1 증권분석 - 기술적 분석: 의의와 가정

마지막 업데이트: 2022년 7월 23일 | 0개 댓글
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기술적 분석 차트 패턴 (출처: Indicatorchart)

earticle

This study validates the trading rules based market anomalies and technical analysis in the Korean stock market. For the analysis, we built decile portfolios on the basis of corporate characteristics factors that clearly demonstrate specific patterns of stock returns including the firm size, book-to-market equity, and accruals. This portfolio was used to develop a portfolio based on the moving average trading strategy which was used for popular technical analysis tools, and then that was evaluated using the Sharpe ratio. We also created a zero-cost portfolio to identify the profitability and success rate of the moving average trading strategy. We lastly sought to ensure a more robust evaluation by calculating the Sortino ratio of the portfolio based on the moving average trading strategy with various lags. Key findings from this validation are as follows. First, a smaller firm size, a higher book-to-market equity, and lower accruals led to larger average returns. Second, the risk-adjusted performance of the moving average trading strategy was the highest in terms of the firm size, followed by book-to-market equity and accruals. Third, the returns of the zero-cost portfolios all had a positive value, with its overall success rate hovering over 68.8%, demonstrating the successfulness of the moving average trading strategy. Fourth, various evaluations revealed the economic usefulness of our trading strategy that used market anomalies and technical analysis.

본 연구는 국내 주식시장을 대상으로 시장이상현상과 기술적 분석을 이용한 거래전략에 대해 검증하였다. 분석을 위하여 주식수익률의 특정경향이 분명하게 나타나는 기업특성 변수인 기업규모, 장부가/시가, 발생액 기준으로 10분위 포트폴리오를 구성하였다. 그리고 이 포트폴리오를 이용하여 이동평균 거래전략 포트폴리오를 형성하고 이에 대해 샤프지수를 사용하여 성과평가를 실시하였다. 또한 무비용 포트폴리오를 만들어 이동평균 거래전략의 수익성과 성공률을 확인하였다. 마지막으로 다양한 시차의 이동평균 거래전략 포트폴리오에 대한 소르티노지수를 계산하여 성과평가에 대한 강건성을 높이고자 하였다. 주요한 검증결과는 다음과 같다. 첫째, 기업규모가 작을수록, 장부가/시가가 높을수록, 발생액이 낮을수록 평균수익률이 높게 나타났다. 둘째, 이동평균 거래전략의 위험조정 성과는 기업규모, 장부가/시가, 발생액 포트폴리오 순으로 높게 나타났다. 셋째, 무비용 포트폴리오의 수익률은 모두 양의 값을 나타내고 성공률은 전반적으로 68.8%를 상회하여 이동평균 거래전략이 성공적이라는 것을 보여주었다. 넷째, 다양한 성과평가를 실시한 결과, 시장이상현상과 기술적 분석을 이용한 거래전략에는 경제적 유용성이 있는 것으로 나타났다.


Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자료 및 분석모형
1. 자료
2. 분석모형 1 증권분석 - 기술적 분석: 의의와 가정
Ⅲ. 실증분석 결과
1. 요약통계량
2. 이동평균 거래전략 검증
3. 무비용 포트폴리오 검증
4. 마켓타이밍 능력 검증
5. 강건성 검정
Ⅳ. 결론
참고문헌
Abstract

[제태크와 금융투자] ⑫-1 증권분석 - 기술적 분석: 의의와 가정

기술적 분석 차트 패턴 (출처: Indicatorchart)

  • 기술적 분석은 기본적 분석에 비해 용이하고 간단하여 한눈에 알아볼 수 있음
  • 기술적 분석은 주가에 영향을 미치는 1 증권분석 - 기술적 분석: 의의와 가정 심리적인 요인을 반영 하므로 기본적 분석의 한계점을 보완
  • 주가 움직임에는 모든 정보가 반영되어 있다
  • 주가는 추세를 가지고 움직인다
  • 추세 및 주가 형태는 반복 된다
  • 다우이론과 엘리어트 파동이론
  • 캔들차트분석
  • 이동평균선 분석
  • 기타 기술적 분석지표 : 상대강도지수, 투자심리도, 이격도, 필터기법

2. 기본적 분석과 기술적 분석

  • 기본적 분석 : 기업의 수익성에 영향을 미치는 경제, 산업, 그리고 기업의 경영 요인 및 재무 요인 등 기본적인 사항을 분석하여 주식의 내재가치를 산정하고 이를 시장가치와 비교함으로써 합리적인 투자판단 자료를 제공하는 분석방법
  • 기술적 분석 : 주식의 매매시점을 파악할 수 있도록 과거의 시세 흐름과 패턴 을 파악해서 정형화하고 이를 분석함으로써 향후 주가를 예측하는 데 사용되는 분석방법
  • 공통점 : 기본적 분석과 기술적 분석은 비효율적인 시장을 전제로 증권을 개별적으로 분석
  • 차이점
    • 기술적 분석은 주가가 이론적 요인뿐만 아니라 심리적 요인에 의해서도 영향을 받는다는 가정에 기초
    • 기술적 분석은 기본적 분석에 비하여 논리적인 면에서 빈약
    • 기본적 분석은 기술적 분석에 비하여 많은 시간이 소요됨
    • 기본적 분석은 내재가치를 추정하여 증권의 과대(과소) 평가를 판단하는 데 유용한 번면,
    • 기술적 분석은 주가의 동향을 미리 감지하여 매매시점 선정에 유용

    3. 기술적 분석의 한계

    • 주가가 반복된다는 기술적 분석의 가정과 한계 : 과거의 주가 흐름은 단지 그 당시의 경제상황, 산업특성, 기업가치, 투자자들의 심리적 요인에 의해 이루어지는데, 그럼에도 불구하고 주가 흐름이 일정한 변동을 갖고 되풀이된다는 주장은 비현실적
    • 상이한 분석결과로 인한 혼선 초래
      • 동일한 주가 변화 양상을 기초로 분석한다고 하더라도 어느 시점이 주가 변동의 시작점인가 하는 해석이 분석자마다 다를 수 있음
      • 동일한 기술적 분석기법을 사용하더라도 분석자에 따라 다른 투자전략이 사용될 수 있기 때문에 혼란 초래

      기술적 분석 차트 패턴 (출처: Indicatorchart)

      기술적 분석(technical analysis)은 과거의 증권가격 및 거래량의 추세와 변동패턴에 관한 역사적 정보를 이용하여 미래 증권가격의 움직임을 예측하는 분석기법이다. 즉, 증권시장의 시황이 약세시장이나 강세시장으로 전환하는 시점과 시장동향을 미리 포착하여 초과수익을 얻는 데 분석의 초점을 두고 있다. 기술적 분석은 과거 증권가격 움직임의 양상이 미래에도 반복된다고 가정하고 있고, 증권가격의 패턴을 결정짓는 증권의 수요와 공급이 이성적 요인뿐 아니라 비이성적 요인이나 심리적 요인에 의해서도 결정된다는 것을 전제하고 있다.

      차트의 기술적 분석 (Youtube : 슈카월드)

      비트코인, 반토막 났지만 DMI 기술적 분석 전략에서는 87% 수익: FFM

      (블룸버그) — 단순 매수&보유 전략을 따른 비트코인 투자자라면 최근 12개월 동안 47% 손실을 입었겠지만 DMI(Directional Movement Index)를 따른 비트코인 투자자는 같은 기간 87%의 수익을 거뒀을 것으로 나타났다. DMI는 시장의 방향성(상승, 하락, 횡보)과 시장추세의 강도를 파악하는데 사용되는 기술 지표이다.

      DMI는 블룸버그 터미널에서 가장 일반적으로 사용되는 23가지 기술적 분석 지표 중 최근 일년간 가장 좋은 실적을 낸 전략이다.

      이 기술적 분석 지표는 지난 3년 및 5년 동안의 비트코인의 매수 포지션 성과를 훨씬 능가한다.

      블룸버그의 백테스팅 도구인 BTST를 이용해 여러 기술적 전략의 결과를 한 번에 모니터링 할 수 있다. 펑션 중심의 기사를 구독하려면 NSUB FFMSTORY를 실행한다.


      DMI는 비트코인에 적용된 많은 기술적 전략 중 최고의 실적을 거뒀다. BTST를 실행한다.

      비트코인 가격은 예상보다 둔화된 미국의 물가지표 발표에 뉴욕시간 10일 아침 반등했다. DMI 전략 추종자라면 이 암호 화폐에 대해 매수 포지션을 취했을 것이다.

      DMI는 87%로, 명시된 전략 중 수익률 순위 1위를 차지했다. 단순 매수&보유 전략은 47% 손실을 기록했다. DMI 오른쪽의 상향 화살표는 마지막 시그널이 매수였음을 나타내고, 녹색은 이 마지막 거래에 대한 플러스 수익을 나타낸다.

      3년 및 5년 기간의 수익률을 측정하려면:


      DMI는 지난 3년간 단순 매수& 보유 전략 포지션의 10배 이상의 이득을 얻었다.

      왼쪽 상단 시작 연도를 2019년으로 설정한다. 해당 전략은 표시되는 지표 중 두번째로 순위가 매겨진다. DMI 전략은 단순 매수 포지션에서 얻은 111% 이득의 약 13배인 1,447%의 이득을 얻었다. 시작 연도를 2017년으로 변경함으로써 5년에 걸쳐 유사한 아웃퍼폼 성과를 볼 수 있다.

      DMI를 클릭하여 각각의 롱과 숏 거래 시그널을 볼 수 있다:


      DMI는 상승 방향의 비트코인 변동을 평활화한다.

      중간 패널의 차트는 비트코인의 시장 변동 중에도 DMI 전략 이익이 안정적으로 상승하는 것을 보여 준다. 오른쪽 상단의 테이블은 이 전략이 62번의 매수 또는 매도 거래 시그널을 보낸 것을 보여준다.

      차트 상단의 Zoom 기능을 이용하여 마지막 거래 시그널이 7월 28일 매도 포지션임을 확인할 수 있다. 하단 패널은 현재 추세의 강도를 측정하는 ADX를 포함한 DMI 오실레이터를 보여준다. ADX 수치 20은 명확한 추세가 없음을 나타낸다. 라인의 현재 수치는 12이다.

      자세한 내용은 블룸버그 사용자인 경우 블룸버그 단말기에서 를 실행하거나 블룸버그가 설치된 피시에서 링크를 실행하여 열람할 수 있습니다. 블룸버그 사용자가 아닌 경우 귀사의 블룸버그 담당자에서 연락하거나 웹사이트를 통해 데모 요청을 주시면 안내해 드리겠습니다.

      기술적 거래전략은 과거 주가, 거래량 자료 등에 의한 시장분석을 거래에 이용하는 것이다. 본 연구에서는 국내 주식시장을 대상으로 기술적 거래전략의 횡단면을 분석하였다. 횡단면 분석을 위하여 정보 불확실성의 간단한 대용치인 변동성을 기준으로 10분위 포트폴리오를 구성하였다. 이 포트폴리오들에 대해 실무에서 폭넓게 사용하는 기술적 분석방법인 이동평균 방법을 적용하여 수익률을 계산하였다. 또한 이동평균 포트폴리오를 매수하고 매입보유 포트폴리오를 매도하는 무비용 포트폴리오를 추가로 형성하여 이동평균 거래전략에 대한 성과평가를 실시하고 초과수익률의 원천에 대해 분석하였다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성이 높은 포트폴리오일수록 평균수익률과 위험조정 수익률이 높게 나타났다. 둘째, 이동평균 거래전략의 초과수익률은 CAPM이나 Fama, French(1993) 모형에 의해서도 설명되지 않는 것으로 나타났다. 셋째, Henriksson, Merton(1981) 모형으로 검증한 결과에 의하면 이동평균 거래전략에는 성공적인 마켓타이밍 능력이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 주식시장을 대상으로 하여 처음으로 기술적 거래전략에 대해 횡단면 분석을 실시했다는 데 의의가 있다.

      This study analyzed a cross-section of technical trading rules targeting the Korean stock market. For the cross-sectional analysis, we structured decile portfolios sorted by volatility, which is a simple proxy of information uncertainty. For these portfolios, we calculated profitability by applying the moving average scheme, 1 증권분석 - 기술적 분석: 의의와 가정 a technical analysis method widely used in the field. In addition, we also formulated zero-cost arbitrage portfolios that takes a long position in the moving average portfolio and a short position in the buy-and-hold portfolio in order to conduct performance evaluations of the moving average trading strategy and to analyze the source of excess return. Main analysis results are as follows. First, the higher the volatility of the portfolio, average returns and risk-adjusted returns also were shown to be higher. Second, the excess return of the moving average trading strategy could not be explained by either the CAPM 1 증권분석 - 기술적 분석: 의의와 가정 or the Fama, French (1993) model. Third, according to the results verified by the Henriksson, Merton (1981) model, it was shown that the moving average trading strategy has successful market timing ability. This study is significant in that it is the first to conduct a cross-sectional analysis on technical trading rules in the Korean stock market.


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