기술적 분석은 시장에서 거래하기 위한 방법론입니다. 과거 가격(또는 거래량)을 활용하여 거래 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
시중에는 수백 가지의 기술적 분석 도구가 있지만, 대부분은 다음과 같은 몇 가지 범주로 분류할 수 있습니다:
◎ 거래량
◎ 기술적 지표
◎ 차트 패턴
◎ 지지와 저항
하지만 문제는……
RSI, MACD, 스토캐스틱, 피보나치 등 수많은 도구를 보유하고 있음에도 불구하고, 대부분의 트레이더는 여전히 기술적 분석을 사용하면서 손실을 봅니다.
왜 그럴까요?
보통은 다음과 같은 실수 중 하나를 범하기 때문입니다……
거래 계획 없음 ("예상치 못한 문제" 초래)
한 가지 질문을 드리겠습니다……
"진입이 중요할까요, 청산이 중요할까요?"
대부분의 트레이더는 진입에 극도로 집중하며, 좋은 진입이 수익을 보장한다고 생각합니다.
따라서 그들은 주로 기술적 분석을 진입 타이밍을 잡는 데 사용합니다. 하지만 모든 거래에서 완벽한 진입점을 찾는 것은 불가능합니다.
계획이 없으면 많은 핵심 질문들이 미해결 상태로 남게 됩니다: 시장이 반대로 움직이면 어떻게 할 것인가? 수익 중 반전되면 언제 매도할 것인가? 특정 거래가 예상외로 수익이 나면 어떻게 처리할 것인가?
분명히 거래는 단순히 최고의 진입점을 찾는 것만이 아닙니다.
꾸준히 수익을 내는 트레이더가 되려면, 시장에서 어떤 일이 발생하든 대응 방법을 안내해 줄 거래 계획이 반드시 있어야 합니다.
두 번째 흔한 실수는:
거래 우위 없음 (지속적인 손실 은폐)
그렇다면 기술적 분석의 진정한 목적은 무엇일까요?
시장 우위를 가진 거래 시스템을 구축하도록 돕는 것입니다.
그렇다면 우위란 무엇일까요? 우위(기대값이라고도 함)란 귀하의 거래 행위가 장기적으로 순수익을 가져올 수 있는 능력을 의미합니다.
수학 공식은 다음과 같습니다:
E = (승률 × 평균 수익) – (패률 × 평균 손실)
이 공식의 작용을 몇 가지 예로 설명하겠습니다……
예시 1:
◔ 승률: 70%
◔ 평균 수익: $80 (약 10만 7,000원)
◔ 패률: 30%
◔ 평균 손실: $100 (약 13만 4,000원)
E = (0.7 × 80) – (0.3 × 100) = $26 (약 3만 5,000원)
이는 거래당 기대 수익이 $26 (약 3만 5,000원)이라는 의미입니다. 따라서 100번의 거래를 완료하면 약 $26 × 100 = $2,600 (약 349만 원)을 벌 수 있습니다.
이렇게 생각하실 수 있습니다……
"그러면 수익성 있는 트레이더가 되려면 승률이 높아야 하나요?"
그렇지 않습니다.
승률이 높지만 여전히 손실을 보는 또 다른 예를 보겠습니다……
예시 2:
◔ 승률: 70%
◔ 평균 수익: $10 (약 1만 3,400원)
◔ 패률: 30%
◔ 평균 손실: $100 (약 13만 4,000원)
E = (0.7 × 10) – (0.3 × 100) = -$23 (약 -3만 1,000원)
이는 거래당 기대 손실이 $23 (약 3만 1,000원)이라는 의미입니다.
이것은 승률이나 손익비(R:R)만으로는 의미 없는 숫자임을 보여줍니다.
거래 시스템에 우위가 있는지 검증하려면 이 두 가지 요소를 동시에 고려해야 합니다.
기술적 분석의 핵심 역할은 우위를 갖춘 거래 시스템을 구축하도록 돕는 것입니다.
그렇다면 솔직하게 자문해 보십시오……
"당신의 거래 시스템에 정말 우위가 있습니까?"
이 질문에 답할 수 없다면, 보통은 아직……
데이터가 없기 때문입니다 (실행 규율 부족 초래)
데이터가 없으면 자신의 거래 우위를 정의할 수 없고, 거래 시스템이 유효한지 검증할 수 없으며, 거래 규칙을 준수하는 데 필요한 규율을 유지할 수 없습니다.
실제로 이는 보통 트레이더가 몇 번의 손실을 겪은 후 원래의 거래 시스템을 포기하게 만듭니다.
그렇다면 먼저 다음과 같은 데이터를 추적해야 합니다……
◔ 연환산 수익률 (Annual return %)
◔ 총 거래 횟수 (Number of trades)
◔ 최대 인출 비율 (Maximum drawdown %)
◔ 승률 (Winning rate %)
◔ 패률 (Losing rate %)
◔ 평균 수익 금액 (Average gain $)
◔ 평균 손실 금액 (Average loss $)
지금 이렇게 생각하실 수 있습니다:
"이 데이터를 어떻게 얻을 수 있나요?"
두 가지 방법이 있습니다.
첫째, 거래 일지를 기록하고 시간이 지남에 따라 이 데이터를 수집하십시오. 하지만 이는 매우 시간이 많이 소요되며, 참고할 만한 표본 크기를 얻으려면 몇 달甚至 몇 년이 걸릴 수 있습니다.
또 다른 방법은 백테스트입니다 (제가 더 추천하는 방법). 나중에 자세히 설명하겠습니다……
하지만 지금은 대부분의 트레이더가 실패하는 또 다른 원인에 대해 이야기해 보겠습니다:
리스크 관리 없음 (여러 계좌 폭파)
두 명의 트레이더를 상상해 보십시오: 존과 샐리.
◔ 그들 각자의 계좌에는 $1,000 (약 134만 원)이 있습니다
◔ 그들의 승률은 50%입니다
◔ 그들의 평균 손익비는 1:2입니다
◔ 존은 거래당 $250 (약 33만 5,000원)을 리스크로 겁니다
◔ 샐리는 거래당 $20 (약 2만 7,000원)을 리스크로 겁니다
다음 8번의 거래 결과는:
패, 패, 패, 패, 승, 승, 승, 승.
그들의 계좌 결과를 살펴보겠습니다:
존의 결과: -250 -250 -250 -250 = 계좌 폭파
샐리의 결과: -20 -20 -20 -20 +40 +40 +40 +40 = +$80 (약 10만 7,000원)
이제 리스크 관리의 중요성을 이해하셨나요?
트레이더로서 귀하는 반드시 자주 손실을 겪게 될 것이며, 이는 피할 수 없습니다.
하지만 합리적인 리스크 관리는 손실을 통제하여 감당할 수 있는 범위 내에 있도록 합니다.
정리하자면…… 대부분의 사람들이 기술적 분석을 사용하면서 손실을 보는 이유는 다음과 같은 것이 부족하기 때문입니다:
◎ 효과적인 거래 계획
◎ 명확한 거래 우위
◎ 지속적인 데이터 추적
◎ 엄격한 리스크 관리
이 모든 문제는 동일한 근본 원인으로 귀결됩니다: 데이터에 의해 뒷받침되고, 정량화 가능하며, 검증된 거래 시스템의 부재.
하지만 일단 그러한 시스템을 구축하면, 위의 모든 문제가 해결됩니다.
지금 이렇게 물으실 수 있습니다:
"그러면 어떻게 효과적인 거래 시스템을 구축할 수 있나요?"
제 답은:
RETT 기술 법칙
이것은 제가 여러 거래 시스템을 구축하는 데 사용한 방법으로, 상승장, 하락장, 심지어 경제 침체기 동안에도 지속적으로 수익을 낼 수 있게 해주었습니다.
RETT 기술 법칙은 구체적으로 어떻게 작동할까요?
네 단계로 나눌 수 있습니다:
◎ 읽기 백테스트 결과가 있는 거래 서적
◎ 추출 거래 아이디어
◎ 테스트 거래 시스템
◎ 최적화 거래 시스템
하나씩 설명해 드리겠습니다……
1. 백테스트 결과가 있는 거래 서적 읽기
구체적인 거래 규칙과 백테스트 결과를 제공하는 거래 서적을 읽어야 합니다. 그 이유는 세 가지입니다:
◐ 이를 기반으로 시스템을 구축하여 많은 시간을 절약할 수 있습니다
◐ 백테스트 결과는 시스템의 신뢰도를 높이고, 자신의 결과와 비교하기도 용이합니다
◐ 저자의 명성이 영향을 받기 때문에, 실제로 효과적인 시스템을 제공할 가능성이 더 높습니다
이러한 서적을 몇 권 읽다 보면, 수익을 낼 수 있는 대부분의 거래 시스템이 사실 공통된 특징을 가지고 있음을 발견하게 됩니다. 이때 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다……
2. 거래 아이디어 추출
소위 '아이디어'란 거래 시스템 운영을 뒷받침하는 핵심 원리를 의미합니다.
예를 들어:
◐ SMC 아이디어: 개인 트레이더의 운영을 기관 투자자(소위 '스마트 머니')와 일치시키는 것을 목표로 하는 방법입니다.
◐ 돌파 아이디어: 가격이 특정 핵심 위치를 돌파하면 매수하여 추세를 따릅니다.
◐ 역추세 아이디어: 하락 추세에서 매수를 시도하고, 상승 추세에서 매도합니다.
◐ 트레일링 스탑 아이디어: 거래에 '호흡 공간'을 주어 추세를 따라 가능한 한 오래 포지션을 유지하려고 합니다.
수익성 있는 모든 거래 시스템 뒤에는 몇 가지 핵심 아이디어가 결합되어 있습니다. 이러한 아이디어를 이해하면 다양한 시장에 적응하는 여러 거래 시스템을 개발할 수 있습니다.
거래 시스템의 핵심 아이디어를 추출하려면 스스로에게 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:
◎ 이 거래 시스템의 특징은 무엇인가?
◎ 어떤 시장 환경에서 가장 잘 작동하는가?
◎ 어떤 시장 환경에서 성과가 나쁜가?
◎ 진입 논리는 무엇인가?
◎ 청산 신호는 무엇인가?
이러한 질문을 통해 이 거래 시스템 뒤의 논리, 작동 방식, 효과적인 이유, 그리고 유사한 시스템을 직접 설계하는 방법을 이해할 수 있습니다.
3. 거래 시스템 테스트
거래 시스템을 검증하려면 백테스트를 해야 합니다.
즉, 과거 데이터를 활용하여 거래를 시뮬레이션하고 이 시스템이 과거에 어떻게 수행되었는지 확인하는 것입니다.
이는 거래 시스템이 유효한지 알려줄 수 있으며, 시간과 돈을 절약할 뿐만 아니라 인출을 겪을 때 자신감을 강화해 줍니다.
지금 이렇게 생각하실 수 있습니다:
"책에 이미 백테스트 결과가 나와 있다면, 왜 제가 직접 백테스트를 해야 하나요?"
책에 있는 백테스트 결과가 정확한지 확신할 수 없기 때문입니다. 직접 검증해야 합니다.
4. 거래 시스템 최적화
백테스트 결과에 만족한다면, 소액 계좌로 실계좌에서 이 시스템을 테스트할 수 있습니다.
하지만 더 나아가 최적화하고 싶다면, 예를 들어:
◎ 최대 인출 감소
◎ 리스크 조정 수익률 향상
◎ 기존 시스템과의 상관관계 감소
다음 방법을 통해 달성할 수 있습니다:
최대 인출 감소
대부분의 주식 거래 시스템이 깊은 인출을 겪는 이유는 전체 시장 추세에 반하여 역추세로 운영하기 때문입니다. 따라서 추세 필터를 도입하면 최대 인출을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
예를 들어: S&P 500 지수가 200일 이동평균선 위에 있을 때만 주식을 매수하고, 그렇지 않으면 현금을 보유합니다.
리스크 조정 수익 향상
거래 시스템의 리스크 조정 수익을 향상시키기 위해 다양한 매개변수 설정의 성과를 테스트하여 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.
예를 들어, 어떤 시스템이 주가가 5일 신저가를 기록할 때 롱 포지션을 취한다고 가정해 봅시다. 그렇다면 10일, 20일甚至 50일 신저가로 테스트하면 어떤 변화가 있을까요? 보유 기간이 길어지면 수익이 좋아지는지, 아니면 성과가 나빠지는지 확인해 보십시오.
기존 시스템과의 상관관계 감소
잘 알려지지 않은 사실이 하나 있습니다:
상관관계가 매우 낮은 여러 거래 시스템을 동시에 운영하면, 리스크 조정 수익이 높아지고, 최대 인출이 줄어들며, 자산 곡선이 더 부드러워집니다.
그렇다면 거래 시스템 간의 상관관계를 어떻게 낮출 수 있을까요?
한 가지 방법은 동일한 거래 시스템을 다른 시장에 적용하는 것입니다.
예를 들어: 원래 미국 주식 시장에 사용하던 시스템을 일본 주식 시장이나 중국 주식 시장에 시도해 볼 수 있습니다.
RETT 기술 법칙을 사용하여, 저는 지난 몇 년 동안 여러 거래 시스템을 개발했습니다.
요약
오늘 배운 내용은 다음과 같습니다:
대부분의 트레이더가 기술적 분석을 사용하면서 손실을 보는 이유는 거래 계획, 우위, 데이터 지원 또는 리스크 관리가 부족하기 때문입니다.
이러한 문제를 해결하려면 효과적인 거래 시스템이 필요하며, 이 시스템은 정량화 가능하고 데이터에 의해 뒷받침되어야 합니다.
수익성 있는 거래 시스템을 구축하는 한 가지 방법은 RETT 기술 법칙을 사용하는 것입니다:
1) 백테스트 결과가 있는 거래 서적 읽기
2) 뒤에 있는 핵심 아이디어 추출
3) 이 거래 시스템 테스트
4) 거래 시스템 최적화