기술 분석: 무엇을 분석해야 합니까?

개요

요즘은 환율 변동에 대한 거래를 시작하는 것이 매우 쉽습니다. 컴퓨터에 MT(MetaTrader)를 설치하고 거래 센터에 계정을 개설하면 거래를 시작할 수 있습니다. 물론, 모두가 이익이 있는 거래를 원합니다. 그리고 여기 거래에 대한 세계의 경험이 우리를 도와줄 수 있습니다.

기술 분석을 위한 가장 인기 있는 도구는 지표 형식으로 MetaTrader에 포함되어 있으며, 인터넷에서는 가장 인기 있는 저자가 작성한 이 주제에 대한 많은 출판물을 찾아볼 수 있습니다.

유감스럽게도, 가장 존경받는 기술 분석 전문가의 지시와 권고를 엄격히 따른다고 해서 항상 원하는 결과를 얻지는 못할 것입니다. 왜 그럴까요? 이 글은 이 질문에 대한 답을 주지 못할 것입니다. 하지만 이해해보죠, 뭘 분석하죠?

무엇을 분석해야 합니까?

현대 금융시장은 매우 민감한 유기체입니다. 세상의 거의 모든 사건이 어떤 식으로든 영향을 미칩니다. 엄청난 양의 서로 다른 요소들이 시장에 지속적으로 영향을 미치고, 그 결과 시세의 변동이 계속됩니다. 이러한 정확하게 지속적으로 변화하는 통화 시세는 시장의 기술적 분석 동안 조사 대상일 뿐이며 충분합니다.

컴퓨터가MetaTrader 클라이언트 터미널을 통해 거래 센터에 연결되어 있다고 가정해 보십시오. 이 경우 시세는 별도의 표시(틱)로 이산형 형태로 터미널에 표시됩니다. 초기 신호 범위 내에서 샘플링 주파수가 최대 주파수보다 2배 이상 높을 경우 초기 연속 신호를 복원할 수 있습니다. 이 단계에서 초기 연속 신호를 복구할 필요는 없지만, 이론적으로 가능하다면, 샘플링 과정에서 초기 신호가 왜곡되지 않았다는 뜻입니다.

안타깝게도 눈금을 형성할 때 표본 추출의 가변 빈도가 사용됩니다. 시세 (틱)는 0.5초에서 몇 분 사이의 대략적인 간격으로 터미널에 표시됩니다. 샘플링 주파수 변경 알고리즘과 초기 신호 범위 내의 최대 주파수를 알 수 없습니다. 이 모든 것은 샘플링 과정에서 발생한 왜곡에 대한 평가를 하지 못하게 합니다.

이러한 정량화 방식은 정보의 손실을 초래하지 않으며 최초 연속 신호(통화 시장 시세)가 유의적으로 왜곡되지 않는다고 가정할 뿐입니다. 이러한 가정과 샘플링 주파수가 2Hz에 이를 수 있다는 사실을 고려할 때 초기 신호 범위의 상한 추정치(대략적)를 구하면 1Hz입니다.

표본 추출 빈도가 가변적인 경우에는 신호를 처리하는 것이 매우 어렵지만, 실질적으로 터미널에 오는 눈금에 의한 시장 분석은 매우 드물습니다. 대부분의 사람들은 M30 이상부터 시작하는 시간대를 선호합니다.

MetaTrader 터미널에서 Line Chart 모드를 선택하면 현재 시간 범위 값과 동일한 고정된 샘플링 간격을 가진 일련의 표시가 표시됩니다. 자세한 내용은 건너뛰고 이 시퀀스는 터미널로 오는 눈금에서 형성된다는 점을 고려하겠습니다.

그런 다음 30분마다 들어오는 시퀀스에서 하나의 지시(틱)를 선택하면 그 결과 1/1800Hz에 해당하는 고정된 샘플링 주파수의 시퀀스를 얻을 수 있습니다. 이 시퀀스는 M30 타임프레임에 대한 지시 시퀀스가 됩니다. 다른 타임프레임의 시퀀스는 동일한 방식으로 형성됩니다. 이러한 표시 시퀀스 형성 방법은 선택한 시간 범위의 값과 간격이 같은 초기 연속 신호의 양자화와 사실상 동일합니다.

그림 1. 시세를 표현하는 형식

위에서 논의한 결과, 기술 분석의 목적은 시장 시세의 흐름이 끊임없이 변화하는 것이라는 결론을 내리게 됩니다. 시장 시세는 다양한 이산화 빈도(틱)를 가진 지표와 고정된 이산화 빈도(시간 범위)를 가진 지표로 사용할 수 있습니다. 이 때 초기 시세의 스펙트럼은 0Hz ~ 1Hz 범위 내에 있습니다.

MetaTrader에서 가장 작은 시간 프레임 M1의 주기는 1분과 같으므로, 우리 모델에 따라, 지시 시퀀스를 형성할 때 시세의 초기 신호는 1/60Hz 주파수의 이산화를 거치게 됩니다. 이 주파수는 초기 신호의 스펙트럼 상한 값(2Hz)의 두 배보다 120배 낮습니다. 이러한 신호 변환은 분명히 되돌릴 수 없는 왜곡으로 이어질 것입니다. 그림 2는 이러한 왜곡의 특성을 보여줍니다.

그림 2. 스펙트럼 오버래핑

초기 신호의 스펙트럼이 그림 2와 같으며 상한은 Fh와 같다고 가정합니다. 샘플링 주파수 Fd1이 Fh보다 높으면 양자화 결과로 얻은 지시 시퀀스가 겹치지 않는 스펙트럼을 갖게 됩니다. 이러한 시퀀스는 초기 신호의 적절한 이산형 표현입니다.

샘플링 주파수를 Fh의 두 배 값 이하로 낮추면 결과 시퀀스에서 스펙트럼이 겹치게 되고 초기 연속 신호와 같은 신호가 되지 않게 됩니다. 그림 2는 샘플링 주파수 Fd2가 Fh의 두 배 값보다 약간 낮은 경우의 예를 보여줍니다. 앞서 언급한 바와 같이 M1 타임프레임의 샘플링 주파수는 허용 가능한 것보다 120배 낮습니다.

결과 시퀀스의 주파수가 낮으면 스펙트럼이 여러 번 중첩되고 그림 2에 설명된 사례에 비해 훨씬 더 높은 왜곡이 발생합니다. 시간이 길어질수록 샘플링 빈도는 낮아지고 왜곡 수준은 높아집니다. 형식적으로는 서로 다른 시간대의 표시 시퀀스가 서로 미러링되지 않을 뿐 아니라 초기 시세가 올바르게 표시되지 않습니다.

따라서 시간 범위와 함께 작동하는 다른 지표와 시스템을 사용할 때 우리는 시세의 왜곡된 표현을 분석합니다. 이 경우 시세의 기술적 분석은 상당히 복잡하며, 대부분의 경우 엄격한 수학적 방법의 사용은 무의미해집니다.

예를 들어, 이산 푸리에 변환을 통해 얻은 모든 시간 범위의 스펙트럼은 시세 초기 신호의 스펙트럼에 대한 추정이 아닙니다. 초기 시세의 스펙트럼이 주파수 이동과 함께 반복적으로 중첩됩니다. 스펙트럼이 반복적으로 중첩되면 결과 시퀀스에서 프랙탈 구조가 형성될 수도 있습니다.

최초 시세에 인용된 왜곡에 대한 양적 추정은 이 기사의 범위를 넘어서므로, 이 왜곡이 존재한다는 것을 증명해 보도록 하겠습니다.

초기 신호로 GBPUSD M5 견적 시퀀스의 임의 조각을 취하겠습니다. 그림 3(녹색 선)은 저역 통과 필터를 사용하여 이 신호를 필터링한 결과를 보여줍니다. 이는 MetaTrader에서 사용되는 주기 45의 SMA 필터와 유사합니다.

다음으로, 초기 시퀀스에서 각 15번째 표시를 선택하고 M75 타임프레임에 대한 시퀀스를 구성합니다(MetaTrader 4에는 존재하지 않음). 따라서 초기 시퀀스의 단순 씨닝을 사용하여 샘플링 빈도를 15배 줄였습니다.

그림 3(빨간색 선)은 주기가 3인 SMA와 유사한 저역 통과 필터를 사용하여 얻은 신호의 필터링 결과를 보여줍니다. 필터 주기는 주파수 감소에 비례하여 감소하여 저역 통과 필터의 절단 주파수를 변경하지 않았습니다.

그림 3. GBPUSD 시세 필터링

이산화 빈도가 감소하는 동안 신호가 왜곡되지 않는다고 가정할 경우, 그 필터링 결과는 초기 신호의 필터링과 유사해야 합니다. 그림 3은 M5와 M75 시퀀스를 처리한 결과 얻은 곡선 간의 차이를 명확하게 보여줍니다. 대부분 샘플링 주파수를 줄일 때 스펙트럼이 겹쳐서 발생하는 왜곡의 영향일 것입니다.

저역 통과 필터를 사용하는 것이 스펙트럼 오버레이로 인한 왜곡을 확인하는 가장 좋은 방법은 아니지만, 간단한 분석 방법을 사용하더라도 해당 예제는 시세의 실제 표시에 영향을 줄 수 있음을 보여줍니다.

다른 시간 범위의 시퀀스를 사용하는 것은 따옴표를 시각화하는 데 편리합니다. 하지만, 시세를 분석하기 위해 수학적 접근 방식을 사용하는 경우, 처리된 표시의 양이 감소하여 계산량을 줄이는 데에만 더 큰 시간 범위로 전환할 수 있습니다.

계산량을 고려하지 않을 경우 라거 타임프레임으로 전환하는 것은 초기 신호의 왜곡이 추가되는 것 외에는 의미가 없습니다. 이론적으로 최적 변형은 터미널에 오는 눈금별로 시세를 분석하는 것입니다. 눈금 이력이 있는 경우 보간(예: 스플라인)을 사용하여 고정된 샘플링 주파수의 시퀀스로 전환하고 꽤 높은 시퀀스를 선택할 수 있습니다.

시세 왜곡의 관점에서 이러한 정보가 없을 경우, 분석을 위해 더 작은 시간 범위 M1의 순서를 사용하는 것이 좋습니다. 필요한 경우 이 시퀀스의 샘플링 빈도를 줄일 수 있지만, 그러기 전에 새로운 이산 주파수의 절반보다 높은 주파수를 억제해야 합니다.

설명된 왜곡이 인용부 분석 결과에 미치는 영향은 분석에 사용되는 알고리즘의 민감도에 따라 크게 달라집니다. 경우에 따라서는 이러한 왜곡이 얻어진 결과에 큰 영향을 미치지 않을 수도 있습니다. 하지만 계산을 올바르게 해석하려면 해당 왜곡의 존재에 대해 기억해야 합니다.

스펙트럼 중첩과 관련된 왜곡에 주의를 끌기 위해 위의 담화에서 일련의 가정을 받아들입니다. 실제로, MetaTrader에서 엄격한 수학적 디지털 처리 방법을 사용하지 못하게 할 수 있는 많은 요인이 있습니다. 즉, 따옴표 표시 사이에 공백이 존재하거나 생략된 막대가 존재하며, MetaTrader에서 사용되는 시계열 형성 방법은 눈금 값을 해당 시점의 표시 값으로 받아들이지 않습니다.적응증 형성 시기와 일치합니다.

클라이언트 터미널의 시세 표시와 연결된 다른 질문이 있습니다. 저는 그것에 당신의 관심을 끌고 싶습니다. 지금까지는 캔들스틱의 표시 방식에 대해 아무 말도 하지 않았습니다.

캔들스틱 분석에는 많은 연구가 있는데, 그들은 촛대의 모양이나 촛대 조합에 따라 따옴표의 동작을 예측하는 다양한 방법을 고려합니다. 이러한 방법의 효과에 대해 의심하지 말고, 어느 시간대에나 '낮음'과 '높음'의 값을 수학적으로 분석하려고 할 때 우리가 직면하게 될 것을 확인해 보겠습니다.

아시다시피, '낮음'과 '높음'은 선택한 기간 내에 시세의 최소값과 최대값과 같습니다. 우리는 그 값에 도달한 시간을 모릅니다. "낮음" 및 "높음" 값은 시간 축에 한정적으로 바인딩되지 않습니다. 우리가 알고 있는 유일한 것은 선택한 시간 범위 내에 해당 값에 도달했다는 것입니다. 이 경우, '낮음'과 '높음'은 모두 0부터 선택한 시간 범위와 동일한 값 사이의 임의의 값을 갖는 이산화 가변 주기의 표시 시퀀스입니다.

신호를 디지털로 처리하는 수학적 방법의 관점에서 볼 때, 시간의 함수로서 "낮음"과 "높음" 값을 표현하는 것은 매우 이국적입니다. 물론, 우리는 이러한 시퀀스를 처리하기 위해 표준 알고리즘을 자유롭게 사용할 수 있습니다. 하지만 얻은 결과를 어떻게 해석할 수 있을까요? 예를 들어, 이러한 신호를 필터링할 때 단순 1차 로우패스 필터의 절단 빈도는 얼마입니까?

임의로 변화하는 샘플링 빈도로 시퀀스 형태로 표시되는 함수를 사용하려면 수학적 장치가 필요할 수 있으며, 고정된 샘플링 빈도의 시퀀스에 대해 개발된 알고리즘을 적용하면 "낮음"과 "높음"을 분석할 때 얻은 결과의 불확실성이 발생할 수 있습니다. 그렇기 때문에 우리는 '낮음'과 '높음'의 수열의 수학적 분석에 근거하여 시세의 동작을 신중하게 예측할 필요가 있습니다.

시세가 캔들스틱 형식으로 표현되면 각 시세는 "낮음" 및 "높음" 값뿐만 아니라 "열림" 및 "닫음" 값도 모두 캔들스틱을 형성합니다. 시간 간격에 따라 캔들스틱에 의해 수행되는 시세는 얼마나 확실하게 표현되는지 살펴보겠습니다. 

그림 4. 캔들스틱의 형성

그림 4는 동일한 캔들스틱을 형성하는 완전히 다른 세 개의 시퀀스를 보여줍니다. 보시다시피 촛대 형태로는 따옴표의 동작을 판별하는 것이 사실상 불가능하며, "낮음"과 "높음" 값은 시간 바인딩이 없습니다.

그러한 사례의 수는 무한합니다. 시세를 캔들스틱으로 표시하는 것은 동작을 신속하게 시각적으로 추정하는 데 유용한 도구일 수 있지만, 캔들스틱의 그림자를 형성하는 "낮음" 및 "높음" 표시는 수학적 분석에 실제로 사용할 수 없습니다. "열림"과 "닫힘" 표시가 약간 낫지만, 여기서는 이러한 시퀀스의 시작으로 걸리는 시간의 불확실성에 대한 문제에 직면합니다.

예를 들어, "열림" 값으로 분석된 기간 내에 들어오는 첫 번째 눈금 값을 취합니다. 기간 내에 눈금이 없으면 캔들스틱이 전혀 형성되지 않습니다. 또한, "열림"과 "닫힘"을 사용할 때, 스펙트럼의 중첩과 관련된 오류를 잊지 말아야 합니다.

시세를 수학적으로 분석하는 가장 좋은 방법은 가장 작은 시간대에서 가져온 "닫기" 값의 순서를 사용하는 것이고, 촛대를 형성하는 추가 표시인 "낮음", "높음", "열림"은 아마도 새로운 정보를 전달하지 않을 것이라는 결론이 나옵니다.<부분

시세를 분석하려면 현재 막대의 "열림"과 이전 막대의 "닫음" 합계의 절반(둘로 나눈 값)을 사용할 수 있습니다. 아마도, 그러한 접근법은 "열림" 및 "닫힘" 표시의 시작 모멘트의 불확실성의 영향을 줄이고 시간 프레임의 시작 시간을 보다 정확하게 정의할 수 있습니다.

결론

기사에 기술된 시세의 표현 방식은 널리 퍼져 있습니다. 이것은MetaTrader뿐만 아니라 다른 플랫폼에서도 사용됩니다. 새로운 MetaTrader 5에서도 동일한 시간 프레임, 막대 및 캔들스틱을 관찰할 수 있습니다. 이러한 시세의 표현은 전통적이며, 대부분 이점이 있을 수 있지만, 형식적인 관점에서 볼 때 수학적 분석을 위해 사용자에게 주어진 시세는 왜곡됩니다.

컴퓨팅 성능의 성장으로 기술 분석에 점점 더 복잡한 수학 알고리즘을 사용할 수 있게 되었습니다. 이러한 알고리즘은 종종 부정확성의 차이에 매우 민감합니다. 함수의 외삽 알고리즘이 좋은 예입니다. 그럼에도 불구하고 표시기의 기술 문서에는 시간 간격을 전환할 때 나타날 수 있는 부정확성에 대한 경고가 포함되어 있지 않습니다.

이 기사의 주요 목적은 기술 지표 및 거래 시스템 개발자들의 관심을 끌기 위한 것입니다. 기술 지표 및 무역 시스템의 개발자들은 왜곡된 표현을 사용하여 시장 시세의 역학을 분석할 때 그러한 영향이 필수적인 경우가 아니라면 분석 결과에 미치는 영향을 고려해야 합니다.