요약
- 단순이동평균(SMA, simple moving average)은 기술지표로 일정 기간동안 자산의 평균 종가를 계산하여 해당 기간의 시장 실적을 측정합니다.
- SMA 트레이딩은 트레이더가 추세를 포착하고, 시장 움직임을 예측하며, 진입 및 청산 시점을 설정하는 데 사용하는 전략입니다.
트레이딩 전략에 있어서, 특히 시장 움직임을 예측하는 기술 지표와 관련해서, “과거 실적은 미래 결과를 나타내지 않는다”라는 구절은 법칙처럼 여겨지고 있습니다. 훌륭한 경험법칙(rule of thumb)인데다, 특히 가상화폐 시장처럼 변동성이 높고, 유동성은 낮은 곳에서는 더욱 유용하겠지만, 항상 옳은 가정은 아닙니다.
많은 경우, 좋은 실적을 기록하고 있는 자산이라면, 트레이더가 “과거 실적” 규칙을 깨고 나의 판단에 걸어볼 이유가 충분하다는 점을 고려할 때 장기적으로도 좋은 실적을 기록하게 될 겁니다. 통계적인 분석 방법을 통해 트레이더는 다양한 도구를 통해 과거 시장 움직임과 추세를 분석하여 투자시점과 청산시점을 정보에 입각하여 결정할 수 있습니다.
단순 이동평균 (SMA)이란 무엇인가
트레이더는 돈을 따라 시장에 모입니다. 변동성은 리스크와 함께 움직이기도 하지만, 아주 적은 자본으로 매우 짧은 시간동안 엄청난 수익을 낼 수 있는 기회도 제공합니다. 단순이동평균(SMA, simple moving average)은 기술지표로 일정 기간동안 자산의 평균 종가를 계산하여 해당 기간의 시장 실적을 측정합니다.
일반적으로 SMA 커브는 관계없는 정보를 평활화하여 장기 추세에 보다 초점을 맞출 수 있도록 합니다. 단순이동평균에 의존하는 트레이딩 툴은 무수히 많은데다 그 이유도 확실합니다. SMA만큼 명성있고, 신뢰할 수 있으며 단순한 지표도 별로 없습니다.
여러 종류의 이동평균이 있지만, 다양한 단순, 지수, 가중 이동평균을 여러 시간대를 기준으로 개발하여 이들과 가격 간 관계를 구축하는 차트 플롯을 생성하는 데 사용합니다. 이러한 플롯은 서로 다른 방향으로 이동하며 다양한 기울기를 지닌 선을 생성하여 트레이더에게 과거 데이터 정보를 제공하고, 발산, 지지, 저항선 개념과 과매수/과매도 구역 개념을 활용할 수 있도록 합니다.
이동 평균은 그 목적이 매우 다양하며, 다른 이동 평균을 검토하는 데에도 사용될 수 있습니다. 이러한 다목적성은 오랫동안 관찰되어 왔으며, 그 결과 거의 100년 전인 1901년에 처음 개발되었음에도 오늘날까지 트레이더들이 꾸준히 애용하고 있습니다.
단기/장기 이동평균
SMA 트레이딩은 트레이더가 추세를 포착하고, 시장 움직임을 예측하며, 진입 및 청산 시점을 설정하는 데 사용하는 전략입니다. 이동평균의 방향은 종종 동일 기간의 우세한 가격 추세를 나타냅니다. 단기 이동 평균은 가격 변동을 빠르게 탐지하고 반응하는 반면, 장기 이동평균(MA)은 시장 이벤트를 반영하는 데 좀 더 시간이 걸립니다.
과거 데이터와 추세 분석
과거 실적이 미래 실적을 나타내는 지표가 될 수는 있지만 항상 그런것은 아닙니다. 이동 평균은 과거 데이터를 나타내는 지표의 고전적인 예시가 될 수 있겠지만, 항상 이 시그널에만 의존하는 것은 재앙으로 다가올 수 있습니다. 강한 추세가 있는 기간에는 시장이 MA 법칙을 고수하는 경향이 있으나, 시장은 예측이 불가능하며 항상 공정하게 플레이하지도 않습니다.
가격 행동이 고르지못하면 상반된 시그널이 동시에 생성되며 빠르고 연속적인 추세 반전을 나타내지만, 신뢰성이 그렇게 높다고 볼 수는 없습니다. 이러한 상황에서 트레이더는 하나 이상의 지표를 활용하여 그 의혹을 명확히 풀어내고자 합니다. 가장 좋다고 칭송받는 이동평균 신호라 하더라도 그것 하나만 보다보면 손실을 야기할 수 있습니다.
단순 이동 평균을 트레이딩에 활용하는 법
위에 언급된 바와 같이, 이동 평균은 강력한 추세에서 더 잘 작동하는 경향잉 있으며 분절되거나 범위가 넓은 시장에서는 신뢰도가 떨어집니다. 보다 긴 시간구간에서는 변동성이 큰 시장에서 제시하는 문제를 완화할 수 있지만, 여느 지표가 그러하듯 MA의 정확도도 100%는 아닙니다.
이동 평균은 가격 추세와 변화 가능성을 확인하기 위한 핵심적인 툴입니다. 여러 트레이더가 단순히 지표를 이용하여 추세 방향을 가늠하는데 그치지만, 좀 더 풍부한 경험을 보유한 트레이더는 다양한 MA실적을 다양한 기간과 비교하여 활용합니다. 일반적으로 단기 SMA 추세가 장기 MA 위에 있다면 곧 상승세가 있을 것이라는 표시이고, 그 반대라면 하락세가 있을 가능성이 높다는 의미입니다.
이동평균은 다양한 범위에 흩어져 있어, 시간대마다 추세가 다를 수 있기 때문에 트레이더가 판단하기 굉장히 힘들어질 수 있습니다. 예를 들어, 50일 이동평균에서 상승세가 나타났어도 더 장기의 MA에서 하락세 시그널이 나타나 이를 가릴 수도 있습니다.
골든 크로스와 데드 크로스
가장 유명한 “크로스오버”는 악명높은 골든 크로스로, 50일 이동평균이 200일 이동평균 위로 교차할 때 곧 상승 움직임이 있을 거라는 강력한 시그널이 됩니다. 반대로, 데드 크로스는 50-DMA 위에서 200-DMA 왕복할 때 발생합니다. 이러한 교차를 통해 트레이더에게 수익을 이끌어낼 수 있는 요소가 되지만 항상 신뢰할 수 있는 시그널은 아닙니다.
높은 거래량으로 종종 골드/데드 크로스를 확인할 수 있지만 항상 모멘텀 오실레이터와 같은 다른 지표와 함께 사용하여 결점이나 다이버전스를 파악하는 것이 더욱 안전합니다.
SMA v.s. EMA
이동평균의 종류는 매우 다양하지만 단순 이동 평균과 기하 이동평균 간의 가장 큰 차이점은 가격 데이터 변화에 대한 민감도입니다. EMA는 예전 가격보다 최근 가격에 더 높은 가중치를 두는 반면 SMA는 시간 차에 따라 가격 가중치를 다르게 두지 않습니다.
동일한 펀더멘털 컨셉을 바탕으로 하지만 이 두 지표는 종종 다른 목적으로 활용됩니다. SMA는 자산의 시장 실적에 대한 보다 매끄러운 개요를 제공합니다. 이로 인해 일별 또는 주별 기준으로 작업하는 트레이더들은 단순 이동 평균을 보다 더 선호합니다.
EMA는 가장 최근의 종가 일부를 이전 MA값에 추가하고 갑작스러운 실시간 시장 변화에 보다 잘 반응할 수 있습니다. 그래서 일중 스윙 트레이딩에 훨신 더 유용하기도 합니다.
EMA가 가격 움직임에 더 큰 반응을 보이기 때문에 거짓 시그널이나 단기 변동성에 더 취약할 수 있으며, 이 때문에 사용이 불가능한 지그재그 플롯을 생성할 수 있습니다. 볼린저 밴드는 기술 지표로 SMA의 양 쪽에서 떨어서 두개의 표준 편차를 위치시킵니다. 상한선으로의 움직임은 자산 과매도를 나타낼 수 있으며, 더 낮은 엣지로 하락하면 과매수의 시그널이 될 수 있습니다.
볼린저 밴드 v.s. 표준편차
표준편차는 변동성을 측정하는 데 사용되는 통계이기 때문에, 볼린저 밴드도 시장 조건에 맞춰 빠르게 조정할 수 있습니다. 종종 이동 평균과 함께 활용하여 패턴이나 추세를 확인하곤 합니다.
크립토 트레이딩–이동 평균의 단점
이상적으로는 이동 평균이 시간 흐름에 따른 자산의 가격 변동을 나타내지만 개별 자산마다 자체적인 과거 가격 데이터, 변동성, 시장 유동성이 모두 다르다보니 상이한 시장에 대하여 이동평균을 활용”해야한다”는 일반 규칙은 없습니다. 일부 투자자는 “과거 실적” 가이던스를 더 완강히 밀어부쳐서 MA가 관련이 없고 시장에는 기억이라는 것 자체가 없다고 말하기도 합니다.
더 나아가 가상화폐는 주기적인 행동 패턴을 보이는 경향이 있는데, 이는 이동 평균 하나로는 추적이 불가능하다고 주장하기도 합니다. MA는 추세를 관찰하고 시장 움직임을 예측하어 수익을 얻는데 사용됩니다. 그러나 횡보나 보합 시장과 같은 강력하고 우세한 추세가 없는 시장에서는 실질적으로 유용하지 않습니다.
이동 평균의 장점
특정 상황에서 단점이 있기는 하지만, 이동 평균과 SMA 트레이딩은 트레이딩 전문가들에게 널리 알려져있을 뿐만 아니라 다른 그 어떤 지표나 전략보다 인지도가 높습니다. 사실, 일부 트레이더는 심지어 알고리즘 트레이딩 시스템에서 컴퓨터가 이동 평균의 콜을 기반으로 자산의 매수/매도 여부를 판단할 때에도 이러한 시그널을 활용합니다.
특히 크립토 시장에서는 이것이 굉장히 편리한 수단이 될 수도, 완전히 끔찍한 수단이 될 수도 있습니다. 최근 가격 데이터가 과거 기록보다 시그널을 읽는 데 더 중요한지는 분명하지 않습니다. 일부 트레이더는 새로운 정보가 가장 최근 시장 추세에 반영된다고 믿는 반면 특정 기간의 실적에 중점을 두는 것이 전체적인 추세 방향에 편향을 가져올 수 있다고 믿는 트레이더도 있습니다.
이동 평균은 트레이딩에서 가장 악명높은 지표 중 하나입니다. 서로 다른 기간에 대한 시장 추세 데이터를 제공하는 능력은 굉장히 유용하지만 유명한 다른 여러 후행 지표의 경우와 마찬가지로 그 인지로 인해 예측에 영향을 미칠수도 있습니다.
결론
투자나 투자 전략에 있어 핵심은 효과를 측정하는 것입니다. 초과 수익이나 “알파”는 시장을 이길 수 있는 전략 잠재력을 지니게 됩니다.
효율적인 시장 가설
경제학자간 가장 큰 논쟁거리는 효율적인 시장 가설(EMH, efficient market hypothesis)로, 이에 따라 자산가격이 모든 공개적인 시장 정보를 반영한다라는 겁니다. 이 가설의 지지자들은 자산이 항상 적정가치에서 거래되며, 이론적으로 저평가된 투자상품을 매수하거나 고평가값에서 매도하는 것이 불가능하다고 주장합니다.
시장이 실제로 완전히 효율적이라면, 과거 데이터를 통해 미래 자산 가격 추세를 짐작하는 것은 불가능합니다. 그러나 최근 금융 연구 서한(Financial Research Letters)에서 발간된 연구서에서는 다양한 이동 평균 전략이 최고 순위의 가상화폐나 일반적인 포트폴리오에 대한 “바이 앤 홀드(buy-and-hold)” 접근방법을 능가한다고 주장합니다.
전통적인 주식 및 외환거래 시장에서 기술 지표의 효과를 분석하기 위한 여러 연구가 진행되었습니다. 하지만, 가상화폐 세계에서 이 분야에 대한 연구가 한동안 상당히 결여되어 있었습니다. 2016년부터 2018년까지의 데이터를 연구한 보고서에서는 일반적인 ‘홀드(hold)’ 계획 대비 단순 변수 이동평균 오실레이터와 관련된 전략을 사용하여 결론을 이끌어 냈습니다.
그러나 이러한 발견에도 몇 가지 경고사항이 있습니다. 우선, 연구에서는 프라이버시 중심 코인을 제외하고 2016년 1월 1일 기준 시장 자본 10대 코인만 분석하였습니다. 이러한 코인 중 다수가 여전히 가동중이며, PPC, MAID, NMC와 같은 여기에 포함된 자산 중 일부는 더 이상 관련이 없습니다.
뿐만 아니라, 연구원의 MA전략은 트레이더들이 일반적으로 사용하는 전략과 약간 다를 수 있습니다. 주어진 기간의 평균 종가를 사용하는 대신, 보고서에서는 특정 기간 자산 가격의 평균 알고리즘을 활용한 장기 MA로 정의합니다. 또한, 단기 MA가 더 기간이 긴 MA 아래에서 교차할 때까지 롱포지션과 함께 매수 포지션에만 집중합니다.
폭넓은 시장 결론을 이끌어내기 위해 연구에서는 다변수 모형을 사용하여 전략의 효용성을 시험합니다. 결론적으로 평가 대상 가상화폐 10개 중 5개가 20일 이동 평균에서 통계적으로 유의미한 수익을 냈으며, 연간 수익을 기준으로 바이 앤 홀드 전략이 36.9%의 수익을 낸 반면, 이 전략은 46.5%의 수익을 냈습니다.
이 전략에서는 50일 MA에서도 일부 성공적인 결과를 보여주었는데, 평균보다 3.65% 높은 수익을 얻게 되었습니다. 그러나, 보고서에서는 홀딩 전략이 더 장기간동안, 보다 다양한 가상화폐 포트폴리오로 투자할 경우 투자 실적이 더 낫다고 기술하기도 하였습니다.
비트코인을 계산에서 제거하였기 때문에 이 전략을 통한 추가 수익도 감소하였지만, 이더(ETH)와 같은 다른 대형 주식 자본 코인은 전체 MA 전략을 통틀어 인상깊은 결과를 보여주었습니다. 과거 실적이 미래 결과를 보여주는 상대적으로 신뢰할 수 있는 지표 역할을 한다는 점을 보여주었기 때문에, 효과적인 시장 가설을 정면으로 반박하는 겁니다.
기억해야 할 것
가상화폐 시장은 효율성과는 거리가 멀지만, 사실 완전한 효율성을 갖춘 시장은 존재하지 않습니다. 이는 초단타매매로 수익을 낼 수 있는 많은 기회를 제시하기도 합니다. 이동 평균으로 현재 추세가 얼마나 강력한지 수량화할 수 있으며, 이를 통해 트레이더는 잠재적인 시장 추세와 지지/저항선을 시각화할 수 있습니다.
블록체인 산업이 성장하면서, 더 많은 활용 사례와 응용을 통해 기술 분석 영역에서 보다 심층적인 연구가 이루어 지고 있습니다. 그러나 오실레이터, 이동 평균, 변동성 메트릭스와 같은 우세한 지표들이 신뢰할 수 있는 기능을 보이는 한, 그 활용성은 한동안 쭉 이어질 가능성이 높습니다.
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