기술적 분석
금융에서 기술적 분석은 과거의 시장 데이터, 주로 가격과 거래량을 연구하여 가격의 방향성을 분석하고 예측하기 위한 분석 방법론입니다. 적극적 관리의 한 형태로, 현대 포트폴리오 이론의 많은 부분과 상반됩니다. 기술적 분석의 효용성은 주식 시장 가격이 본질적으로 예측 불가능하다고 주장하는 효율적 시장 가설에 의해 의문이 제기되며, 기술적 분석이 어떤 이점을 제공하는지에 대한 연구는 엇갈린 결과를 낳았습니다. 이는 기업의 재무제표, 건전성, 그리고 시장 및 경제의 전반적인 상태를 고려하는 기본적 분석과 구분됩니다.
개요
금융에서 기술적 분석은 과거의 시장 데이터, 주로 가격과 거래량을 연구하여 가격의 방향성을 분석하고 예측하기 위한 분석 방법론입니다. 적극적 관리의 한 형태로, 현대 포트폴리오 이론의 많은 부분과 상반됩니다. 기술적 분석의 효용성은 주식 시장 가격이 본질적으로 예측 불가능하다고 주장하는 효율적 시장 가설에 의해 의문이 제기되며, 기술적 분석이 어떤 이점을 제공하는지에 대한 연구는 엇갈린 결과를 낳았습니다. 이는 기업의 재무제표, 건전성, 그리고 시장 및 경제의 전반적인 상태를 고려하는 기본적 분석과 구분됩니다.
역사
기술적 분석의 원칙은 수백 년간의 금융 시장 데이터에서 비롯되었습니다. 기술적 분석의 일부 측면은 17세기에 암스테르담에 거주하던 상인 조셉 데 라 베가의 네덜란드 금융 시장 설명에서 나타나기 시작했습니다. 아시아에서는 기술적 분석이 18세기 초 혼마 무네히사가 개발한 방법으로 전해지며, 이것이 캔들스틱 기법으로 발전하여 오늘날 기술적 분석 차트 도구로 사용되고 있습니다. 언론인 찰스 다우(1851–1902)는 미국 주식 시장 데이터를 수집하고 면밀히 분석하여, 월스트리트 저널의 사설에 자신의 결론 일부를 게재했습니다. 그는 이 데이터에서 패턴과 경기 순환을 찾을 수 있을 것이라 믿었으며, 이 개념은 나중에 "다우 이론"으로 알려지게 되었습니다. 그러나 다우 본인은 자신의 아이디어를 주식 거래 전략으로 사용하는 것을 결코 주장하지 않았습니다. 1920년대와 1930년대에 리처드 W. 샤바커는 찰스 다우와 윌리엄 피터 해밀턴의 저서인 '주식 시장 이론과 실무' 및 '기술적 시장 분석'을 이어받아 여러 권의 책을 출판했습니다. 1948년, 로버트 D. 에드워즈와 존 매기가 출판한 '주식 추세의 기술적 분석'은 이 학문의 독창적인 저작 중 하나로 널리 인정받고 있습니다. 이는 오로지 추세 분석과 차트 패턴에 관한 것이며 현재까지도 사용되고 있습니다. 초기 기술적 분석은 컴퓨터의 연산 능력이 현대적인 수준의 통계 분석을 뒷받침하지 못했기 때문에 거의 전적으로 차트 분석이었습니다. 찰스 다우는 포인트 앤 피겨 차트 분석의 한 형태를 창시한 것으로 알려져 있습니다. 경제학에서 행동경제학이 별도의 학문으로 등장함에 따라 폴 V. 아조파르디는 기술적 분석과 행동경제학을 결합하여 "행동 기술적 분석"이라는 용어를 만들어 냈습니다. 분석 기법의 다른 선구자로는 랄프 넬슨 엘리엇, 윌리엄 델버트 간, 리처드 와이코프가 있으며, 이들은 20세기 초에 각자의 기법을 개발했습니다.
일반적 설명
기본적 분석가들은 수익, 배당금, 자산, 품질, 비율, 신제품, 연구 등을 조사합니다. 기술적 분석가들은 차트 사용을 포함하여 많은 방법, 도구 및 기법을 활용합니다. 차트를 사용하여 기술적 분석가는 금융 시장에서 가격 패턴과 시장 추세를 식별하려고 시도하며 이러한 패턴을 이용하려고 합니다. 차트를 사용하는 기술적 분석가는 잘 알려진 헤드 앤 숄더 또는 이중 천정/바닥 반전 패턴과 같은 전형적인 가격 차트 패턴을 찾고, 기술적 지표와 이동 평균을 연구하며, 지지선, 저항선, 채널과 같은 형태 및 깃발, 페넌트, 균형일, 컵 앤 핸들 패턴과 같은 보다 모호한 형상을 찾습니다. 기술적 분석가는 또한 다양한 종류의 시장 지표를 널리 사용하며, 그중 일부는 가격의 수학적 변환으로, 흔히 상승 및 하락 거래량, 상승/하락 종목 데이터 및 기타 입력을 포함합니다. 이러한 지표는 자산이 추세를 형성하고 있는지, 그렇다면 그 방향과 지속될 확률을 평가하는 데 도움을 주기 위해 사용됩니다. 기술적 분석가는 또한 가격/거래량 지수와 시장 지표 간의 관계를 살펴봅니다. 예로는 이동 평균, 상대 강도 지수 및 MACD가 내포됩니다. 연구의 다른 경로로는 옵션의 변화(내재 변동성)와 풋/콜 비율 간의 상관관계가 가격과 함께 포함됩니다. 또한 풋/콜 비율, 강세/약세 비율, 공매도 잔고, 내재 변동성 등과 같은 심리 지표도 중요합니다. 기술적 분석에는 많은 기법이 존재합니다. 서로 다른 기법의 신봉자들(예: 일본의 쌀 상인이 개발한 가장 오래된 형태의 기술적 분석인 캔들스틱 분석, 하모닉스, 다우 이론, 엘리엇 파동 이론)은 다른 접근 방식을 무시할 수도 있지만, 많은 트레이더들은 둘 이상의 기법에서 요소를 결합합니다. 일부 기술적 분석가는 주관적인 판단을 사용하여 특정 시점에 특정 상품이 어떤 패턴을 반영하고 있는지, 그리고 그 패턴의 해석이 어떠해야 하는지를 결정합니다. 다른 이들은 패턴 식별 및 해석에 엄격하게 기계적 또는 체계적인 접근 방식을 채택합니다.
기본적 분석과의 비교
기술적 분석과 대비되는 것은 기본적 분석으로, 투자자들이 금융 시장의 가격을 책정하는 방식에 영향을 미치는 경제적 및 기타 근본적인 요인에 대한 연구입니다. 여기에는 기업의 최근 EBITDA 수치와 같은 일반적인 기업 지표, 이사회 내 최근 인사 교체가 미칠 것으로 예상되는 영향, 지정학적 고려 사항, 심지어 지구온난화가 미래에 미칠 것으로 예상되는 영향과 같은 과학적 요인까지 포함될 수 있습니다. 순수한 형태의 기술적 분석은 가격이 이미 모든 근본적인 기본 요인을 반영하고 있다고 주장할 수 있습니다. 미래의 추세를 밝혀내는 것은 기술적 지표가 하도록 설계된 일이지만, 기술적 지표나 기본적 지표 모두 완벽하지는 않습니다. 일부 트레이더는 기술적 분석이나 기본적 분석 중 하나만을 배타적으로 사용하기도 하고, 다른 트레이더는 거래 결정을 내리기 위해 두 유형 모두를 사용합니다.
양적 분석과의 비교
양적 분석과의 대비는 기본적 분석과의 구별만큼 명확하지 않습니다. 일부 소스에서는 기술적 분석과 양적 분석을 다소 동의어로 취급하는 반면, 다른 소스에서는 명확한 구분을 짓습니다. 예를 들어, 양적 분석 전문가 폴 윌모트는 기술적 분석이 '차트 작성'(그래프 표현의 외삽에 기반한 예측 수행)에 불과하며 기술적 분석이 예측력을 가지는 경우는 드물다고 제안합니다.
원칙
기술적 분석의 핵심 원칙은 시장의 가격이 해당 시장에 영향을 미치는 모든 관련 정보를 반영한다는 것입니다. 따라서 기술적 분석가는 경제, 기본적 및 뉴스 이벤트와 같은 외부 동인보다는 보안 또는 상품의 거래 패턴 역사를 살펴봅니다. 가격 변동은 투자자들의 집합적이고 패턴화된 행동으로 인해 스스로 반복되는 경향이 있다고 믿어집니다. 따라서 기술적 분석은 식별 가능한 가격 추세와 조건에 초점을 맞춥니다.
시장 행동은 모든 것을 할인한다
모든 관련 정보가 이미 가격에 반영되어 있다는 전제에 바탕을 두고, 기술적 분석가는 알려진 정보와 인식된 정보에 대해 투자자들이 어떻게 생각하는지 이해하는 것이 중요하다고 믿습니다.
가격은 추세를 그리며 움직인다
기술적 분석가는 가격이 상향, 하향, 횡보(평탄) 또는 이들의 조합과 같이 방향성을 가지고 추세를 형성한다고 믿습니다. 가격 추세의 기본 정의는 원래 다우 이론에 의해 제기되었습니다. 명확한 추세를 보였던 보안의 예로는 2001년 11월부터 2002년 8월까지의 AOL이 있습니다. 이러한 추세를 인식하는 기술적 분석가나 추세 추종자는 이 보안을 매도할 기회를 모색할 것입니다. AOL은 가격이 지속적으로 하락합니다. 주가가 오를 때마다 매도자들이 시장에 진입하여 주식을 매도하므로 가격이 "지그재그"로 움직입니다. "더 낮은 고점"과 "더 낮은 저점"의 연속은 하락 추세에 있는 주식의 명백한 신호입니다. 즉, 주가가 하락할 때마다 이전의 상대적 저가 아래로 떨어졌습니다. 주가가 상승할 때마다 이전의 상대적 고가 수준에 도달하지 못했습니다. 더 낮은 저점과 더 낮은 고점의 순서는 8월까지는 시작되지 않았음을 유의하십시오. 그러고 나서 AOL은 이달 초에 설정된 상대적 저점을 뚫지 못하는 저가 가격을 기록합니다. 같은 달 후반에 주식은 가장 최근의 상대적 고가와 동일한 상대적 고가를 기록합니다. 이를 통해 기술적 분석가는 하락 추세가 적어도 일시 정지하고 있으며 아마도 끝나가고 있다는 강력한 징후를 보고, 그 시점에서 주식 매도를 적극적으로 중단할 가능성이 높습니다.
역사는 스스로 반복되는 경향이 있다
기술적 분석가는 투자자들이 집단적으로 자신들보다 앞선 투자자들의 행동을 반복한다고 믿습니다. 기술적 분석가에게 시장의 감정은 비합리적일 수 있으나, 그것은 존재합니다. 투자자 행동이 너무 자주 반복되기 때문에 기술적 분석가들은 인식할 수 있고(그리고 예측할 수 있는) 가격 패턴이 차트에서 발전할 것이라고 믿습니다. 이러한 패턴의 인식을 통해 기술적 분석가는 성공 확률이 더 높은 거래를 선택할 수 있습니다. 기술적 분석은 차트 작성에만 국한되지 않지만, 항상 가격 추세를 고려합니다. 예를 들어, 많은 기술적 분석가들은 투자자 심리 조사를 모니터링합니다. 이러한 조사는 참가자들의 시장 심리, 구체적으로 그들이 "약세"인지 "강세"인지를 측정합니다. 기술적 분석가들은 추세가 지속될지 아니면 반전이 전개될 수 있는지를 판단하는 데 도움을 주기 위해 이러한 조사를 사용하며, 조사가 극단적인 투자자 심리를 보고할 때 변화를 예상할 가능성이 가장 높습니다. 예를 들어 압도적인 강세론을 보여주는 조사는 상승 추세가 반전될 수 있다는 증거입니다. 그 전제는 대부분의 투자자가 강세론자라면 그들은 이미 시장을 매수했다는(더 높은 가격을 예상하여) 것입니다. 그리고 대부분의 투자자가 강세론자이고 투자를 마쳤기 때문에 남은 구매자는 거의 없다고 가정합니다. 이는 강세 심리에도 불구하고 구매자보다 잠재적 매도자가 더 많이 남게 함을 의미합니다. 이는 가격이 하락 추세를 보일 것임을 시사하며 역발상 투자의 한 예입니다.
산업
이 산업은 지역 및 국가 조직의 연합체인 국제 기술 분석가 연맹(IFTA)에 의해 전 세계적으로 대표됩니다. 미국에서는 CMT 협회와 미국 전문 기술 분석가 협회(AAPTA) 양자에 의해 대표됩니다. 또한 미국은 샌프란시스코 기술 증권 분석가 협회(TSAASF)로도 대표됩니다. 영국에서는 기술 분석가 협회(STA)가 이 산업을 대표합니다. STA는 IFTA의 창립 멤버였으며 최근 50주년을 맞이했고 기술 분석 디플로마로 분석가들에게 인증을 부여합니다. 캐나다에서는 캐나다 기술 분석가 협회가 이 산업을 대표합니다. 호주에서는 IFTA에 제휴된 호주 기술 분석가 협회(ATAA)와 호주 전문 기술 분석가(APTA) 협회가 이 산업을 대표합니다. 전문 기술 분석가 협회들은 기술 분석 분야를 설명하는 지식 체계를 만들기 위해 노력해 왔습니다. 지식 체계는 기술 분석이 작동하는 방식과 이유를 정의하는 방법으로서 해당 분야에 중심적입니다. 이는 학계뿐만 아니라 규제 기관에서도 해당 분야에 대한 적절한 연구와 표준을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. CMT 협회는 CMT(Chartered Market Technician) 시험의 구조인 지식 체계를 출판했습니다.
소프트웨어
기술적 분석 소프트웨어는 기술적 분석가들이 금융 시장(예: 주식 시장)을 검토하고 예측하는 것을 지원하는 차트 작성, 분석 및 보고 기능을 자동화합니다. 웹 기반 주식 분석 플랫폼은 기술 지표와 차트 기반 분석을 결합할 수 있습니다. 전통적인 의미의 설치 가능한 데스크톱 기반 소프트웨어 패키지 외에도, 이 산업에서는 RESTful HTTP 또는 인트라넷 프로토콜을 통해 기술 지표(예: MACD, 볼린저 밴드)를 제공하는 클라우드 기반 응용 프로그램 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 등장을 목격했습니다. 현대 기술적 분석 소프트웨어는 소프트웨어 패키지를 다운로드하여 설치할 필요 없이 웹 또는 스마트폰 애플리케이션으로 종종 제공됩니다. 그중 일부는 통합 프로그래밍 언어와 자동 백테스팅 도구를 제공하기도 합니다.
신경망
실용 가능한 최초의 유형들이 등장했던 1990년대 초반 이후, 인공 신경망(ANN)은 인기가 급격히 증가했습니다. 그것들은 생물학적 신경망의 작동 방식에서 영감을 받은 인공 지능 적응형 소프트웨어 시스템입니다. 그것들은 데이터에서 복잡한 패턴을 감지하는 법을 학습할 수 있기 때문에 사용됩니다. 수학적 용어로 그것들은 범용 함수 근사치로서 올바른 데이터가 주어지고 올바르게 구성되면 모든 입력-출력 관계를 포착하고 모델링할 수 있음을 의미합니다. 이는 차트에 대한 인간의 해석이나 진입/퇴출 신호를 생성하기 위한 일련의 규칙의 필요성을 없앨 뿐만 아니라, 기본적 분석에 사용되는 변수가 입력으로 사용될 수 있으므로 기본적 분석으로 가는 다리를 제공합니다. ANN은 본질적으로 비선형 통계 모델이기 때문에 그들의 정확성과 예측 기능은 수학적 및 경험적으로 모두 테스트될 수 있습니다. 다양한 연구에서 저자들은 다양한 기술적 및 기본적 입력이 주어졌을 때 거래 신호를 생성하는 데 사용되는 신경망이 규칙 기반 전문가 시스템과 결합될 때 전통적인 선형 기술적 분석 방법뿐만 아니라 매수 후 보유 전략을 크게 능가했다고 주장했습니다. 이러한 적응형 시스템의 고급 수학적 특성으로 인해 금융 분석용 신경망은 주로 학술 연구 서클 내에 머물러 있었지만, 최근 몇 년 동안 더 사용자 친화적인 신경망 소프트웨어 덕분에 트레이더들이 이 기술에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.
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