기술적 분석 (패턴)

마지막 업데이트: 2022년 4월 21일 | 0개 댓글
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1절 - 개요
- 패턴은 크게 반전형과 지속형으로 구분할 수 있는데 , 반전형 패턴분석을 시세의 천장과 바닥권에서 일어나는 전형적인 주가 패턴을 분석함으로써 주가의 전환점을 포착하여 매수 또는 매도시점을 찾는 전략이며 , 지속형 패턴분석은 시세의 상승 또는 하락 과정 중에 기술적 분석 (패턴) 힘의 변화가 일어나지 않을 때 현재의 주 추세선 방향에서 특별한 주가 모형을 만든 다음 다시 원래 추세가 강화되는 패턴을 찾는 전략이다 .

2절 - 반전형
a) 삼봉천장형
- 삼봉천장형은 상승과 하락이 세 번 반복해서 일어나며 , 두 번째의 정상이 다른 좌우의 정상보다 높은 것이 일반적이다 . 왼쪽 어깨는 제 1 국면으로서 주가는 강력하고 가파른 상승추세가 형성되어 고점 A 를 형성하면서 ‘ 대량거래 ’ 를 수반한다 .
- 머리부분은 앞에서 형성된 고점 A 에서 주가가 반락하여 E 수준까지 하락한 후 다시 새로운 상승을 시작함으로써 형성된다 . 머리부분이 형성되는 과정에서 수반되는 거래량은 제 1 국면에서보다 상대적으로 적은 거래량을 보여 준다 .
- 오른쪽 어깨가 형성될 때의 거래량은 고점 A 와 B 를 형성할 때보다 상대적으로 적은 거래량을 수반한다 .
- 즉 , 거래량은 A > B > C 순이고 , 주가는 B 가 가장 높으며 A 기술적 분석 (패턴) 와 C 가 비슷한 숄더형이 된다 . 다른 말로 헤드앤숄더 형이라고도 부른다 .
- 되돌림현상은 주가가 고점 C 에서부터 하락하여 기준선을 하향돌파한 이후 다시 기준선 수준까지 상승하는 현상을 말한다 . 되돌림운동 후 주가가 기준선을 상향돌파하지 못하고 다시 하락 직전의 저점 수준 밑으로 떨어지면 삼봉천장형은 완성된다 .

b) 삼봉바닥형
- 삼봉바닥형은 삼봉천장형과 반대의 모형이다 . 즉 , 거래량은 시간이 갈수록 더욱 많아지며 B 가 주가가 가장 낮고 A 와 C 가 비슷하다

c) 원형 천장형
- 원형 천장형은 주가가 상향추세를 따라 상당한 기간 동안 상승하고 나서 추세선의 기울기가 완만해진 후 하락추세로 반전하는 형태를 나타낸다 . 이 때 거래량의 증감추세는 대체로 주가움직임의 반대방향으로 움직인다 .

d) 원형 바닥형
- 원형 바닥형은 원형천장형을 뒤집어 놓은 형태이다 . 주가가 대폭적으로 하락한 후에 이 모형이 형성되면 이는 대세 상승반전을 나타내는 것이므로 상당폭의 주가상승이 기대된다고 볼 수 있다 .

e) V 자 모형
- 주가전환모형 가운데 매수세에서 매도세로 , 매도세에서 매수세로 갑자기 돌변하는 패턴으로 비교적 단기간에 형성되며 상승추세선과 하락추세선의 기울기의 절대값이 동일하다 .
- 천장 V 자 모형은 주가가 정점에 이르기까지 급상승하는 과열양상을 보이며 정점 이후 급등락하고 , 정점을 전후로 평균거래량이 감소한다 .
- 바닥 V 자 모형은 주가하락이 매우 급격한 것이 일반적인 현상으로 저점을 중심으로 평균거래량은 증가한다 .

3절 - 지속형
a) 대칭삼각형 모형
- 대칭삼각형 모형은 삼각형의 가장 일반적인 형태로 가격변화에 있어 먼저 발생한 가격보다 나중에 발생한 가격변화의 변동폭이 감소하면서 우측 꼭지점을 향해 움직임에 따라 삼각형 모양을 이루는 것이다 .

- 직각삼각형 모형에는 상향직각삼각형과 하향직각삼각형이 있는데 , 상향직각삼각형 모형의 고점 경계선은 수평을 이루고 , 저점경계선은 반드시 상향기울기를 가져야 한다 .
- 상향직각삼각형은 어떤 고정된 가격수준에서 대기하고 있는 대량 매도물량이 점점 증가하는 매수세력에 의해 흡수되어 가는 과정에서 형성되기 때문에 매도물량이 완전히 흡수되고 나면 주가는 저항선을 돌파하여 본격상승국면으로 돌입된다 .
- 기술적 분석 (패턴) 하향직각삼각형은 상향직각삼각형의 대칭모형이므로 정반대의 특징을 갖는다

c) 깃대형
- 깃대형은 주가가 거의 수직에 가까울 정도의 기울기 추세를 따라 매우 빠르고 급격한 상승을 보인 후에 형성되는 경향이 있다 . 깃대형은 약 45 도 각도의 방향으로 경사진 평행사변형이 보편적이다 .
- 상승깃대형은 주가가 수직에 가깝게 대폭적으로 상승한 직후에 나타나며 , 하락깃대형은 주가가 크게 하락한 뒤에 일시적으로 나타난다 .
- 깃대형의 주가패턴을 확인하려면 , 주가가 수직적인 변동을 보인 직후인가 , 모형의 형성기간 중에 거래량이 점차 감소했는가 ( 증가하면 안됨 ), 모형의 형성기간이 단기간인가를 살펴보아야 한다 .

ScienceON Chatbot

Development of a Stock Trading System Using Stock Price Patterns and Genetic Algorithms

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으.

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 일례로 깃발(flags) 패턴이 나오면 이후에 가격이 상승한다고 알려졌으며, 기존의 대다수 연구는 이렇게 가격 예측력이 있는 패턴을 정확하게 인지하는 방법을 찾는 게 목적이었다.
본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 기술적 분석 (패턴) 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 발생할 수 있는 패턴들을 정의해 놓고 과거에 수익이 높았던 패턴과 같은 패턴이 나올 때 매매하는 방법을 제안한다. 패턴을 분류하는 것 자체가 대단히 복잡한 일이 될 수 있으나 이미 Merrill(1980)에 의해 5개의 꼭짓점을 이용하여 32가지로 분류한 M&W 파동 패턴 이론이 있다. 본 연구에서는 프로그래밍하기 쉽도록 패턴에 번호를 재부여하여 사용하였다. 32개 패턴 중 과거에 수익이 높았던 패턴을 찾아 조합하려면 경우의 수가 너무 많아 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트하였는데 5개의 전환점만으로도 효과적인 매매가 가능하였으며 결과적으로 패턴을 정교하게 찾지 않아도 됨을 확인하였다.

Abstract

Investors prefer to look for trading points based on the graph shown in the chart rather than complex analysis, such as corporate intrinsic value analysis and technical auxiliary index analysis. However, the pattern analysis technique is difficult and computerized less than the needs of users. In re.

Investors prefer to look for trading points based on the graph shown in the chart rather than complex analysis, such as corporate intrinsic value analysis and technical auxiliary index analysis. However, the pattern analysis technique is difficult and computerized less than the needs of users. In recent 기술적 분석 (패턴) years, there have been many cases of studying stock price patterns using various machine learning techniques including neural networks in the field of artificial intelligence(AI). In particular, the development of IT technology has made it easier to analyze a huge number of chart data to find patterns that can predict stock prices. Although short-term forecasting power of prices has increased in terms of performance so far, long-term forecasting power is limited and is used in short-term trading rather than long-term investment. Other studies have focused on mechanically and accurately identifying patterns that were not recognized by past technology, but it can be vulnerable in practical areas because it is a separate matter whether the patterns found are suitable for trading. When they find a meaningful pattern, they find a point that matches the pattern. They then measure their performance after n days, assuming that they have bought at that point in time. Since this approach is to calculate virtual revenues, there can be many disparities with reality.
The existing research method tries to find a pattern with stock price prediction power, but this study proposes to define the patterns first and to trade when the pattern with high success probability appears. The M & W wave pattern published by Merrill(1980) is simple because it distinguishes it by five turning points. Despite the report that some patterns have price predictability, there were no performance reports used in the actual market. The simplicity of a pattern consisting of five turning points has the advantage of reducing the cost of increasing pattern recognition accuracy. In this study, 16 patterns of up conversion and 16 patterns of down conversion are reclassified into ten groups so that they can be easily implemented by the system. Only one pattern with high success rate per group is selected for trading. Patterns that had a high probability of success in the past are likely to succeed in the future. So we trade when such a pattern occurs. It is a real situation because it is measured assuming that both the buy and sell have been executed.
We tested three ways to calculate the turning point. The first method, the minimum change rate zig-zag method, removes price movements below a certain percentage and calculates the vertex. In the second method, high-low line zig-zag, the high price that meets the n-day high price line is calculated at the peak price, and the low price that meets the n-day low price line is calculated at the valley price. In the third method, the swing wave method, the high price in the center higher than n high prices on the left and right is calculated as the peak price. If the central low price is lower than the n low price on the left and right, it is calculated as valley price. The swing wave method was superior to the other methods in the test results. It is interpreted that the transaction after checking the completion of the pattern is more effective than the transaction in the unfinished state of the pattern.
Genetic algorithms(GA) were the most suitable solution, although it was virtually impossible to find patterns with high success rates because the number of cases was too large in this simulation. We also performed the simulation using the Walk-forward Analysis(WFA) method, which tests the test section and the application section separately. So we were able to respond appropriately to market changes. In this study, we optimize the stock portfolio because there is a risk of over-optimized if we implement the variable optimality for each individual stock. Therefore, we selected the number of constituent stocks as 20 to increase the effect of diversified investment while avoiding optimization. We tested the KOSPI market by dividing it into six categories. In the results, the portfolio of small cap stock was the most successful and the high vol stock portfolio was the second best. This shows that patterns need to have some price volatility in order for patterns to be shaped, but volatility is not the best.

이브 패턴 의 자세한 의미

미래 주식 가격을 예측하는 기술적 분석에서 주가가 바닥에서 반등할 때 일정한 기간을 거치면서 폭이 넓은 원형 또는 유(U) 자형의 모습으로 반등하는 것.

어휘 외래어 경제

Ezoic

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  • OOO 연구위원은 ‘기술적 분석 결과 현 지수는 조정 목표치의 상단부인 560선에 일시 근접한 후 시장 지지력을 점차 강화하고 있는 모습’이라며 ‘특히 지난해 10월 형성된 저점 탈피 흐름이 아담 패턴이었던 데 비해 현재는 이브 패턴’이라고 밝혔다. 매일경제 2003년 2월

Ezoic

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초성이 같은 단어들

실전 끝말 잇기

이로 끝나는 단어 (21,483개) : 보물덩이, 애받이, 코맹녕이, 물찰찰이, 항뚜껑이, 아라이, 즐거이, 평형 모드 분포 길이, 씰데없이, 가붓이, 이디티에이, 메게이, 불이, 벼래이, 재롱장이, 틈틈이, 기테이, 도링이, 주네이, 감탕마디지렁이, 개내이, 피브이, 자동 편이, 곰퉁이, 빱과이, 콘 스냅 타이, 피난살이, 시험 종이, 번득번득이, 친 투 디 아이, 놋날같이, 까시찰뱅이, 대항 전이, 운시이, 콧벽쟁이, 복젱이, 밀장이, 고댕이, 겥방살이, 버뎅이, 펭데이, 핀디이, 히뭇이, 도네이, 대체 먹이, 술쟁이, 욕재이, 카본 나노 튜브 전계 방출 디스플레이, 태깽이, 방어지짐이, 이슥이, 독막이, 애눈깔튕이, 피에이케이, 사정없이, 벌레퉁이, 머구이, 너분너분이, 앨리웁 패스 앤드 플레이, 곱댕이 .

턴으로 시작하는 단어 (90개) : 턴, 턴 간 절연 시험, 턴납새, 턴납재기, 턴넬, 턴넬로, 턴다운 서비스, 턴다운 칼라, 턴당, 턴덩, 턴동, 턴드 백 커프스, 턴드 앤드 스티치트 심, 턴드 앱소버, 턴디, 턴 라운드 리피트, 턴릿, 턴반, 턴 백, 턴 백 칼라, 턴 백 커프스, 턴버클, 턴버클 파워 밤, 턴버클 파워 봄, 턴불 블루, 턴불청, 턴불청 반응, 턴상, 턴 섬머솔트, 턴스타일 안테나, 턴 아웃, 턴알, 턴 앤드 페이스 더 바스켓, 턴 앤 페이스 더 바스켓, 턴어라운드, 턴어라운드 경영, 턴어라운드 방식, 턴어라운드 시간, 턴어라운드 시스템, 턴어라운드 점프 슛, 턴어라운드 종목, 턴어라운드주, 턴어라운드 타임, 턴 어웨이, 턴업스, 턴업 커프스, 턴업 팬츠, 턴 오버, 턴 오버 리피트, 턴 오버 칼라, 턴 오버 커프스, 턴 오프, 턴 오프 극성 반전, 턴 오프 사이리스터, 턴 오프 시간, 턴 오프 오버슈트, 턴 오프 제어, 턴 오프 지연 시간, 턴 오프 커프스, 턴 온 .

시작 또는 끝이 같은 단어들

이로 시작하는 단어 (10,598개) : 이, 이ㆍ로바노프 조약, 이가, 이가 가스 괴저 항독소, 이(가) 갈리다, 이가 동의 유전자, 이가 동의 현상, 이(가) 떨리다, 이가라말, 이가 박이지 않다, 이(가) 빠지다, 이가 안 들다, 이가 알코올, 이가 양이온, 이가 염색체, 이가 원소, 이가 음이온, 이가 이온, 이가 자식보다 낫다, 이가 칼을 쓰겠다, 이가 페놀, 이가하다, 이가 함수, 이가화, 이가환, 이각, 이각기, 이각모, 이각웅예, 이각하다, 이각형, 이각 효과, 이간, 이간방, 이간생 부인, 이간어, 이간자, 이간장방, 이간 정책, 이간질, 이간질하다, 이간책, 이간하다, 이갈, 이 갈기, 이갈루크, 이갈이, 이갈이 과다증, 이갈이증, 이감, 이감되다, 이 감염증, 이감하다, 이갑, 이갑개, 이갑개강, 이갑사, 이갑성, 이갑실, 이갑제 .

턴으로 끝나는 단어 (342개) : 이백칠십 도 백 턴, 저미스턴, 형광 지시관 패턴, 스파게티 웨스턴, 엑스턴, 자극 패턴, 스핀 턴, 이펙트 리턴, 점프 턴, 브랙턴, 단촌식 패턴, 멀티패턴, 플립 턴, 카피캣 턴, 옵티컬 패턴, 테스트 패턴, 풀턴, 스페이스트 패턴, 생산 패턴, 다이스 패턴, 힐턴, 최적 합병 패턴, 왁스 패턴, 프린스턴, 아르 누보 패턴, 시험 패턴, 호턴, 메르캡턴, 유턴, 평영 턴, 구멍 패턴, 센턴, 콤프턴, 리스트 턴, 라이트 호핑 턴, 생득적 행동 패턴, 선적인 음정 패턴, 지오메트리컬 패턴, 방향 패턴, 햄프턴, 패링턴, 스트라이프 패턴, 스테이턴, 마스터 패턴, 리프 패턴, 티슈 인턴, 린스호턴, 서비스 타임 슬롯 패턴, 상이 패턴, 휴스턴, 스크랜턴, 서턴, 워싱턴, 서브루틴 리턴, 기류 패턴, 키 패턴, 비프웰링턴, 토닝 패턴, 사우샘프턴, 서열 음정 패턴 .

기술적 분석 (패턴)

필자와 같은 주린이들은 어느 정도 투자를 한 후, 차트와 이론에 관심을 가지게 된다. 보다 보면 빨간색은 오르고, 파란색은 내리는데, 자세한 정보를 모르는 것이 사실이다. 하지만, 주식의 고수들은 차트에 모든 것이 담겨있다고 하는데, 과연 어떤 게 담겨 있는 것일까?

기본적 분석 - 주식의 내재가치 평가, 과거 분석 미래 예측

기술적 분석 - 거래되고 있는 주가 흐름, 차트를 그려서 분석

주식의 분석엔 크게 두 가지가 있다고 한다. 기본적 분석과, 기술적 분석이다. 필자가 읽고 느낀 점은, '정보를 바탕으로 하느냐' 혹은 '사람들의 심리를 바탕으로 하느냐'라고 느꼈다.

기본적 분석은 말 그대로, 주식의 가치를 보는 것이다. 회사의 상태가 어떤지, 영업이익이 어떤지, 어떤 수익 모델을 가지고 있는지 등을 분석하는 방법이다.

기술적 분석은 기술적으로 주가의 흐름과 차트 등을 분석하는 것이다. 주가 흐름이 떨어지고 있다면, 매도해야 할 것이고, 반등의 기미가 보인다면 다시 매수 타이밍을 봐야 할 것이다. 이렇듯 다른 사람들에 의해 생긴 흐름을 기술적으로 분석하는 것이 기술적 분석이라고 한다.

그 외에도 패턴 분석법이 있다. 패턴 분석법은 어떤 모양 이후에 주가 변동이 이랬더라~라는 과거의 정보를 바탕으로 예상하는 것이다. 인터넷에서 유명한 주식 갤러리 사람들이 좋아하는 방법이 이 패턴 분석법인 것 같다.

추세 분석법은 주가의 흐름, 추세를 분석하는 방법이다. 주가 흐름인 추세를 그려 추세선을 얻은 후, 이를 바탕으로 매도/매수하는 방법이다. 추세선을 그리는 방법은 아래와 같다.

상승추세선 끝: 주가가 뚫고 내려옴 -> 매도

하락추세선 끝: 주가가 뚫고 올라감 -> 매수

추세는 우리가 흔히 알듯이 3개로 나눠 부른다. 상승세, 하락세, 그리고 보합세이다. 상승세는 저점의 상승을, 하락세는 고점의 하락을, 그리고 보합세는 큰 변동이 없는 것을 의미한다. 우리가 주목해야 할 곳은 바로 추세선의 끝 부분이다. 상승 추세선의 끝자락에선 상승세가 끝나는 시점이기에, 주식을 파는 것이 바람직하다. 반대인 하락 추세선의 경우 주가가 하락을 끝내고 다시 올라가려는 시점이기에 주식을 매수하는 것이 바람직하다.

좀 더 자세히 설명하자면, 어떤 종목의 주가가 하락하여 지지선에 가깝게 되면, "지난번에 여기서 반등했었는데, 이 정도면 살만 한데?"라는 생각을 하게 된다. 그렇기 때문에 다른 이유가 있지 않은 경우 이전 최저가 근처에서 매수가 많이 걸리고, 지지선 근처에서 주가가 오르는 경우가 많다.

이 반대로 어떤 종목의 주가가 상승하게 되면 주주들은 기분이 좋긴 하지만, "이제 슬슬 팔아야 하나?, 팔고 가격이 내려가면 다시 매수할까?"라는 생각이 들기 시작한다. 이때 많이 팔게 되는 지점이 바로 이전 최고가이다. "이 종목은 이 가격이 최고가니까, 이번에 팔아야지"라는 생각을 하는 사람이 많아지고, 그 가격에서 매도가 많이 걸리게 되고, 주가가 꺾이는 경우가 많다.

하지만, 항상 지지선과 저항선 사이에서 가격이 변하는 것은 아니다. 어느 순간, 지지선/저항선을 뚫고 주가가 변화하게 된다. 이렇게 되면 이전 지지선이 새로운 저항선이 되고, 이전의 저항선이 새로운 지지선이 된다.


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