이번 포스팅에서는 볼린저 밴드를 일반적으로 널리 알려져 있는 거래량 지표에 결합하여 해석하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
목차
1. 거래량 지표 어떻게 해석할 것인가?
* 수많은 투자 서적이나 이론서에는 거래량의 중요성을 강조합니다.
거래량은 주가의 연료다, 주가보다 거래량이 중요하다, 거래량의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다
주가가 상승할 때는 거래량이 증가해야 좋은 것이고, 떨어질 때는 거래량이 감소해야 좋은 것이다
저점에서의 거래량의 폭증은 바닥을 암시하고, 고점에서의 거래량의 폭등은 상투를 의미한다
거래량이 줄은 상태로 오랜 기간 동안 횡보하는 것은 매집을 의미한다.
* 완전 주식 초보자가 아니라면 대부분 이런 정도의 이야기는 다 들어보았을 것이고, 이 원리가 크게 어려운 것도 아닙니다. 차트에서도 쉽게 확인할 수 있고 굳이 이에 대한 자세한 설명을 하지 않더라도 직관적인 원리기 때문에 이해하기 어렵지도 않지요.
* 하지만, 이러한 거래량의 움직임을 가격과 연관하여 해석할 때 발생하는 가장 큰 문제는, 이런 정도의 일반적인 이론으로는 매매 신호를 '정량적이고 구체적'으로 잡기 힘들다는 것입니다.
예를 들어, 고점에서의 거래량 폭증이라는 건 대체 어떤 거래량 지표를 이용해서 어떤 수치로 기술해야 하는가? 같은 의문이 남습니다.
결국 구체적인 투자 전략에 이용하기 위해서는 거래량의 움직임도 객관적인 지표로 기술할 수 있어야 합니다.
* 많은 투자자들에게 이동평균선 , 스토캐스틱, MACD, RSI 같은 일반적인 기술적 지표들은 친숙하지만, 거래량 지표는 매우 중요함에도 불구하고 일반적으로 거의 논의되고 있지 않지요.
그래서 이번 시간부터는 주가의 움직임에 기반을 둔 지표만 편식하지 않고, 거래량 지표에 대해서 집중적으로 살펴보도록 하겠습니다.
지표를 살펴볼 때는 그 지표의 식이나 적용 방법을 영어 단어 암기하듯 기계적으로 암기하면 아무런 의미가 없습니다. 지표의 의미와 원리를 '이해' 해야만 그 본질을 깨닫게 되고 비로소 나만의 트레이딩 기법에 녹여낼 수 있게 되기 때문입니다.
* 지금까지 개발된 거래량 지표들은 셀 수 없이 많은데, 그 중 가장 대표적인 것들은
OBV, NVI, PVI, Force index, 일중강도, 매집/분산, MFI, 거래량 가중 MACD, VCPI 등입니다.
어려워 보이나요? 하지만, 원리를 하나씩 알아가다보면 상당히 재미있고 다양한 인사이트를 주기 때문에 이번 기회에 한 번 제대로 공부해보시기를 권해드립니다.
* 거래량 해석에 대한 최고의 책을 하나 소개해드리면, '거래량으로 투자하라 (클릭)' 를 추천해드리고 싶습니다. 거래량에 대한 기술적인 분석서로 단연 최고라 할 수 있습니다.
2. 거래량 분석의 기본 - OBV
* 거래량 지표는 다양하지만, 어렵고 복잡한 거래량 지표를 이해하기에 앞서 우선 가장 기초적이고 단순한 거래량 지표부터 살펴볼 필요가 있겠습니다.
* 먼저 살펴볼 지표는 OBV (On balance volume) 입니다.
OBV는 거래량의 증감을 누적한 지표인데, 오늘 주가가 상승하면 거래량을 더하고, 오늘 주가가 하락하면 거래량을 빼는 방식으로 지속적으로 누적합을 구한 지표입니다.
* OBV의 기본적인 철학은 가격의 상승과 하락은 시장을 주도하는 세력의 자금의 유입과 유출 방향이라는 것입니다.
삼성전자가 5% 오른다면, 외국인이나 기관이 올린 것이고, 개미들은 이런 세력이 올릴 때 파는 기능을 담당하지요? 즉, OBV의 수치는 이 종목에 개입한 주도적인 세력의 움직임과 일치한다고 볼 수 있겠습니다.
OBV가 증가할수록 해당 종목에 가격의 움직임을 주도하는 세력의 자금 유입(매수)가 늘고 OBV가 감소할 수록 유출(매도)가 늘고 있다고 해석하면 되겠습니다.
기본적으로 다른 형태의 거래량 지표들도 이런식으로 해석하면 됩니다.
* 따라서, 가격은 많이 떨어졌는데, OBV는 상대적으로 많이 안떨어졌다든지, 아니면 가격은 많이 올랐는데, 상대적으로 OBV는 많이 떨어졌다든지 하는 괴리(다이버전스)가 발생한다면, 우리는 절묘하게 이를 매수나 매도의 기회로 이용할 수 있는 것이죠.
혹은 돌파 매매에서, 가격의 움직임만 보지 않고 OBV가 OBV 이동평균선을 돌파하는 신호를 결합시키는 방식으로 가격의 움직임에서 보이지 않는 스마트 머니의 유입을 감지하여 더 질 좋은 신호를 얻을 수도 있습니다.
3. 거래량 필터링 전략의 실례
* OBV를 이용한 필터링 전략을 한 번 살펴볼까요?
동일한 단기 트레이딩 전략에 OBV를 필터로 넣었을 때와 넣지 않았을 때의 성과를 비교해보겠습니다.
* 트레이딩 전략은 상승 추세를 형성하며, 당일에 양봉인 종목을 선정, 다음날에 전일 종가대비 -1.5% 이하로 하락할 때 매수하여, 다음날 시가 무렵에 매도하는 기본적인 전략입니다 (실전 매매용으로 최적화한 전략은 아니며, 필터링의 효과를 보여주기 위한 기초적인 전략입니다)
다른 모든 조건은 동일하게 유지한 상태에서 OBV > 20일 OBV 평균 vs OBV < 20일 평균 OBV 2가지 조건으로 구분하여 시뮬레이션 한 결과를 비교해보겠습니다.
* OBV > 20일 평균 OBV
* OBV < 20일 평균 OBV
* OBV > 20일 평균 OBV 라는 조건은 현재 종목의 자금 유입이 최근 20일 평균 자금 유입보다 크다는 것을 의미하므로, 스마트 머니의 유입이 증가함을 시사하죠? OBV < 20 일 평균 OBV는 반대로 해석하시면 되겠습니다.
직관적으로 생각해도 전자의 경우 수익이 날 것으로 생각할 수 있고 후자의 경우 손실이 발생할 것으로 생각할 수 있는데, 백테스트상으로도 예상이 맞음을 확인할 수 있었습니다.
* 아주 단순한 지표이지만, 거래량 지표를 결합시켰을 때와 결합시키지 않았을 때의 효과가 극명하게 차이가 나는 것을 볼 수 있습니다.
물론 주가가 상승하면 거래량 지표도 대부분 같이 상승하기 때문에 거래량 지표 대신 가격 지표를 쓸 수도 있고, 주가와 거래량 지표가 완벽하게 독립적인 것은 아닌 부분도 있지만, 적어도 가격 지표만 결합시키는 것에 비해서는 추가적인 정보를 얻고, 가격 지표와 거래량 지표 간의 괴리를 분석하여 트레이딩에 이용할 수 있기 때문에 그 유용성은 매우 크다고 할 수 있겠습니다.
* 이번 포스팅에서는 OBV에 대해 알아보았는데, OBV는 너무 단순무식하게 주가의 상승과 하락에 따라 거래량을 더하고 뺀 방식이었습니다. 가격의 상승률의 정도를 반영하여 이를 좀 더 정밀하게 보정하거나, 종가의 데이터만 이용하지 않고 당일 시, 고, 저, 종의 데이터를 결합하여 이용하는 좀 더 세련된 방법은 없을까요?
다음 포스팅에서 살펴보겠습니다~
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