MACD

MACD
이 기사는 주가 분석에 관한 기사입니다.기타 용도는 MACD(동음이의)를 참조하십시오.
MACD(12,26,9) 지표의 일반적인 제시(하반기)를 사용한 과거 주가 데이터(상반기)의 예.파란색 선은 MACD 시리즈 고유의 가격으로 12일 EMA와 26일 EMA의 차이입니다.빨간색 선은 MACD 시리즈의 9일 EMA인 평균 또는 신호 시리즈입니다.막대 그래프는 두 선의 차이인 발산 급수를 보여줍니다.

이동평균 수렴/분산의 줄임말인 MACD는 1970년대 [1]후반에 제럴드 아펠에 의해 만들어진 증권 가격의 기술적 분석에 사용되는 거래 지표입니다.주가의 강도, 방향성, 추진력, 지속시간 등의 변화를 보여주기 위해 고안됐습니다.

MACD[2] 표시기(또는 "오실레이터")는 과거 가격 데이터에서 계산된 세 개의 시계열 모음으로, 대부분의 경우 종가입니다.이 세 개의 시리즈는 MACD 시리즈 고유, "신호" 또는 "평균" 시리즈, 그리고 둘 사이의 차이인 "분산" 시리즈입니다.MACD 시리즈는 가격 시리즈의 "빠른"(짧은 기간) 지수 이동 평균(EMA)과 "느린"(긴 기간) EMA의 차이입니다.평균 시리즈는 MACD 시리즈 자체의 EMA입니다.

따라서 MACD 표시기는 3개의 시간 파라미터, 즉 3개의 EMA의 시간 상수에 따라 달라집니다.표기법 "MACD(a,b,c)"는 일반적으로 MACD 시리즈가 특징적인 시간 a와 b를 갖는 EMA의 차이이고 평균적인 시리즈가 특징적인 시간 c를 갖는 MACD 시리즈의 EMA인 경우를 나타냅니다.이러한 모수는 일반적으로 일 단위로 측정됩니다.가장 일반적으로 사용되는 값은 12, 26, 9일, 즉 MACD(12, 26, 9)입니다.대부분의 기술적 지표와 마찬가지로 MACD도 기술적 분석이 주로 일간 차트를 기반으로 하던 옛날부터 기간 설정을 찾습니다.시시각각 변하는 가격을 보여주는 현대적인 거래 플랫폼의 부재가 원인이었습니다.(12, 26, 9)의 기간 설정은 이전에는 6일로 되어 있었기 때문에 2주, 1개월 반을 나타냅니다.이제 거래 주수가 5일 밖에 남지 않은 상황에서 기간 설정을 변경할 가능성을 배제할 수 없습니다.그러나 표준 설정에 따른 매수 및 매도 결정은 가격을 그 방향으로 더 밀어내기 때문에 대다수 거래자가 사용하는 기간 설정을 고수하는 것이 항상 좋습니다.

MACD와 평균 영상 시리즈는 본질적으로 이산형 값이지만 일반적으로 수평 축이 시간인 그림에서 연속선으로 표시되는 반면 발산은 막대 차트(흔히 히스토그램이라고 함)로 표시됩니다.

수직선(히스토그램)을 보여주는 MACD 표시기

빠른 EMA는 최근 주가의 변화에 느린 EMA보다 더 빠르게 반응합니다.다른 기간의 EMA를 비교함으로써, MACD 시리즈는 주식의 추세의 변화를 나타낼 수 있습니다.발산 시리즈가 주가 흐름에 미묘한 변화를 드러낼 수 있다는 주장입니다.

MACD는 이동 평균을 기반으로 하기 때문에 지연 지표입니다.가격 동향의 미래 지표로서, MACD는 추세가 없거나(범위 내에서 거래) 예측할 수 없는 가격 조치로 거래되는 주식에는 덜 유용합니다.따라서 추세는 MACD가 추세를 보여줄 때까지 이미 완료되거나 거의 완료될 것입니다.

용어.

수년에 걸쳐, MACD의 요소들은 여러 개의 용어들로 알려지게 되었고, 종종 오버로드된 용어들로 알려지게 되었습니다.특히 오버로드된 용어에 대한 일반적인 정의는 다음과 같습니다.

발산:

  1. MACD의 D처럼 "divergence"는 두 기본 이동 평균이 서로 떨어져 나가는 것을 가리키고, "convergence"는 두 기본 이동 평균이 서로를 향해 오는 것을 가리킵니다.
  2. 제럴드 아펠(Gerald Appel)은 MACD 라인이 가격 움직임에 부합하지 않는 상황으로, 예를 들어 가격 저점이 MACD의 [3]저점을 동반하지 않는 경우를 "분산"이라고 언급했습니다.
  3. 토마스 애스프리(Thomas Asprey)는 MACD와 신호선 사이의 차이를 "분산" 시리즈라고 명명했습니다.

실제로는, 위의 정의 번호 2가 종종 선호됩니다.

히스토그램:[4]

  1. 제럴드 아펠(Gerald Appel)은 기본 MACD 시계열의 막대 그래프를 "히스토그램(histogram)"이라고 불렀습니다.Appel의 히스토그램에서 막대의 높이는 특정 시점의 MACD 값에 해당합니다.
  2. MACD와 신호선 사이의 차이는 막대 차트로 표시되며 "히스토그램"이라고 합니다.

실제로는, 위의 정의 번호 2가 종종 선호됩니다.

공식

MACD 라인의 공식은 종가의 두 지수 이동 평균을 기반으로 하며, 일반적으로 기간은 12와 [5]26입니다.

그런 다음 신호 라인은 MACD 라인의 지수 이동 평균으로 구축됩니다.

수학적 해석

신호 처리 용어에서 MACD 시리즈는 시간에 대한 입력(가격) 시리즈의 도함수의 필터링된 척도입니다.(기술주 분석에서는 파생상품을 "속도"라고 합니다.)MACD는 도함수를 계산한 다음 두 개의 저역 통과 필터에 의해 연속적으로 필터링된 것처럼 추정하고 시간 상수의 차이와 동일한 "이득"을 곱합니다.또한 두 필터의 시간 상수의 합과 동일한 시간 상수를 [6]곱하고 동일한 이득을 곱한 단일 저역 통과 지수 필터(EMA)로 계산한 후 필터링하는 것처럼 도함수의 근사치를 나타낼 수 있습니다.따라서 표준 MACD 필터 시간 상수가 12일 및 26일인 경우 MACD 도함수 추정치는 약 38일의 저역 EMA 필터와 동등한 값으로 필터링됩니다.시간 파생 추정치(하루)는 MACD 값을 14로 나눈 값입니다.

평균 영상 시리즈는 추가 평활(및 추가 지연)을 위해 추가 저역 통과 필터가 함께 있는 파생 추정치이기도 합니다.MACD 시리즈와 평균 시리즈(분산 시리즈)의 차이는 시간에 대한 가격의 2차 파생상품의 측도(기술적 주식 분석에서 "가속성")를 나타냅니다.이 추정치에는 신호 필터의 추가 지연과 신호 필터 상수와 같은 추가 이득 계수가 있습니다.

분류

MACD는 백분율 변화보다는 이동 평균의 실제 가격을 다루기 때문에 절대 가격 발진기(APO)로 분류될 수 있습니다.반면, PPO(% Price oscillator)는 가격의 두 이동 평균 간의 차이를 더 긴 이동 평균 값으로 나눈 값을 계산합니다.

APO는 가격이 높은 증권의 경우 더 높은 수준을 나타내고 낮은 증권의 경우 더 작은 수준을 보여주는 반면, PPO는 가격 대비 변화를 계산합니다.그 다음으로, 서로 다른 증권 간의 오실레이터 값을 비교하거나, 특히 가격이 상당히 다른 증권 간의 오실레이터 값을 비교하거나, 상당히 다른 시간에 동일한 보안, 특히 값이 크게 변경된 증권 간의 오실레이터 값을 비교하는 경우에 PPO를 선호합니다.

가격 발진기 계열의 또 다른 구성원은 단기 패턴을 강조하면서 장기 추세를 무시하는 디트렌드 가격 발진기(DPO)입니다.

거래해석

지수 이동 평균은 주식 가격의 최근 변화를 강조합니다.MACD 시리즈는 서로 다른 길이의 EMA를 비교함으로써 주식의 추세 변화를 측정합니다.MACD 시리즈와 그 평균치의 차이는 주식의 추세의 강도와 방향의 미묘한 변화를 보여준다고 합니다.신호와 MACD를 RSI 전력과 같은 지표와 연관시켜야 할 수도 있습니다.

일부 거래자들은 신호선과 교차하는 MACD 선 또는 영축과 교차하는 MACD 선에 특별한 의미가 있다고 생각합니다.MACD선 또는 차분선과 주가(구체적으로는 지표계열에서 일치하지 않는 가격계열의 고점 또는 저점) 간의 불일치도 유의성에 기인합니다.

신호선 교차

MACD와 평균 선이 교차할 때, 즉 발산(바 그래프)이 부호를 변경할 때 "신호 선 교차"가 발생합니다.이러한 이벤트의 표준 해석은 MACD 라인이 평균 라인을 통과할 경우("강세" 크로스오버) 구매하거나, 평균 라인을 통과할 경우("강세"[7] 크로스오버) 판매를 권장합니다.이러한 사건들은 주식의 추세가 교차하는 방향으로 가속화될 것이라는 징후로 받아들여집니다.

크로스오버 제로

MACD 영상 시리즈가 부호를 변경할 때, 즉 MACD 선이 수평 0축과 교차할 때 "제로 크로스오버" 이벤트가 발생합니다.이것은 가격 시리즈의 빠른 EMA와 느린 EMA 사이에 차이가 없을 때 발생합니다.긍정적인 MACD에서 부정적인 MACD로의 변화는 "약간"으로, 부정적인 MACD에서 긍정적인 MACD로의 변화는 "약간"으로 해석됩니다.제로 크로스오버는 추세의 방향이 변경되었다는 증거를 제공하지만 신호선 크로스오버보다 모멘텀에 대한 확인이 적습니다.

발산

"긍정적 차이" 또는 "우량적 차이"는 가격이 새로운 저점을 만들었지만 MACD가 새로운 저점으로 확인하지 않을 때 발생합니다."마이너스 디버전스" 또는 "베어 디버전스"는 가격이 최고치를 경신했지만 MACD가 [8]자신의 최고치를 경신하지 않을 때 발생합니다.MACD 라인 및/[9]또는 MACD 히스토그램에서 가격에 대한 편차가 발생할 수 있습니다.

타이밍.

MACD는 적용되는 컨텍스트만큼 유용합니다.분석가는 중간 [10]추세 방향에 반하는 단기 거래를 방지하기 위해 일별 척도를 보기 전에 주간 척도에 MACD를 적용할 수 있습니다.분석가들은 또한 다양한 기간의 추세를 추적하기 위해 MACD의 파라미터를 다양하게 변경할 것입니다.예를 들어, 인기 있는 단기 설정 중 하나는 (5,35,5)입니다.

오신호

다른 예측 알고리즘과 마찬가지로 MACD도 잘못된 신호를 생성할 수 있습니다.예를 들어, 잘못된 긍정은 주식의 급격한 하락에 따른 강세 크로스오버일 것입니다.잘못된 부정적인 상황은 약세 크로스오버가 있지만 주가가 갑자기 상승하는 상황이 될 것입니다.

신호선 크로스오버에 필터를 적용하여 신호선이 유지되었는지 확인하는 것이 현명한 전략일 수 있습니다.가격 필터의 예는 MACD 라인이 신호 라인 위에서 끊어진 후 3일 동안 그 위에 남아 있으면 구입하는 것입니다.다른 필터링 전략과 마찬가지로, 이는 잘못된 신호의 가능성을 줄여주지만, 누락된 수익의 빈도는 증가시킵니다.

분석가들은 거짓 신호를 걸러내고 참 신호를 확인하기 위해 다양한 접근법을 사용합니다.

신호선의 MACD 크로스오버는 가속의 방향이 변경되고 있음을 나타냅니다.MACD 선이 0을 가로지른다는 것은 평균 속도가 방향을 바꾸고 있음을 나타냅니다.

참고 항목

참고문헌

  1. ^ Appel, Gerald (2005). Technical Analysis Power Tools for Active Investors. Financial Times Prentice Hall. p. 166. ISBN 0-13-147902-4.
  2. ^ Lawler, Jasper. "What is MACD? A MACD trading strategy example". www.flowbank.com. Retrieved 2021-02-03.
  3. ^ Appel, Gerald (2005). Technical Analysis Power Tools for Active Investors. Financial Times Prentice Hall. ISBN 0-13-147902-4.
  4. ^ Patterson, Jackie Ann (2014). Truth About MACD: What Worked, What Didn't Work, and How to Avoid Mistakes Even Experts Make. Own Mountain Trading Company. pp. 19–21. ISBN 978-1492749844.
  5. ^ Pat Tong Chio (2022). "A comparative study of the MACD-base trading strategies: Evidence from the US stock market". arXiv:2206.12282.
  6. ^ 파생상품 추정에 대한 MACD 접근법
  7. ^ "Moving Average Convergence Divergence". Investopedia. Investopedia LLC. Retrieved 29 June 2016.
  8. ^ "Using the MACD". Investors Underground. Retrieved 29 June 2016.
  9. ^ Patterson, Jackie Ann (2014). Truth About MACD: What Worked, What Didn't Work, and How to Avoid Mistakes Even Experts Make. Own Mountain Trading Company. pp. 45–99. ISBN 978-1492749844.
  10. ^ Murphy, John (1999). Technical Analysis of the Financial Markets. Prentice Hall Press. pp. 252–255. ISBN 0-7352-0066-1.