습니다. 이는, 이 경우 R-제곱이 명확하게 정의되지 않고 Tableau의 동작이 Excel이 아닌 R의 동작과 일치하기 때문입니다.

참고: 선형 추세선 모델의 R 제곱 값은 CORR 함수의 결과를 제곱한 값과 같습니다. CORR의 구문과 예는 Tableau 함수(사전순) (링크가 새 창에서 열림) 을 참조하십시오.

표준 오차

전체 모델에 대한 MSE의 제곱근입니다. 모델 수식에서 "확률 오차"의 표준 편차(변동) 예측입니다.

위 자유도를 가진 F 확률 변수가 이 분산 분석 테이블 행의 관찰된 F를 초과할 확률입니다.

분산 분석

ANOVA 테이블이라고도 하는 이 테이블에는 추세선 모델의 각 요소에 대한 정보가 나열됩니다. 값은 해당 요소가 없는 모델을 모든 요소가 포함된 전체 모델과 비교하여 생성됩니다.

개별 추세선

이 테이블에서는 뷰의 각 추세선에 대한 정보를 제공합니다. 목록을 통해 통계적으로 가장 유의한 항목(있는 경우)을 확인할 수 있습니다. 또한 이 테이블에는 각 추세선에 대한 계수 통계가 나열됩니다. 행에는 각 추세선 모델의 각 계수가 설명됩니다. 예를 들어 절편을 포함하는 선형 모델은 추세선별로 두 개의 행이 필요합니다. 라인 열에서 각 라인에 대한 p-값과 DF는 모든 계수 행의 범위를 나타냅니다. 아래의 DF 열에는 각 라인을 예측하는 추세선 구축 동안 사용할 수 있는 잔차 자유도가 표시됩니다.

독립 용어에 대한 계수의 예측된 값입니다.

StdErr

계수 예측에 대한 샘플링 분포 측정값입니다. 추정에 사용되는 정보의 품질과 수량이 증가하면 이 오차는 축소됩니다.

실제 계수 값이 0인 null 가설을 테스트하는 데 사용되는 통계입니다.

실제 계수 값이 0인 경우에 크기가 더 커지는 t-값의 관측값 확률입니다. 따라서 추세선 구축 p-값이 .05이면 실제 값이 0이 아닌 95% 신뢰를 제공합니다.

추세선 유의 평가

뷰에서 모든 추세선의 관련 정보를 보려면 커서를 추세선 위에 마우스오버합니다.

도구 설명의 첫째 줄은 Year of Order Date 의 값에서 Profit 의 값을 계산하는 데 사용하는 수식을 나타냅니다.

둘째 줄의 R-제곱 값은 데이터의 총 분산과 비교하여 모델에서 추세선 구축 설명된 데이터의 분산 비율을 나타냅니다. 자세한 내용은 추세선 모델 용어를 참조하십시오.

셋째 줄의 P-값에는 첫째 줄의 수식이 수식이 무작위 결과일 확률이 보고됩니다. p-값이 작을수록 모델이 더 유의합니다. 종종 0.05 이하의 p-값은 적합한 것으로 간주됩니다.

전체 모델 유의

뷰에 추세선을 추가한 경우 일반적으로 모델의 예측 품질에 대한 측정값인 모델의 적합도를 알려고 합니다. 또한 모델에 기여하는 각 요소의 유의에 관심이 있을 수 있습니다. 이러한 숫자를 보려면 추세 모델 설명 대화 상자를 엽니다. 뷰를 마우스 오른쪽 단추로 클릭(Mac의 경우 Control 클릭)하고 추세선 > 추세 모델 설명 을 선택합니다.

유의를 테스트하는 경우 p-값이 중요합니다. p-값이 작을수록 모델 또는 요소가 더 유의합니다. 모델은 추세선 구축 통계적으로 유의하지만 전체 유의에 기여하지 않는 개별 추세선 또는 개별 추세선 용어를 포함하는 경우도 있습니다.

추세선 모델에서 모델의 p-값(유의)을 표시하는 라인을 찾습니다. p-값이 작을수록 무작위의 결과로 관련 측정값을 포함하는 모델과 포함하지 않는 모델 사이의 설명되지 않는 분산의 차이가 발생할 가능성이 적어집니다.

모델의 이 p-값은 총평균(데이터 뷰의 데이터 평균)으로만 구성된 모델의 적합도와 전체 모델의 적합도를 비교합니다. 즉, 모델 수식에서 정량적 항 f(x)의 설명력(explanatory power)을 평가합니다. 요소가 고정된 선형, 다항식, 지수 또는 로그일 수 있습니다. "95% 신뢰" 규칙을 사용하여 유의를 평가하는 것이 일반적입니다. 따라서 위에서 설명한 대로 0.05 이하의 p-값은 유효한 것으로 간주됩니다.

범주형 요소의 유의

ANOVA 테이블이라고도 하는 분산 분석 테이블에 모델의 요소로 사용되는 각 필드가 나열됩니다. 다른 값 중에서도 각 필드의 p-값을 확인할 수 있습니다. 이 경우 p-값은 해당 필드가 전체 모델의 유의를 얼마나 증가시키는지를 나타냅니다. p-값이 작을수록 확률 변경의 결과로 필드를 포함하는 모델과 포함하지 않는 모델 사이의 설명되지 않는 분산의 차이가 발생할 가능성이 적어집니다. 각 필드에 대해 표시되는 값은 해당 필드를 포함하지 않는 모델과 전체 모델을 비교하여 생성됩니다.

다음 그림은 세 가지 제품 범주의 지난 2년 간 분기별 매출 뷰에 대한 분산 분석 테이블을 보여 줍니다.

Category 및 Region 의 p-값은 모두 매우 작습니다. 이 모델에서는 두 요소가 모두 통계적으로 유의합니다.

특정 추세선 용어에 대한 자세한 내용은 추세선 모델 용어를 참조하십시오.

ANOVA 모델의 경우 추세선은 다음과 같은 수학적 수식으로 정의됩니다.

Y = factor 1 * factor 2 * . factorN * f(x) + e

위 식에서 Y 항은 응답 변수라고 하며 예측하려는 값에 해당합니다. X 항은 설명 변수이고, e (엡실론)는 확률 오차입니다. 식의 요소는 뷰의 범주형 필드에 해당합니다. 또한 각 요소가 행렬로 표현됩니다. * 는 동일한 행 수의 행렬 두 개를 받아서 동일한 행 수의 새 행렬을 반환하는 특별한 종류의 행렬 곱셈 연산자입니다. 즉, 식 factor 1 * factor 2 에는 요소 1과 요소 2의 모든 멤버 조합이 입력됩니다. 예를 들어 요소 1과 요소 2에 각각 3개의 멤버가 있으면 이 연산자에 의해 총 9개 변수가 모델 수식에 입력됩니다.

추세선 가정

Tableau 추세선에서 보고되는 p-값은 데이터에 대한 몇 가지 가정에 따라 달라집니다.

첫 번째 가정은 테스트를 수행할 때마다 평균 모델이 적어도 대략적으로는 맞습니다.

두 번째 가정은 모델 수식에 참조된 "확률 오차"(추세선 모델 유형 참조)가 각 관측값에서 독립적이며 모두 동일한 분포를 사용한다는 것입니다. 응답 변수의 true 추세선 변동이 한 범주에서 다른 범주보다 훨씬 높은 경우 이 제약 조건에 위배됩니다.

추세선을 계산하는 데 필요한 가정

최소 자승을 사용하여 각 개별 추세선을 계산하는 데 필요한 가정은 다음과 같습니다.

모델은 실제 데이터 생성 프로세스의 정확한 기능을 단순화합니다(예: 로그 선형 관계에 대한 선형 모델 없음).

오차는 평균 0이며 독립 변수와 상관관계가 없습니다(예: 독립 변수 측정 관련 오차 없음).

오차는 일정한 분산을 가지며 서로 상관관계가 없습니다(예: 독립 변수가 증가해도 오차 분포는 증가하지 않음).

설명 변수는 서로 정확한 선형 추세선 구축 함수가 아닙니다(완벽한 다중공선성).

추세선에 관한 일반적인 질문

이 섹션에서는 Tableau의 추세선과 관련된 몇 가지 일반적인 질문에 대해 설명합니다.

모델에 사용된 신뢰 수준을 변경하려면 어떻게 해야 합니까?

Tableau에서는 신뢰 수준을 적용하지 않습니다. 단지 p-값을 표시하여 전체 모델 또는 특정 필드의 유의를 보고합니다. p-값은 차원을 고려하지 않고 동일한 추세 결과가 나타날 가능성을 측정합니다. 예를 들어 시간당 매출 추세 p-값이 0.05이면 시간을 고려하지 않고 동일한 값을 얻을 가능성이 5%인 것입니다.

모델의 p-값은 유의하지만 분산 분석 테이블에서 특정 필드의 p-값이 유의하지 않는 경우 무엇을 의미합니까?

분산 분석 테이블의 p-값은 필드가 전체 모델의 유의를 증가 또는 감소시키는지를 나타냅니다. p-값이 작을수록 확률 변경의 결과로 필드를 포함하는 모델과 포함하지 않는 모델 사이의 설명되지 않는 분산의 차이가 발생할 가능성이 적어집니다. 각 필드에 대해 표시되는 값은 해당 필드를 포함하지 않는 모델과 전체 모델을 비교하여 생성됩니다. 따라서 모델의 p-값은 유의하지만 분산 분석 테이블에서 특정 필드의 p-값이 유의하지 않는 경우 모델이 통계적으로는 유의하지만 관련된 특정 필드가 모델에 유용한지는 확신할 수 없습니다. 모델에서 요소를 제거하는 것이 더 나은지 여부를 고려하십시오.

Chapter 1 _ Trading part7 매매 전략 구축

그 과정에서 생선을 사용해야 하는데 어떻게 다듬어야 하고 어떻게 뼈를 제거할 것이고 남은 재료들은 어떻게 보관할 것인가?

누군가에게는 보이는 것이 굉장히 쉬울 수 있지만
누군가에게는 보이는 것만으로도 그 일련의 과정들이 다 보이기도 한다

(아래의 설명과 과정들이 부족하다면 실제 포지션 진입 근거 자료를 참고해주세요 ! )

* 소액 챌린지와 포인트가 비슷하지만, 그만큼 중요한 부분들이고 항상 지켜준다면 어떤 매매를 하던 굉장히 좋은 습관이 될 것이다

1. 본인이 세운 기준에 맞춰 매매를 진행한다

2. 절대로 보복 트레이딩을 습관화하지 않고, 감정에 휘둘리지 않는다

3. FOMO가 오더라도 다음 기회가 올 것이니 절대로 흔들리지 말자 기회는 수도 없이 찾아온다

4. 현실성 없는 손익비는 절대 금지이고, 익절과 손절은 칼같이 지킨다

5. 고레버리지 사용을 권하지는 않지만 위험성을 느껴보고 싶다면 딱 두 번만 써보자 (수익과 강제 청산)

6. 분봉 단위의 작은 타임 테이블보다 큰 추세를 볼 수 있는 시간 단위 테이블을 추천한다

7. 매매 전략은 고정되어 있는 게 아니다 언제든 능동적으로 바꿀 수 있어야 한다

우선은 예시 차트를 보면서 시작해 보겠다

[EHTUSDT / 1시간 테이블] [지지선, 저항선, 추세선은 그리는 사람마다 다를 수 있습니다]

가장 간단하고 심플하게 매매 전략을 세운다면
우선 위처럼 지지, 저항선을 이용하여 진입하려는 구간에 대한 '근거'를 세운다

이후 현재의 추세가 어떤 방향으로 흘러가는지 살펴보는것이 중요하다

위의 경우, 지지선을 기준으로 위쪽에서 횡보하면서 진행이 되다가 지지선에서 이탈하여 하락을 하게되고 이후 다시 재차 상승하는 모습이다

현재의 큰 추세가 상승세인지 하락세인지 횡보인지 확인 하기 위해서는
시간봉 단위나 일봉, 주봉, 월봉 까지 모두 확인을 해보는것이 좋다

그 이유는 현재 내가 보는 타임테이블에서의 움직임이 단기적인 움직임인지
중기인지 장기인지를 구분하기 위해서다

개인적으로는 단기 테이블에서의 움직임을 보고 매매전략을 세운다면 추세선 구축
포지션을 갖고 가는 시간 또한 작아져야 한다고 본다

그 이유는 나는 지금 단기적인 움직임만을 보고 매매전략을 세웠기 때문에
큰 움직임과 상반되는 정반대로의 움직임을 보고 있을 수 있다

그렇다면 반대로 큰 움직임을 중장기 테이블에서 확인 후 매매를 한다면
그만큼 인내심을 가지고 충분히 시간을 두면서 지켜봐야 한다고 생각한다

내가 보는 시야와 관점에 따라서 매매를 진행하게 되는 러닝타임 또한 그에 맞춰줘야 한다고 생각한다

시간봉 단위에서 상승 추세를 보았다고 가정하자
그런데 분봉 단위에서 보니 하락세로 전환이 된것처럼 보여지고 있다

그렇다면 이것은 상승세가 아직 유효한 추세일까? 아니면 하락세로의 전환일까?

물론 단기적인 모습으로 보면 하락이 나왔지만, 어쨌든 큰 움직임으로 보면은 상승세이다

분봉 단위에서의 움직임은 시간봉, 일봉 단위에서는 그저 캔들의 작은 움직임에 불과하며 이러한 세밀한 움직임에 너무 심취하면 절대 안된다

그럼 이런 사람이 있을것이다

. : 워뇨띠는 1분봉 보면서 매매한다던데요?

본인에게 맞는 매매법으로 매매를 진행하기 때문이고, 큰 흐름 또한 항상 확인하는 것으로 알고 있다
차트를 단면적으로 위, 아래, 롱, 숏 처럼 단순하게 생각한다면 경기도 오산이다

개인적으로 큰 움직임과 진행중인 추세, 현재의 위치를 파악을 한 후에 디테일한 진입 지점을 찾는 것이 가장 좋다고 생각하며
승률도 가장 높다고 본다

상승추세는 이전 저점을 깨지 않고 지속적으로 우상향하는 모습을 보여준다
또한, 저점과 저점간의 추세선을 그어 이를 활용한 매매를 진행할 수 있다

하락추세는 이전 고점을 넘지 못하고 지속적으로 우하향 하는 모습을 보여준다
고점과 고점간의 추세선을 그어 이를 활용한 매매를 진행할 수 있다

이러한 추세는 몇일동안 이어질수도 있고
정말 짧은 시간내에 깨지기도 한다

그렇기때문에 큰 추세를 보고싶다면 되도록이면 1시간 이상의 타임테이블에서 활용하는 것을 추천한다
단기적인 추세는 최소 15분을 추천한다

횡보하는 추세는 말그대로 박스권내에서 움직이는 모습을 보여준다
위와 아래 쪽의 지지, 저항선은 신뢰도가 높은 구간으로 형성될 가능성이 높으며
해당 구간을 돌파 또는 이탈 후에도 활용하기 좋다

[EHTUSDT / 1시간 테이블] [지지선, 저항선, 추세선은 그리는 사람마다 다를 수 있습니다]

만약, 지지선 부근에서 매수 또는 롱포지션을 진입했다면
수익을 내기 위해서 어느 구간에서 매도를 또는 포지션을 종료할지 생각해 봐야 한다

보통 이러한 과정을 손익비를 세운다고 하는데
개인적으로 보통 1:2~4 정도로 범위를 정하거나 다음 지지, 저항 구간까지 손익비를 정하기도 한다

위처럼 지지선 근처인 1번 구간에서 롱포지션을 진입하여 추세선을 기준으로 포지션을 정리를 하는 방법으로 할 수도 있고
손익비를 정하여 포지션을 정리하는 시점을 정하기도 한다

손익비는 1:4로 설정을 하였는데, 추세선까지 도달할 경우를 최대 익절라인으로 잡았으며
손절 라인은 지지선을 돌파하여 이전 저점 근처까지 간다면 하방 이탈이 발생할 수 있는 상황이기 추세선 구축 때문에 해당 지점까지 설정했다

실제로 익절은 분할 익절을 하면서 진행하였고, 추세선 도달 후 포지션은 종료했다

그리고 이러한 과거 매매 사례를 보면 많이들 물어보시는데
스위칭을 하는 게 좋지 않았을까요? 왜 숏 안 잡았어요?

물론 추세선에 닿은 후 하락이 나왔지만 결과론적인 것이다
저 상황으로 돌아간다면 대부분은 추가 상승을 통해 추세선을 뚫어줄 것이라고 생각했을 것이다

과거의 추세선 구축 시장심리를 배제하고 이미 다 그려진 차트를 보고 있기 때문에 그러한 의문점이 들 수 있다고 생각한다

그리고 보통 심리상 더 큰 이익을 보는 경우가 굉장히 많기 때문에 과한 욕심을 내지 말고 처음 정한 목표에 도달 시 포지션은 정리를 하는 것이
현재의 매매에도 좋고, 앞으로의 매매 전략을 진행하는 데에도 큰 도움이 될 것이다

이미 수익권인데도 더 큰 수익을 바라보다가 손에 쥔 것을 모두 잃어버릴 수 있기 때문에 매매 전략은 항상 꼭 지키면서 매매를 해야 한다

과거의 나는 이렇게 지지선과 저항선, 추세선 등의 밑바탕을 세우고 포지션을 진입했다
물론 거래량과 다른 지표들도 봤지만 제일 간단하고 쉽게 볼 수 있는게 위와 같은 수평적 구간을 근거로 삼는것이 가장 심플하고 쉽다

진입 전 추세선을 통해 손익비를 설정하였고, 그 과정에서 분할 익절을 하였으며 더 큰 욕심을 내지 않고 포지션을 종료하였다

굉장히 쉬워 보일 수 있다
왜냐하면 굉장히 쉽게 풀어썼기 때문이다

저 일련의 과정이 과연 얼마큼의 시간이 걸렸을지, 차트를 모니터링하면서 어떤 생각이 들었을지 생각해 본다면 절대로 쉽다는 말은 하지 못할 것이다

매매 전략을 세우고 이행하는 것은 굉장히 쉬우면서도 어렵다
매 순간, 수익을 내고 싶은 욕심과 포지션을 변경하고 싶은 마음에 굉장히 많이 흔들릴 것이다

하지만 기준을 지킬 수만 있다면 모든 사람이 이상적으로 생각하는 기계적인 매매가 가능할 것이다


3. 손익비, 익절, 손절 그리고 리스크 관리

손익비를 설정할 때 가장 먼저 볼 것이 과연 어느 구간까지 내가 그 위험을 감당할 수 있느냐다
본인의 위험부담 가능 범위를 찾는 것인데, 이는 곧 리스크 관리로 이어진다

개인적으로 손절 범위는 최대 5~10%로 설정한다
그 이상의 구간에서는 스트레스와 심리적 부담이 커지기 때문에 10%를 넘어가는 손절라인은 절대로 잡지 않는다

상황에 따라서 손절라인을 굉장히 짧게 잡기도 하는데
큰 하락이 나온 후 롱포지션을 진입했는데 추가로 강한 하락이 더 나올 수도 있는 상황들에서는 손절라인은 굉장히 짧게 3% 정도만 가져가기도 한다

이러한 방법들은 어느 정도 경험을 하다 보면 본인에게 맞는 방법이 갖춰지기 때문에 큰 틀만 잡아주고 시작해도 굉장히 도움이 된다

그렇다면 익절 구간은 어떻게 정해야 하는가?

사실 손절라인은 대략적인 감이라도 오는데, 시장 경험이 없다면 익절에 대한 범위 가늠이 안되는 게 정상이다

예를 들어, 시장 경험이 없는 코코라는 트레이더가 10%의 수익만 보고 익절을 하기로 생각했지만 차트가 요동치면서 빠르게 상승한다면 금방 생각이 달라질 것이다
이런 속도라면 더 큰 수익을 볼 수 있을 거란 희망에 굉장히 쉽고 깊게 빠져버리고, 기준이고 나발이고 뭐고간에 그냥 수익만 쫓게 된다

이렇게 어느 한 방향만 보는 것을 방지하기 위한 안전장치 같은 손익비를 꼭 정해줘야 하고, 본인이 주로 잡는 손익비율도 고정적으로 잡아주는 게 좋다

익절에 대한 범위는 보통 다음 지지선, 저항선, 추세선 같은 라인들을 꼭 참고하며
만약 그러한 부분이 불분명하다면 일단 최대로 1:3 까지만 정한 후에 진행되는 과정에서 차근차근 분할 익절을 하는 것이다

개인적으로 분할 익절을 하는 구간은 최소 10%부터 시작을 하며, 마지막에는 추세선 구축 남은 소량의 포지션은 그대로 내버려 두고 시장 상황을 살펴보기도 한다

만약 A 지점에서 내가 지지선에 대한 근거를 가지고 롱포지션을 진입을 했는데 손절라인을 잡지 않았다면 어떻게 되었을지 생각해 보자
물론 본절 라인으로 다시 오긴 했지만, 굉장히 큰 하락이 나왔다

만약 B 지점에서 내가 저항선에 대한 근거를 가지고 숏포지션을 진입했는데 손절라인을 잡지 않았다면?

아마 지금쯤 두 번의 매매로 씨드도 그렇고, 멘탈적으로도 굉장히 큰 손실을 본 상태일 것이다

손익비 설정을 하여 리스크 관리만 잘 되어도 큰 손해는 막을 수 있다

반대로 수익을 이미 본 사람이라면
주기적으로 선물 지갑에서 현물 지갑으로 옮기거나 현금화를 하여 계좌에 넣어두도록 하자
그것 또한 씨드를 보존하는 리스크를 관리하는 하나의 방법이다

덮어두고 막 쓰다 보면 어느새 사라진 나의 지갑을 볼 수 있다

매매 예시로 하나만 더 살펴보자면
피보나치 되돌림 툴을 가끔씩 사용 하는 편인데
이는 되돌림 구간을 보거나 지지 저항선에 대한 신뢰도를 높일 때도 많이 사용한다

하락이 시작된 고점을 (1), 하락이 끝난 저점을 (0)으로 설정하여 봤을 때

0.618구간 같은 경우 저항선으로 보고 있는 구간과 거의 비슷하게 위치를 하고 있다
그렇다면 저점에서 반등 후 해당 구간에서 되돌림을 주고 내려갈 가능성이 높다고 판단하여 숏포지션 진입을 고려해 볼 수 있다

또한, A 구간은 0.382 되돌림 구간으로 해당 지점에서 리테스트를 통해 다시 상승에 대한 시나리오도 볼 수 있다

0.382, 0.5, 0.618 같은 구간은 많은 사람들이 보는 구간이기 때문에 참고를 자주 하는 편이다

매매법의 종류는 굉장히 많다
해당 구간에서 상승이 있을 것으로 생각하여 진입하는 예측 매매나 신뢰도가 높은 지지, 저항, 추세선을 뚫고 갈 때 진입하는 돌파매매 피보나치를 이용한 되돌림 구간에서의 매매법 등등
이외에도 많은 매매법이 있다

본인에게 맞는 옷은 본인이 가장 잘 알고 있다

내가 스캘핑인지 단타인지, 추세선 구축 스윙인지 어떤 근거로 매매를 할 때가 가장 잘 맞는지는 본인이 찾아야 한다

마트에는 수많은 물건들이 있고 그 제품들이 고객에게 꼭 필요한 물건인지를 과연 사장님은 알까? 아니면 마트를 방문한 고객이 알까?
내게 맞는 옷의 사이즈를 무신사 사장님은 알고 있을까? 아니면 내가 알고 있을까?

누군가 맞는 옷을 고르는 걸 도와줄 수는 있지만 결국 추세선 구축 결정은 내가 해야 하고 누구보다 내가 가장 잘 알고 있어야 한다

매매 전략을 세우고 이행하는 것도 마찬가지다
누구보다 내게 잘 맞는 기준을 세우는 게 가장 쉽고도 어렵다

초심을 잃지 않고 유지하는 게 쉬운 일은 아니지만, 그래도 유지하려고 노력은 해보자
그래야 쉴 새 없이 몰아치는 이 시장에서 조금은 더 오래 버틸 수 있을 것이다


0 개 댓글

답장을 남겨주세요