주식투자 기술적 분석의 역할 확대

기술적 분석의 역할 확대

가격 변동을 평가하고 매매 결정을 내리는 정량적 방법은 시장 분석에서 지배적인 부분이 되었습니다. 과매수 및 과매도 지표와 같은 방법을 사용하지 않는 사람들은 화면 하단에 표시되는 지표를 볼 가능성이 높습니다. 주요 금융 네트워크는 항상 가격 추세와 이중 바닥을 지적하고 있으며, 거래량이 적을 때 가격 상승 또는 하락이 이루어졌다고 빠르게 말하여 신뢰할 수 없음을 보여줍니다. 200일 이동 평균이 추세 방향의 기준이 되는 것 같습니다. 이러한 의견은 기술적 분석의 단순성과 수용성을 보여줍니다.

2002년부터 시작된 일련의 사건으로 인해 금융/언더라이팅과 소매 중개업이 충돌하는 주요 금융회사의 리서치 무결성에 의문이 제기되었습니다. 엔론의 붕괴로 인해 우리는 크고 작은 금융회사들이 대중에게 공개하는 수익, 부채, 비즈니스의 질, 기타 기업 데이터에 의문을 갖게 되었습니다. 리서치 회사에서 더 많은 정량적 거래 방법을 채택한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 감사가 가능한 명확한 규칙과 계산을 통해 의사결정을 내릴 때 매수 및 매도를 추천하는 애널리스트는 조사로부터 안전합니다.

전 세계적으로 광범위한 퀀트 거래가 존재합니다. 이자율 차익거래는 은행의 주요 수익원입니다. 위치 차익거래는 금과 기타 귀금속의 가격을 전 세계에서 동일하게 유지하는 과정입니다. 프로그램 트레이딩은 전체 주식 시장의 가격이 S&P 선물 및 SPY(SPDR ETF) 가격과 차이가 나지 않도록 유지합니다. 최근에는 이러한 완전 자동화된 시스템을 알고리즘 트레이딩이라고 부릅니다.

차익거래를 기술적 트레이딩으로 생각하지 않는다면 한 종목이 다른 종목보다 빠르게 상승 또는 하락하여 수익을 얻기 위해 관련 시장에서 매수 및 매도 포지션을 취하는 시장 중립 전략(페어 트레이딩)을 고려할 수 있습니다. 시간 범위를 몇 시간, 며칠에서 밀리초로 변경하면 고빈도 트레이딩을 할 수 있습니다. 항공업의 계절성을 이용하거나 대두를 직접 거래하는 것을 선호할 수도 있습니다. 두 산업 모두 계절적 패턴이 뚜렷할 뿐만 아니라 다른 요인(예: 에너지 공급 중단)이 계절적 요인을 압도하는 해가 있습니다. 계절적 패턴을 이용한 트레이딩은 기술적 분석에 해당합니다.

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수천 개의 종목을 스캔하고 분류하여 높은 모멘텀, 최근 돌파 또는 기타 지표 값과 같은 주요 속성을 찾는 기술도 넓은 의미의 기술적 분석에 해당합니다. 고빈도 트레이딩, 즉 밀리초 단위의 차익거래는 대형 금융기관의 수익 중심이 되었지만, 컴퓨터 장비를 거래소 가격 전송 소스에 최대한 가깝게 배치하는 것이 논쟁의 여지가 있는 문제입니다. 초단타매매는 주식 거래량을 늘려 유동성을 높인 공로를 인정받았지만, 가격 변동성이 큰 급격한 가격 변동으로 인해 불공평하게도 비난을 받기도 했습니다. 

 

가장 인상적인 것은 기술 및 정량적 분석을 사용하는 운용 펀드의 증가입니다. 추세 추종 시스템, 단기 타이밍, 평균 복귀 및 기타 수많은 기법을 사용하여 수십억 달러의 투자금이 거래되고 있습니다. 전체 운용 자금의 절반 이상이 알고리즘 트레이딩을 사용하는 것으로 추정됩니다. 기술적 분석을 통해 예상 리스크를 백테스트하고 추정할 수 있다는 것은 펀드 매니저에게 큰 장점입니다. 기술적 분석의 사용은 가장 견고하게 지켜온 펀더멘털 요새도 무너뜨렸습니다.