기술적 분석은 실패할까요?
오늘은 '방법의 실패', '대상 자산의 실패', 그리고 '시장의 실패'라는 3가지 측면에서 생각해 보고, 실패하면 곧 돈을 잃는 것인지에 대해서도 알려드리겠습니다.
기술적 분석은 어떻게 해야 유효하다고 할 수 있을까?
먼저, 기술적 분석은 본질적으로 예언이 아니라 통계적 우위를 가진 방법입니다. 과거 시장 가격 행동의 특정 패턴이 지속적으로 반복된다고 가정합니다.
오해가 있을까 봐 설명하자면, 여기서 '지속적으로 반복된다'는 것은 100% 절대적이 아니라 통계적 특성일 뿐입니다. 즉, 때로는 반복되고 때로는 반복되지 않는, 거짓 신호라는 뜻입니다.
전체적으로, 유효한 기술적 분석 방법은 장기적으로 기대값이 수익성이 있어야 하며(즉, 기대값이 양수), 좋은 수익/위험 결과를 보여야 합니다.
저는 '승률'이라는 단어를 사용하지 않습니다. 전략에 따라 높은 승률에 낮은 손익비도 있고, 낮은 승률에 높은 손익비도 있기 때문입니다. 승률의 높고 낮음에 관계없이 기대값이 핵심입니다.
또한 수익만 보는 것이 아니라 위험도 고려해야 합니다. 종합적으로 따져야 전략이 유효한지 평가할 수 있습니다.
그렇다면 유효한 방법은 얼마나 유효해야 할까?
일반적으로 장기적인 수익/위험 비율이 평균 시장보다 조금만 좋아도 이미 유효하다고 볼 수 있습니다.
훨씬 좋다면 축하합니다, 성배를 찾은 것이지만, 더 큰 확률로는 아름다운 오해일 가능성이 높습니다.
기본적으로 알려진 기술적 지표로는 훨씬 좋은 결과를 얻기 어렵습니다. 비슷하거나 아주 조금 좋은 정도면 사용할 수 있습니다.
장기적 유효성을 더 정의하자면, 백테스트를 해보면 기술적 분석의 유효성은 사실 시간에 따라 변동합니다. 예를 들어 올해는 시장보다 훨씬 좋고, 내년에는 조금 나쁘고, 그다음 해에는 조금 좋고…… 이런 식입니다.
전략의 거래 빈도가 높을수록, 전략 성과는 전체 시장과 차이가 커진다
단기 고빈도 전략일수록 전체 시장(대형 지수)과 차이가 클 수 있습니다. 상대적으로 크게 좋거나 크게 나쁠 수 있습니다. 이유도 간단합니다. 표본 수가 더 크고, 방향을 판단하는 횟수가 더 많아지면 전체 시장과의 차이도 커지기 때문입니다.
반면 장기 전략은 기본적으로 수익 특성이 대상 자산 자체의 변동성 특성과 유사합니다. 예를 들어 그해 시장 변동성이 작고 대부분 횡보했다면 성과가 매우 나쁠 것입니다. 반대로 그해 시장 변동성이 크고 추세가 깔끔했다면 성과가 매우 좋을 것입니다.
기술적 분석이 실패하는 상황
유효성을 정의했으니 이제 실패에 대해 이야기할 수 있습니다.
기술적 분석은 어떤 경우에 실패할까요?
몇 가지 상황으로 구분할 수 있다고 생각합니다:
1. 방법의 실패
간단히 말하면, 기술적 분석이 유효한 이유는 그 이면에 어떤 '시장 비효율'이 존재하기 때문입니다. 예를 들어 정보 비대칭, 참여자의 미성숙, 또는 특정 행동 패턴이 아직 충분히 활용되지 않은 경우입니다.
하지만 문제는 이러한 우위가 영원히 존재하지 않는다는 것입니다. 시장이 점점 성숙해지고, 참여자가 늘어나고, 경쟁이 심화되면, 원래 초과 수익을 가져다주던 기회는 계속 소모됩니다. 사용하는 사람이 많을수록 차익거래 공간은 줄어들고, 결국 별로 쓸모없어질 수 있습니다.
이런 '실패'는 보통 천천히 일어나므로 한순간에 알아차리지 못할 수 있습니다. 하지만 시장 자체가 처음부터 매우 미성숙했다면 이 과정도 매우 빠를 수 있습니다.
예를 들어, 초기에 CSI 300 선물이 막 출시되었을 때는 시장 참여자가 적고 구조도 불완전했습니다. 그 시기에는 거의 아무 기술적 분석 방법을 사용해도 효과가 좋았고, 백테스트 결과는 하나같이 훌륭해 보였습니다.
하지만 그런 좋은 시절은 오래가지 않았습니다. 대략 2년 차부터 기관과 전문 트레이더가 진입하면서 시장 구조가 변화하고 효율성이 빠르게 향상되었으며, 대부분의 기존 유효했던 방법들도 점차 실패하게 되었습니다.
그래서 한 가지 기억해야 할 것은: 시장은 장기적으로 반드시 점점 더 효율적으로 변한다는 것입니다.
만약 어떤 새로운 시장에서 '쉽게 돈을 벌 수 있다'는 것을 발견했다면, 그것은 대부분 단계적인 기회일 뿐, 장기적으로 복제 가능한 우위가 아닙니다. 다시 말해, 쉽게 돈을 주울 수 있는 단계는 보통 오래 지속되지 않습니다.
사실 쉽게 간과되는 점이 하나 있습니다: 시대가 변하면 기술적 분석의 효과도 할인된다는 것입니다.
우리가 지금 보고 있는 많은 기술적 분석 이론, 예를 들어 다우 이론, 각종 형태학 등은 수십 년 전, 심지어 백 년 전에 발전된 것입니다. 문제는 당시의 시장 환경이 지금과 전혀 다르다는 것입니다.
예전에는 시세 정보를 얻는 것이 매우 느렸습니다. 많은 사람이 라디오로 시세를 듣고, 차트 분석을 하려면 직접 한 봉 한 봉 손으로 그려야 했습니다. 그런 환경에서는 가격 자체가 강력한 정보 우위를 가지고 있었습니다. 모든 사람이 완전한 데이터를 즉시 얻을 수 있는 것이 아니었기 때문입니다.
그래서 당시에는 가격으로 분석하는 것, 예를 들어 캔들, 이동평균선이 정말 매우 효과적이었습니다. 정보 비대칭을 이용해 돈을 버는 셈이었습니다.
하지만 지금은? 상황이 완전히 반대가 되었습니다. 시세는 실시간이고, 데이터는 무료이며, 차트 도구는 클릭 두 번이면 나오고, 심지어 AI가 분석을 도와줍니다.
그래서 어떤 고전적 방법들이 오늘날 사용해 보면 '아직 느낌이 좀 있다' 싶지만, 이미 예전만큼 강력하지는 않다는 것을 알 수 있습니다.
이것은 방법이 갑자기 나빠진 것이 아니라 환경이 변한 것입니다.
정보가 고도로 투명한 시대에 이러한 옛 방법들이 과거처럼 '쉽게 시장을 압도'할 수 있기를 기대한다면, 그것은 기본적으로 현실적이지 않습니다.
2. 대상 자산의 실패
소위 '대상 자산의 실패'는 사실 기술적 분석 자체에 문제가 생긴 것이 아니라 잘못된 곳에 사용한 것입니다.
많은 사람이 이런 착각을 합니다: 기술적 분석이 가격과 거래량만 본다면, 모든 시장, 모든 대상 자산에 같은 방법을 사용할 수 있지 않을까? 듣기에는 합리적이지만 실제로는 성립하지 않습니다.
어떤 장면을 상상해 보세요: 차트가 아름다워 보이고, 거래량을 동반한 돌파, 핵심 레벨 돌파, 형태도 잘 맞아떨어져서 모든 것이 '추세가 온다, 시장 심리가 달아오르고 있다'고 말하는 것 같습니다.
하지만 현실은 전혀 다를 수 있습니다. 어쩌면 어떤 큰손이 '차트를 그리며' 의도적으로 이런 움직임을 만들어, 개인 투자자가 유인되어 진입한 후에 반대로 물량을 털어내는 것일 수 있습니다. 당신이 본 '추세'는 사실 다른 사람이 설계한 시나리오일 뿐입니다.
여기서 핵심은 기술적 분석이 본질적으로 통계적 규칙이라는 것입니다.
즉, 그것이 유효한 이유는 대량의 참여자가 있는 시장에서 인간의 행동이 반복적으로 나타나 활용 가능한 패턴을 형성하기 때문입니다.
하지만 어떤 대상 자산의 가격이 주로 소수가 조작한다면 상황은 완전히 달라집니다.
똑같아 보이는 캔들, 똑같은 거래량 변화지만 그 이면은 시장 합의가 아니라 인위적 조작입니다. 이런 경우 소위 '통계적 규칙'은 사실 존재하지 않으며, 당연히 신뢰할 수 없습니다.
이것이 많은 사람이 기술적 분석이 지수처럼 참여자가 많고 유동성이 높은 시장에 더 적합하다고 생각하는 이유입니다.
예를 들어 주식 시장에서 개별 종목으로 내려가면, 특히 물량이 집중되어 쉽게 세력이 장악할 수 있는 대상 자산은 특히 조심해야 합니다. 당신은 자신이 시장을 분석하고 있는지, 아니면 어떤 큰손의 의도를 분석하고 있는지 모를 가능성이 높습니다.
3. 시장의 실패
또 다른 상황은 거래 전략을 '갑자기 무력화'시키기 쉬운데, 바로 시장에 새로운 중대한 변수가 나타나는 것입니다.
예를 들어 갑작스러운 천재지변, 정책의 급격한 전환, 또는 블랙 스완 이벤트입니다. 이런 것들이 한번 나타나면 시장의 작동 논리가 단기간에 교란되고, 기존에 역사적 통계를 기반으로 정리된 규칙들은 더 이상 적용되지 않을 수 있습니다.
매우 '반상식적인' 현상을 볼 수 있습니다: 이전에 유효했던 신호들이 갑자기 모두 실패하고, 때로는 움직임이 반대로 가기도 합니다. 올라야 할 것이 오르지 않고, 내려야 할 것이 내리지 않아 마치 다른 시장에서 거래하는 것 같은 느낌이 듭니다.
이럴 때 가장 좋은 선택은 사실 간단합니다: 일단 하지 않는 것입니다.
듣기에는 매우 소극적으로 들리지만, 사실은 더 고차원적인 능동입니다. 거래 전략은 원래 '매일 유효한' 것이 아니라 특정 조건에서만 유효하기 때문입니다. 이러한 조건이 파괴되면 계속 거래하는 것은 본질적으로 이미 실패한 논리로 시장에 맞서는 것입니다.
핵심 문제는 당신이 '환경이 변했다'는 것을 인식할 수 있느냐입니다.
이것은 전략을 사용할 줄 아는 것뿐만 아니라 그것이 왜 유효한지, 어떤 상황에서 유효한지를 알아야 한다는 것을 요구합니다. 그래야만 이러한 전제 조건이 사라질 때 뭔가 이상하다는 것을 감지할 기회가 생깁니다.
하지만 솔직히 말하면 이것은 어렵습니다.
많은 돌발 사건이 막 발생했을 때 우리는 영향이 얼마나 큰지, 얼마나 지속될지, 심지어 방향조차 확실하지 않습니다. 그 사이에는 원래 큰 모호한 공간이 존재하며 완전히 정량화하기 어렵습니다.
그래서 더 현실적인 방법은 미리 많은 가정을 세우고, 자신에게 '거래하지 않을' 선택지를 남겨두는 것입니다.
때로는 손을 쓰지 않고 참을 수 있는 것 자체가 하나의 우위입니다.
실패 = 돈을 잃는 것?
하나의 미신은 방법이 실패하면 어떻게 되는가입니다. 많은 사람이 분석 방법이 실패하면 돈을 잃는다고 오해합니다.
사실 그렇지 않습니다.
방법이 실패한다고 반드시 손실이 발생하는 것이 아니라, 결과가 무작위에 가까워지는 것입니다.
다시 말해, 원래 이 방법은 '장기적으로 확률이 유리한 쪽에 조금 서게' 도와주어 좋은 거래 수익을 얻게 했지만, 점차 실패하면 초과 수익이 줄어들고 결국 무작위로 수렴하여 때로는 벌고 때로는 잃으며, 반드시 돈을 잃는 것은 아니지만 추가적인 우위가 없습니다.
기술적 분석 지표의 검증에는 어려움이 있습니다. 어떤 방법이 정말 쓸모없는지 어떻게 확인할까? 어떤 방법이 '정말 실패했는지' 판단하기 어렵습니다.
어떤 전략이든 원래 매년, 매달 좋은 성과를 낼 수 없기 때문입니다. 때로는 돈을 못 버는 것이 쓸모없어서가 아니라 시장이 일시적으로 그것에 적합하지 않기 때문입니다.
그래서 진정한 핵심은 '이 기간에 돈을 벌었는지'가 아니라, 원래 돈을 벌어야 할 장세에서 돈을 벌었는지? 시장 구조에 변화가 생겼는지? 원래의 우위가 약화되고 있는지?를 묻는 것입니다.
이것은 결과의 좋고 나쁨만 보는 것이 아니라 자신의 방법을 매우 잘 이해할 것을 요구합니다.
기술적 분석도 비슷한 상황입니다.
그것의 가장 큰 문제는 '쓸모가 있는지'가 아니라 얼마나 쓸모가 있는지 검증하기 어렵다는 것입니다.
백테스트해 보면 확실히 어떤 지표는 약간의 우위가 있지만, 문제는 이 '쓸모'가 종종 '확률을 약간 높여줄' 뿐, 대부분이 환상하는 '안정적인 현금인출기'가 아니라는 것입니다.
정리하면 세 문장입니다:
1. 방법의 실패 ≠ 반드시 돈을 잃는 것, 우위가 사라지는 것
2. 실패를 판단하는 것이 돈을 버는 것 자체보다 더 어렵다
3. 기술적 분석은 쓸모없는 것이 아니지만, 대부분의 경우 '약간 쓸모가 있을' 뿐이다
만약 거래를 확률 게임으로 본다면, 진정으로 주목해야 할 것은 '이 기술이 통하는가'가 아니라 당신에게 지속적인 우위가 있는지, 아니면 일시적으로 운이 좋았을 뿐인지입니다.