이번 포스팅에서는 볼린저 밴드를 일반적으로 널리 알려져 있는 차트 패턴과 결합하여 해석하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
목차
1. 지표를 조합하여 더 좋은 매매 신호를 얻는 방법
* 많은 트레이더들은 성공 확률 높은 진입 신호를 얻기 위해 다양한 지표를 결합하여 전략을 디자인합니다.
예를 들면, 이동 평균선도 상승 추세이고, RSI도 높은 수치를 보이며 각종 좋다는 기술적 지표를 다 결합하여 모든 신호가 똑같은 방향을 보일 때 진입하는 방식입니다.
* 여러분의 생각은 어떻습니까? 몸에 좋다는 각종 보약을 다 때려넣으면 만병통치약이 만들어질까요?
얼핏 생각하면 의미가 있을 것 같지만, 이런 접근법에는 치명적인 문제가 있습니다. 무엇일까요?
* 그것은 바로 변수 간의 다중 공선성(multi-collinearity)이라는 문제입니다. 다중 공선성은 어려워 보이는 통계학 용어지만, 개념은 어렵지 않습니다.
예를 들어볼까요? 어떤 인구집단에서의 평균 수명을 조사해봤더니, 수명에 영향을 미치는 수많은 변수 중에 비만, 고지혈증, 고혈압, 당뇨, 운동부족, 흡연, 음주 등이 유의한 것으로 나타났다고 가정하겠습니다.
얼핏 생각하면, 이런 요인들이 서로 독립적인 것 같아보이지만, 사실은 상당히 상호 연관되어 있는 경우가 많습니다. 운동을 안하고 흡연과 음주량이 많으면 비만해지기 쉽고 이는 고지혈증과 당뇨와 고혈압을 유발하기 쉽고 이는 건강에 악영향을 끼쳐 평균 수명을 단축시키기 때문입니다.
따라서, 이러한 요인들은 독립적인 변수지만, 상호간에 밀접한 연관성이 있기 때문에 이런 류의 변수들을 많이 결합시킨다고 해서 변수가 늘어나는 정도에 비례하여 평균 수명의 예측력이 비례하여 증가하지는 않습니다.
* 트레이딩에서도 마찬가지입니다. 기술적 지표는 다양하지만, 기술적 지표들은 그 원리에 따라 여러 카테고리로 분류할 수 있는데 동일한 카테고리내의 기술적 지표들은 계산 방법에 차이가 있을 뿐 대개 비슷한 신호에 반응합니다. 뿐만 아니라, 기술적 지표를 산출하는 변수가 동일하면 이 성향은 더 커진다고 할 수 있습니다.
* 예를 들자면, 가격을 기반으로 만들어진 추세 지표는 대부분 신호가 비슷하게 나타납니다. 이동평균선이 상승하거나 골든 크로스가 신호가 나오면 당연히 모멘텀 신호도 플러스이고, RSI나 스토캐스틱 같은 값도 커집니다. 하락할 때도 마찬가지지요. 그렇기 때문에, 다양한 변수를 써서 매수 신호의 분산을 시도하는 아이디어 자체는 좋지만, 이럴 경우, '상관성이 높은' 지표에 분산투자하는 방식이기 때문에, 한 지표가 와장 깨지면, 다른 지표도 한꺼번에 동일한 방향으로 움직이기 때문에 지표의 분산이 무의미해져버립니다.
여기서도 분산투자의 기본적인 원리가 동일하게 적용되죠? '상관성이 낮은' 자산군에 분산투자가 의미있는 것처럼, 매매 신호도 '상관성이 낮은' 지표들로 조합을 해서 얻은 최종 신호가 훨씬 질이 높다고 할 수 있겠습니다.
2. 질 좋은 매매 신호를 얻기 위해서는 어떻게 지표를 결합해야 할까?
* 그렇다면 변수들의 다중 공선성을 피하고 질 좋은 매매 신호를 얻기 위해서는 어떻게 해야할까요?
* 방법은 간단합니다. 동일한 범주의 지표의 신호를 결합하지 말고, 상관성이 낮은 독립적인 지표들을 결합하는 방법입니다.
예를 들면, 가격 기반의 지표와 거래량 기반의 지표, 개별 종목 단위의 지표와 시장(지수) 단위의 지표, 기술적 지표와 가치 지표 등과 같은 것들이죠.
* 책에서는 범주별 지표를 다음과 같이 소개하고 있습니다.
- 모멘텀 : 변화율, 스토캐스틱
- 추세 : 선형회귀, MACD
- 심리 : 여론조사, 풋-콜 비율
- 거래량 (개방형) : 일중 강도, 매집/분산 (A/D)
- 거래량 (폐쇄형) : MFI, 거래량 가중 MACD
- 과매수 / 과매도 : CCI, RSI
* 이 외에도, 시장 자체의 에너지를 나타내는 다양한 비가격 지표(상승종목수/하락 종목수, VIX 지수 등)도 결합하여 해석할 수 있습니다.
* 다중공선성에 빠지지 않고 질 좋은 신호를 얻기 위한 팁으로 책에서는 독립적인 개별적인 범주에서 하나의 지표만 사용하여 결합할 것을 추천하고 있습니다. 식당에서 메뉴판 A에서 하나, B에서 하나를 시키는 방식으로 말이죠. 맛있어 보인다고 찌개만 나열되어 있는 A 메뉴판에서 김치찌개, 비지찌개, 곱창전골 3개를 다 시키고 정작 다른 메뉴는 안고른다면 진수성찬을 먹을 수 없게 되지요?
내가 추세 지표를 좋아한다고 모멘텀 지표를 세 개를 쓰면 바로 다중 공선성 함정에 빠지게 됩니다. 지표들은 같은 정보에서 도출한 똑같은 결론을 말하기 때문에 지표를 여러개 결합한 의미가 없어지게 되는 것이죠.
* 단, 지표들 사이의 상관성이 낮다면 한 범주에서 여러 지표를 써도 다중 공선성 함정을 피할 수 있지만, 상관성에 대한 검증과 세심한 고려가 필요하며, 결정적인 이유가 있어야 합니다.
* 거래량 지표와 심리 지표는 다중 공선성 함정을 피랗기 위한 다각화 전략에 잘 들어맞는데, 그 이유는 이 두 가지 지표는 분석에서 고려되지 않은 새로운 독립 변수들을 적용하기 때문에 다른 분석 요인과 공선을 이루지 않기 때문입니다.
3. 실전 투자 전략에서 적용하는 다중 지표 신호
* 그렇다면 실전 투자에서 이런 원리를 어떻게 적용할 수 있을까요?
사실 시스템 트레이딩을 하는 분들은 이런 원리를 이미 체득하고 있고 다양한 방법으로 실전 매매에 이미 적용하여 훌륭한 수익을 올리고 있습니다.
* 젠포트 강의에서 언급한 단기 트레이딩 전략을 예로 들면, 다음과 같습니다.
매매 신호는 다음과 같은 독립적인 카테고리의 지표로 구성됩니다.
- 개별 종목 가격 지표 : 개별 종목 당일 상승률, 개별 종목 중기 추세 (이동 평균선 등)
- 개별 종목 거래량 지표 : 최근 거래량 폭증, 연속 거래량 폭증 제외
- 시장 지표 : 코스피, 코스닥 지수의 상승 구간 (지수의 이동평균선 상승 구간)
* 즉, 개별 종목이 강하게 돌파가 일어날 뿐만 아니라, 가격과 독립적인 거래량도 상승하고, 가격, 거래량과 독립적인 시장이 강한 상승세일 때 매매에 진입한다는 개념입니다.
만일, 거래량이나 시장 지표 같은 독립적인 지표를 쓰지 않고, 순수하게 가격 지표만 가지고 전략을 짜면 어떻게 될까요?
시장이 박살날 때 전략도 똑같이 박살나게 됩니다.
하지만, 이런 상관성이 낮은 독립적인 지표들을 결합하여 전략을 디자인하면 서로 다른 다양한 변수들이 합쳐서 내는 의미있는 소리에 귀를 기울일 수 있게 되어 정확성이 높은 신호을 얻을 수 있게 됩니다.
* 이 원리는 단기 트레이딩 전략 뿐만 아니라 장기 투자 전략이나 자산 배분 전략에도 동일하게 적용할 수 있습니다. 장기 투자 전략에서는 가격 혹은 가치 지표만 이용하는 것보다 가격과 가치 지표를 동시에 쓰는 것이 훨씬 질 좋은 신호를 얻을 수 있고 마켓 타이밍이나 환율 같은 비가격적인 매크로 지표를 이용하여 마켓 타이밍 개념으로 접근할 수도 있습니다.
* 어떻습니까? 여러분의 투자 전략을 한 번 돌아보시기 바랍니다.
여러분의 투자 전략은 구체적인 원칙이 있나요?
구체적인 원칙이 있다면 그 원칙을 구성하는 지표들은 무엇인가요?
그 지표들은 다중 공선성은 없나요?
전략은 다양한 시장상황에 맞게 빠짐없이 대응할 수 있는 구조를 가지고 있나요?
참고 : 2020/03/19 - [투자의 기초(필독)] - 완전한 투자 전략을 만드는 방법 (74)
* 그렇다면 일반적인 가격 기반의 지표에 결합하여 질 좋은 신호를 얻을 수 있는 지표는 어떤 것이 있을까요?
대표적인 것이 바로 거래량 지표인데요, 다음 시간에는 거래량 지표를 활용하여 질 좋은 매매 신호를 얻는 기법을 살펴보겠습니다.
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