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거래량12

새로운 지표 개발하기 12 : 변동성 가중 거래량 VWV-2 목차 1. 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.. 2024. 1. 21.
새로운 지표 개발하기 11 : 변동성 가중 거래량 VWV-1 목차 1. 공감하기 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 트레이딩에서 변동성과 거래량은 매우 중요한 요소입니다. 당분간 변동성과 거래량 관점에서 지표를 연구하고 생성할 예정입니다.주식의 변동성과 거래량을 결합하여 새로운 지표를 만드는 한 가지 아이디어는 "변동성 가중 거래량"입니다. 이 지표는 주식 가격의 움직임을 분석하는 데 도움이 되는 변동성과 거래량을 모두 고려합니다. "변동성 가중 거래량"은 주식 가격의 움직임과 거래량의 상호작용을 반영합니다. 예를 들어, 주식 가격이 상승하고 거래량도 높다면, 변동성 가중 거래량은 비교적 높을 것입니다. 이 "변동성 가중 거래량"을 사용하여 주식 가격의 움직임을 분석하고 투자 전략을 구축할 수 있습니다. 그러나 이는 단순한 아이디어에 불과하며, 효과를 판단하.. 2023. 12. 16.
새로운 지표 개발하기 10 : 변동성 대비 거래량 지수 VVI-3 목차 1. 공감하기 안녕하세요? 주식하는 개발자, 퍼플입니다. 변동성 대비 거래량 지수를 개발하는데 핵심은 “변동성을 어떻게 정의할 것인가?” 일 것입니다. 우리는 지난 영상에서 당일의 고가와 저가의 차이를 변동성으로 정의하였고, 또한 표준편차를 이용하여 변동성을 정의하기도 했습니다. 변동성은 볼린저 밴드의 밴드폭을 이용하여 정의할 수도 있으며, 일반적으로 잘 알려진 변동성 지표인 ATR을 사용할 수도 있습니다. 오늘은 VVI의 변동성 부분을 ATR로 대체하여, VVI-3을 생성해보도록 하겠습니다. 2. VVI-2의 기본적인 해석 VVI-3을 생성하기전에 지난 시간에 생성한 VVI-2의를 예제차트를 통해서 상황별로 살펴보고 가겠습니다. 1). VVI-2가 높고, 주가가 상승하는 경우 첫 번째는 VVI-2.. 2023. 12. 5.
새로운 지표 개발하기 9 : 변동성 대비 거래량 지수 VVI-2 목차 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 1. 공감하기 주식시장에서 변동성을 표현하는 방법 중 하나가 표준편차입니다. 표준편차는 볼린저밴드와 관련이 깊고 변동성은 볼린저밴드의 밴드폭으로 표현되기도 합니다. 주식시장이 정규분포를 따르지는 않지만 표준편차는 매우 의미있게 사용되곤 합니다. 오늘은 VVI의 변동성부분을 표준편차로 대체한 VVI-2를 생성해보도록 하겠습니다. 2. VVI-1의 기본적인 해석 VVI-2를 생성하기전에 지난 시간에 생성한 VVI-1의 예제차트를 상황별로 살펴보고 가겠습니다. 1). VVI-1이 높고, 주가가 상승하는 경우 첫 번째는 VVI-1이 높고, 주가가 상승하는 경우입니다. 이것은 대체로 주가의 변동폭이 크고 거래량은 적은 상황입니다. 주가가 상승하면서 변동성이 크다는 것.. 2023. 12. 1.
새로운 지표 개발하기 8 : 변동성 대비 거래량 지수 VVI-1 목차 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 1. 공감하기 주식 시장에서 변동성은 매우 중요한 요소입니다. 변동성으로 인해 계좌의 평가손익이 요동칠 수 있기 때문이죠. 평가손익이 들썩이면 투자자의 심리도 영향을 받기 마련입니다..그래서 저는 퍼플자산이라는 개념을 도입해서 사용하고 있습니다. 퍼플자산은 평가손익과 무관하게 매입자산과 실현손익을 반영하여 실시간으로 매도가 발생할 때만 변하기 때문입니다. 이것은 변동성으로 인한 심리의 영향을 최소화하기 위한 목적을 포함하는 장치입니다. 지수나 종목을 트레이딩할 때 이러한 변동성과 거래량의 관계를 분석하는 것이 매우 도움이 됩니다. 특히, 거래량이 적은 변동성과 거래량이 많은 변동성, 또는 변동성이 낮은 가운데 발생하는 대량의 거래 그리고 변동성이 높은 가운데.. 2023. 11. 28.
새로운 지표 개발하기 3 : 새로운 시장온도계의 설계 목차 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 1. 공감하기 투자자가 시장의 분위기나 흐름을 이해하는 것은 바다에서 항해를 하는 선장이 바람의 방향과 파도의 흐름을 알아차리는 것과 비슷할 것입니다. 1). 안전한 항해 선장이 바람과 파도를 정확히 이해하면, 배는 안전하게 목적지에 도착할 수 있습니다. 마찬가지로, 투자자나 트레이더가 시장의 흐름을 정확히 이해하면, 그들의 투자는 안전하게, 그리고 효과적으로 이루어질 수 있습니다. 시장의 흐름을 이해하면 투자의 위험을 줄이고, 예상치 못한 손실로부터 자신의 자산을 보호할 수 있겠지요. 2). 바람을 이용한 빠른 항해 선장은 바람의 방향에 따라 돛을 조정하여 더 빠르게 항해할 수 있습니다. 마찬가지로, 투자자나 트레이더는 시장의 흐름을 이해하고 이를 이용하여.. 2023. 11. 7.
상대적 척도 지표의 표준화 5 : 표준화 된 OBV 지표 ( 수식 공개 ) - 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 최근 글은 상대적 척도라는 관점에서 지표의 표준화를 진행하고 있습니다. 이 글을 통해, 이미 많은 지표들이 표준화를 거쳐 사용되고 있지만, 표준화의 방법에 따라 나타나는 특성을 이해하고, 특히 절대지표의 경우 표준화를 통해 상대적인 지표로 재탄생시킬 수 있음을 알리고자 합니다. 또한 새롭게 표준화된 상대적인 척도로서의 지표를 다양한 패턴과 시각에서 이해하고자 합니다. 오늘은 다섯 번째 시간으로 많은 사용자를 확보하고 있는 OBV 지표를 표준화하고, 그 활용법을 알아보겠습니다. 오늘 생성할 표준화된 OBV는 기존의 OBV와 겹쳐서 차트에 올려두고 사용하면 효과적일 것입니다. 끝까지 읽어주시기 부탁드리면서, 오늘의 주제를 시작하도록 하겠습니다. 1. OBV란? 거래량.. 2023. 7. 2.
지표의 표준화 4 : 표준화된 MACD ( 수식공개 ) - 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 최근에는 표준화를 활용한 상대적 척도라는 관점에서 지표의 표준화를 주제로 영상을 제작하고 있습니다. 사실 말이 거창하지 상대적 척도라는 개념은 우리가 항상 사용하는 개념 중 하나입니다. 예를 들어, 주가 등락률을 살펴보면 코스피 지수가 0.5% 상승하고 삼성전자가 1% 상승했다면, 전일종가를 기준으로 표준화된 주가 등락률인 상대적 척도로 코스피 지수와 삼성전자의 성과를 직접 비교할 수 있습니다. 표준화는 기준을 통일해서 데이터의 범위를 일정하게 변경하여한 후 상대적인 비교를 가능하게 합니다. 하지만 중요한 것은 이와 같은 사실을 인지하고 사용하는 것과 그렇지 못한 경우의 차이입니다. 절대 지표를 표준화 없이 생성한 지표는 대표적으로 이동평균, MACD 등이 있습니.. 2023. 6. 28.
지표의 표준화 3 : 표준화된 거래량 지표 2 - 에너지 ( 수식공개 ) - 퍼플의 균형복원 트레이딩 안녕하세요? 주식하는 개발자 퍼플입니다. 표준화는 일종의 정규화로서, 데이터의 상대적인 크기 차이로 인한 편향성을 제거하고 여러 데이터를 서로 비교할 수 있도록 데이터의 범위를 일정하게 변경하는 방법입니다. 따라서 표준화를 통해 생성된 상대적 척도로서의 지표는 서로 다른 주식이나 시장 등을 합리적으로 비교할 수 있는 영역에서 널리 효과적으로 사용될 수 있습니다. 오늘은 좀 더 다양한 표준화 방법을 알아보고, 신선한 아이디어를 접목한 거래량 지표를 직접 생성해 보고 그 활용법까지 알아보도록 하겠습니다. 참고로 제가 직접 설계하고 개발한 균형복원 트레이딩 시스템 퍼플의 프리모를 기능제한 없이 무료로 배포하고 있으니 많은 관심과 성원 부탁드립니다. 자세한 내용은 더보기란에서 확인하실 수 있습니다. 끝까지 읽어.. 2023. 6. 25.

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