새로운 지표 개발하기 12 : 변동성 가중 거래량 VWV-2

새로운 지표 개발하기 12 : 변동성 가중 거래량 VWV-2

 

목차

• 1. 공감하기
• 2. 변동성 가중 거래량의 이해 2
  • 1). 변동성 가중 거래량 계산 방식
  • 2). 표준화된 변동성 가중 거래량의 해석
• 3. VWV-2 지표 생성
  • Z-Score로 표준화
  • 1). 지표조건설정
  • 2) 수식 1
  • 3). 라인설정
  • 4). 기준선설정
• 4. VWV-2 지표의 완성

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1. 공감하기

공감하기

안녕하세요?
주식하는 개발자 퍼플입니다.

 

표준편차와 변동성은 주식 시장에서 매우 중요한 개념입니다. 이 두 가지는 모두 주식의 가격 변동을 측정하는 방법이지만, 약간 다른 목적을 갖고 있습니다.

 

표준편차는 주식의 가격 변동을 측정하는 통계적 도구입니다. 주식의 평균 가격에서 얼마나 떨어져 있는지를 측정하는 것이지요. 표준편차가 높은 경우는 주식 가격이 평균에서 크게 벗어날 가능성이 높음을 의미하며, 이는 주식의 불안정성을 나타냅니다.

 

반면에 변동성은 주식 가격이 얼마나 빠르게 변동하는지를 측정하는 지표입니다. 주식 가격이 빠르게 오르거나 떨어지는 경우, 변동성이 높다고 말합니다.

 

이 두가지 개념에 대한 비유를 들어보겠습니다. 표준편차는 롤러코스터의 높이와 같습니다. 롤러코스터의 높이가 높을수록 추락하는 층격이 크기 때문입니다. 즉, 주식의 표준편차가 높다는 것은 주식의 가격이 크게 오르거나 떨어질 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

 

반면에 변동성은 롤러코스터의 속도와 같습니다. 롤러코스터가 빠르게 주행하면 승객은 더 많은 스릴을 느낄 것이고, 주식의 변동성이 높다는 것은 주식 가격이 빠르게 변동할 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

 

따라서, 표준편차와 변동성 모두 주식의 위험성을 나타내는 지표이지만, 각각 다른 측면을 보여줍니다. 표준편차는 주식 가격의 평균적인 범위를 보여주고, 변동성은 그 가격이 얼마나 빠르게 변동하는지를 보여줍니다. 오늘은 표준편차를 변동성으로 정의하여 변동성 가중 거래량을 계산하도록 하겠습니다.

 

2. 변동성 가중 거래량의 이해 2

변동성 가중 거래량의 이해 2

1). 변동성 가중 거래량 계산 방식

변동성 가중 거래량은 다음과 같이 계산됩니다.

(거래량 × 변동성) / 최근 n일간의 평균 변동성.

이 공식은 거래량을 변동성으로 가중치를 두어 계산하고, 이를 최근 n일간의 평균 변동성으로 나누어 표준화하는 과정을 거칩니다.

 

예를 들면 이는 마치 속도계와 같습니다. 자동차의 속도계는 차량의 현재 속도를 측정하지만, 이것만으로는 얼마나 빠르게 움직이는지, 즉 가속도를 알 수 없습니다. 그래서 우리는 속도의 변화율, 즉 가속도를 측정합니다. 이것이 변동성입니다. 그리고 이 가속도에 차량의 무게(거래량)를 곱하면, 이것이 거래량 × 변동성입니다.

 

하지만, 이 값이 크다고 해서 그 차량이 항상 빠르게 움직이는 것은 아닙니다. 어떤 차량은 가볍지만 빠르게 움직이고, 어떤 차량은 무겁지만 느리게 움직일 수 있습니다. 그래서 우리는 이 값을 차량의 평균 속도(최근 n일간의 평균 변동성)로 나누어 줍니다. 이렇게 하면, 그 차량의 속도가 평균보다 빠른지 느린지, 즉 주식의 변동성이 평균보다 높은지 낮은지를 알 수 있습니다.

 

따라서, 변동성 가중 거래량이 높다는 것은 주식의 거래량이 많고, 그 주식의 가격 변동이 평균보다 높다는 것을 의미합니다. 이는 주식에 대한 투자자들의 관심이 높고, 가격 변동의 가능성이 높음을 나타냅니다. 반대로, 변동성 가중 거래량이 낮다는 것은 주식의 거래량이 적고, 그 주식의 가격 변동이 평균보다 낮다는 것을 의미합니다. 이는 주식에 대한 투자자들의 관심이 낮고, 가격 변동의 가능성이 낮음을 나타냅니다.

2). 표준화된 변동성 가중 거래량의 해석

이제 표준화된 변동성 가중 거래량을 해석하는 일반적인 방법을 알아보겠습니다.

• a. sVWV와 주가 모두 상승하는 경우

sVWV와 주가 모두 상승하는 경우는 주가의 상승이 거래량에 의해 큰 영향을 받았음을 의미합니다. 이는 투자자들의 활발한 거래로 인해 주가가 상승하고 있음을 나타냅니다. 이러한 상황에서는 주가의 추가적인 상승 가능성이 있습니다.

• b. sVWV는 상승하지만 주가는 하락하는 경우

sVWV는 상승하지만 주가는 하락하는 경우는 주가의 하락이 거래량에 의해 큰 영향을 받는 상황을 나타냅니다. 이는 투자자들이 주식을 대량으로 매도하며 주가가 하락하고 있음을 의미합니다. 이러한 상황에서는 주가의 추가적인 하락이 이어질 수 있습니다.

• c. sVWV는 하락하지만 주가는 상승하는 경우

sVWV는 하락하지만 주가는 상승하는 경우는 주가의 상승이 거래량에 큰 영향을 받지 않는 상황을 나타냅니다. 이는 주가의 상승이 일부 투자자들의 거래에 의해 이루어지고 있음을 의미합니다. 이러한 상황에서는 주가의 추가적인 상승이 제한적일 수 있습니다.

• d. sVWV와 주가 모두 하락하는 경우

sVWV와 주가 모두 하락하는 경우는 주가의 하락이 거래량에 큰 영향을 받지 않는 상황을 나타냅니다. 이는 주가의 하락이 일부 투자자들의 거래에 의해 이루어지고 있음을 의미합니다. 이러한 상황에서는 주가의 추가적인 하락이 제한적일 수 있습니다.

 

3. VWV-2 지표 생성

오늘은 표준편차를 활용하여 변동성 가중 거래량을 표준화한 지표를 생성해보도록 하겠습니다.

 

Z-Score로 표준화

tp = ( H + L + C ) / 3;
pSTDEV = STDEV( tp , 기간 );
sMA = MA ( pSTDEV , 기간 , 이평종류 );
VWV =  (pSTDEV * V ) / sMA ;
pMA = MA(VWV , 기간 , 이평종류 );
vMA = MA(pMA , 기간 , 이평종류 );
tSTDEV = STDEV( pMA ,기간 );
sVWV = ( pMA - vMA ) / tSTDEV;

 

1). 지표조건설정

지표조건설정

지표 조건을 살펴보겠습니다. 표준편차와 표준화를 위한 기간을 10으로 설정하고, 이동평균 종류는 단순으로 설정합니다. 이 설정 값을 변경하여 비교하는 것도 필요합니다.

 

2) 수식 1

수식 1

이제 수식을 본격적으로 알아보겠습니다.

 

오늘은 변동성을 Typical Price의 표준편차로 정의합니다. Typical Price는 고가와 저가, 그리고 , 종가의 산술평균입니다.

Typical Price의 표준편차를 계산해서 pSTDEV에 담습니다. VWV를 계산하기 위해서는 변동성의 평균이 필요합니다.

변동성을 pSTDEV에 담아뒀으니 pSTDEV의 이동평균을 계산해서 sMA애 담습니다.

 

이제 VWV를 계산 할수 있습니다. 변동성에 거래량을 곱한 뒤 변동성의 평균으로 나누면 되므로 pSTDEV에 거래량 V를 곱하고 sMA로 나누면 됩니다. 이제 VWV를 표준화해서 상대지표로 변환하는 작업을 진행하도록 하겠습니다.

 

우선 VWV를 이동평균해서 pMA에 담습니다. 원래는 VWV를 이동평균하지 않고 계산해야 하지만 노이즈를 제거하기 위해 이동평균을 사용합니다. 표준화를 위한 방법으로 Z-Score를 사용할 건데요. pMA를 이동평균해서 vMA에 담습니다. 그리고, pMA의 표준편차가 필요합니다.

 

STDEV 함수를 사용해서 표준편차를 계산한 후, tSTDEV에 담습니다. 이제 pMA와 vMA 그리고 tSTDEV가 모두 구해졌으니, 표준화된 VWV인 sVWV는 pMA에서 vMA를 뺀 값을 표준편차인 tSTDEV로 나누면 됩니다.

 

3). 라인설정

라인설정

이어서 라인 설정을 해보겠습니다. 유형은 선이며, 과열은 붉은 색 계열로 기준값은 1입니다. 침체는 파란색 계열로 기준 값은 -1입니다.

 

4). 기준선설정

기준선설정

기준선은 0,1,2,-1,-2입니다.

 

4. VWV-2 지표의 완성

VWV-2 지표의 완성

이제 지표가 완성되었습니다. 박스 표시 부분을 주의 깊게 살펴보시기 바랍니다.

 

 

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