기술 분석의 개념

마지막 업데이트: 2022년 4월 15일 | 0개 댓글
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출처: https://pixabay.com/photos/chart-trading-courses-forex-1905225/

三人行必有我師

- 추세 분석의 기본원리는 추세순은 전략이 기초가 된다. 추세순응형 전략이란 추세가 상승추세로 확인될 때는 매수, 하락추세로 인실 될 때 매도 쪽에 가담하는 것을 말한다.

3. 기술적 분석에 대한 비판

- 차트 상의 잘 알려진 어떤 패턴의 모양에 따라 시장 참여자들이 은연중에 그 패턴을 완성시켜간다는 비판

- 주관적이 해석을 한 후 자기의 예측을 정당화시키려고 노력한다는 것

(2) 과연 과거 자료의 분석으로 미래의 예측이 가능한가?

- 개개의 가격변동은 시계열 상에서 서로 상관관계가 없으며, 과거의 가격 변동이 어떠했는가를 분석하더라도 그것이 미래의 가격 변동 예측에 전혀 도움을 줄 수 없다는 이론

- 가격 변동을 알 수 있는 시각화된 역사적 기록

- 위험한 바다의 항해지도 : 가격 변동의 불안정성 판단에 용이

- 과거 사건과 가격 움직임을 비교, 분석

- 차트를 신봉하지 않는 사람들에게도 차트는 여전히 유용하다.

5. 기술적 분석의 흐름 및 기술적 분석가들

Part 2. 차트의 작성과 선

- 바차트 : 미국과 유럽에서 가장 많이 사용되는 차트.

- 캔들차트 : 일본에서 개발되어 미국을 비롯한 전 세계 기술적 분석가들 사이에서 널리 사용

- 저항선 : 주식시장에서 시장 가격이 그 이상으로 상승할 경우 이에 반하는 매도세력이 강력하여 매수세력을 압도할 수 있는 시장가격 수준

- 지지선 : 저항선의 반대개념으로서 주식시장에서 가격이 일정 수준 하락할 경우에 이에 대응하는 매수세가 강력하게 나타나 매도세력을 압도하는 수준

- 일반적으로 바로 직전에 나타난 최고점은 저항선이 되는 경우가 많으며, 그 반대의 경우로는 직전에 나타난 최저점이 지지선이 되는 경우가 많다.

- 저항선과 지지선이 기술적 분석에서 갖는 중요한 이유

1) 현재의 가격 움직임이 최소한 어디까지 진행될 수 있는지를 알아내는 데 기술 분석의 개념 저항선이나 지지선을 이용 할 수 있다.

2) 가격의 움직임이 지지선에서의 지지나 저항선 돌파에 실패하였다면, 이는 기존의 추세가 바뀌어 가고 있다는 중요한 신호로 간주되어야 한다.

3. 선을 이용한 기타 분석법

Part 3. 추세란 무엇인가

- 브레이크아웃 : 주가가 상대적으로 좁은 범위의 박스권에서 움직이다가 전고점을 꿰뚫어 상승세가 기대되는 경우는 지칭하는 것

1) 브레이크 아웃은 기대하고 시장에 진입 : 매수가격이 낮아 상대적으로 높은 수익률을 올릴 수 있다는 장점이 있지만 주가 조정이 장기화될 경우 손실 늘어남

2) 브레이크 아웃 발생 시 진입 : 성공할 가능성이 높지만 매수 가격이 높다는 단점

3) 브레이크 아웃 이후 되돌림 시기에 진입 : 보수적인 접근방법, 주가가 브레이크아웃 이후 급속이 상승한다면 진입기회를 놓칠 수 있다는 문제

1) 종가가 일단 추세선을 돌파한 상태로 형성되었다면, 추세 전환의 가능성이 크다. 그러나 단지 이것만으로는 부족하다.

2) 특정 비율 이상으로 가격이 추세선을 벗어나서 형성되고 있다면, 이를 추세전환으로 본다.

3) 특정 시간이 경과한 이후 기술 분석의 개념 추세선이 돌파된 상태로 있다면, 이를 추세전환으로 본다.

3. 추세대(Channel Line)

Part 4. 이동평균선

1. 이동평균선의 개념과 장단점

2. 이동평균선의 특징과 종류

- 20일 이평선 : 중기 매매선, 심리선, 생명선

- 60일 이평선 : 중기적 추세선, 수급선

- 120일 이평선 : 장기적 추세선, 경기선

3. 이평선을 이용한 분석 방법

- 크로스 분석 : 골든 크로스, 데드 크로스

- 밀집도 분석 : 이평선 간격이 멀어질수록 기존 추세가 계속되고, 멀어지던 간격이 좁혀지기 시작하면 추세 전환이 가까워짐을 예고한다.

4. 이평선을 기술 분석의 개념 이용한 매매시점의 포착

1) 이평선이 하락세에서 벗어나 횡보하는 상황에서 주가가 이평선을 상돌파할 때, 하락하던 이평선의 횡보는 주가가 반등한다는 의미이다.

2) 주가가 상승세인 이평선을 하향 돌파하는 것은 하락장세에서의 매수신호이다.

3) 이평선을 향해 하락하던 주가가 하향돌파 하지 않고 다시 상승하면, 주가는 하락하고 있으나 평균선이 주가 하락을 방어해주는 지지선 역할을 하고 있다는 것으로 해석한다.

4) 이평선과 주가와의 거리가 멀어진 상태라면 다시 가까워질 가능성이 높다는 것을 의미

1) 이평선이 상승한 후 제한적인 움직임을 보이다가 마침내 하락 전환하고 주가가 위에서 아래로 이평선을 뚫고 내려가면 이는 중요한 매도신호이다.

2) 이평선이 하락하고 있는데 주가가 이평선을 아래에서 위로 상향돌파하여 상승했다면 매도 신호로 해석한다

3) 주가가 이평선보다 밑쪽에서 이평선을 향하여 상승했으나, 이평선에 미치지 못하고 돌파하기 직전에서 다시 하락전환되었다면 이는 매도신호이다.

4) 이평선이 상승하고 있는 경우라도 주가가 이평선으로부터 멀리 동떨어진 경우라면 이평선을 향하여 자율적으로 하락할 가능성이 높아지므로 이를 매도신호로 해석한다.

- 골든크로스와 데드크로스 : 일반적인 이론과는 달리 골든크로스가 발생한 후 곧바로 주가가 오르기는 커녕 오히려 떨어지는 경우가 흔히 발생하는데, 이는 단기 상승에 따른 반작용이다.

- 이격도 : 주가와 이평선간의 간격, 이격도 100%를 웃돌면 주가는 평균선보다 높은 것이고 100%를 밑돌면 주가는 이평선보다 낮은 것

기술통계 분석의 종류와 개념에 대해 정리하시오

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1. 기술통계 분석의 개념
기술통계 분석은 등간 및 비율척도에 대한 정보를 잘 요약, 정리해주는 기능이다. 예를 들어 나이에 관한 문항인 경우대상자의 평균 나이가 40살이라고 제시한다면 그 결과물을 보는 사람이 이해하기 쉬울 것이다. 게다가 기술통계분석을 하게 되면 정규분포성을 검증할 수 있으며, 각 변수들 값들을 표준화할 수 있다. 기술통계 분석과 빈도분석의 차이점을 살펴보면, 빈도분석의 경우 주로 명목, 서열변수 같은 이산적 데이터를 분석할 때 사용하고, 기술통계분석은 주로 등간비율 변수와 같은 연속적 데이터를 분석할 때 사용한다. 즉 기술통계 분석이란 자료를 정리·요약하여 그 자료의 특성을 서술하는 통계 기법으로 자료에 대하여 도수분포, 집중 경향값인 평균, 최빈값, 중앙값, 변산도인 표준편차, 분산, 범위, 사분범위, 그리고 관련성 지수인 상관계수, 회귀계수 서열상관등을 기술한다. 또한 기술통계 분석은 요약 통계량을 계산하고 표준화된 변수값들을 데이터 파일에 저장한다. 기술통계분석의 통계처리 결과는 빈도분석의 통계량과 거의 유사하다. 그러나 빈도분석은 이산적인 변수값을 다루는데 비해 기술통계분석은 연속적인 변수값을 다룬다는 점에서 빈도분석과 다르다. 특히 척도가 다르게 측정된 변수들에 대한 표준화된 값들은 군집분석을 이용한 시장세분화 분석에 활용될 수 있다.

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공급망 분석

분석은 종종 그래프, 차트 형식의 시각화나 기타 수단을 사용하여 관련된 신뢰 데이터의 요약을 기반으로 데이터 구동 의사결정을 내릴 기술 분석의 개념 수 있는 능력을 나타냅니다. 공급망은 일반적으로 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 공급망 분석은 이 모든 데이터에 대한 이해를 도우며, 패턴을 파악하여 인사이트를 얻을 수 있도록 합니다.

다양한 유형의 공급망 분석에는 다음이 포함됩니다.

    기술 분석의 개념
  • 설명 분석. 내부/외부 시스템과 데이터 모두에 대해 공급망 전반의 가시성과 사실의 단일 소스를 제공합니다.
  • 예측 분석. 조직이 가장 가능성이 높은 결과 또는 향후 시나리오와 그 비즈니스 영향을 파악하도록 도와줍니다. 예를 들어, 예측 분석을 사용하여 중단과 위험을 파악하고 완화할 수 있습니다.
  • 처방 분석. 기업이 문제점을 해결하고 최대한의 비즈니스 가치를 위해 협력하도록 도와줍니다. 기업이 로지스틱 파트너와 협력하여 혼란을 경감시키는 데 드는 시간과 노력을 줄이도록 도와줍니다.
  • 코그너티브 분석. 조직이 자연어(개인이나 팀이 질문에 대답할 수 있는 방식)로 복잡한 질문에 대답할 수 있도록 도와줍니다. 이는 기업들이 "우리가 X를 어떻게 개선하거나 최적화할 수 있을까?" 등의 복잡한 문제나 이슈를 통해 생각할 수 있도록 지원합니다.

공급망 분석은 인공지능(AI) 등의 코그너티브 기술을 공급망 프로세스에 적용하기 위한 기반이기도 합니다. 코그너티브 기술은 마치 사람처럼 이해하고 추론하며 학습하고 상호작용하지만, 이는 엄청난 용량과 속도로 진행됩니다.

공급망 분석의 이 진화된 모습은 공급망 최적화를 새로운 시대로 안내합니다. 이는 자동으로 많은 양의 데이터를 샅샅이 살펴봄으로써 조직이 예측을 향상시키고 비효율성을 식별하며 고객의 요구에 보다 잘 대응하고 혁신을 추진하며 혁신적 아이디어를 추구하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

공급망 분석이 중요한 이유

공급망 분석은 조직이 보다 스마트하고 빠르며 효율적인 의사결정을 내리도록 도와줍니다. 이점에는 다음이 포함됩니다:

  • 높은 투자수익률(ROI) 확보. 최근의 기술 분석의 개념 Gartner 조사에 따르면, ROI를 달성하지 못한 4%와 비교하여 조사 대상 기업 중 29%가 분석을 사용하여 높은 수준의 ROI를 달성했다고 밝혔습니다.
  • 위험을 보다 잘 이해. 공급망 분석은 알려진 위험을 식별할 수 있으며, 공급망 전반의 패턴과 경향을 정확히 파악하여 향후 위험을 예측하는 데 도움을 줍니다.
  • 계획의 정확도 향상. 고객 데이터를 분석함으로써 공급망 분석은 향후 수요를 보다 잘 예측하도록 기업들을 도와줄 수 있습니다. 이는 기술 분석의 개념 조직이 수익성이 낮아질 때 생산을 최소화할 제품을 결정하거나 초기 주문 후 고객이 어떤 요구를 할지 파악할 수 있도록 도와줍니다.
  • 군살을 뺀 공급망 달성. 기업들은 보다 나은 정보에 기초한 의사 결정을 위해 공급망 분석을 사용하여 웨어하우스, 파트너 응답 및 고객 요구사항을 모니터링할 수 있습니다.
  • 미래 준비. 기업들은 지금 공급망 관리에 대한 고급 분석을 제공하고 있습니다. 고급 분석은 정형 및 비정형 데이터를 모두 처리함으로써 기업들이 최적의 의사결정을 내리기 위해 적시에 경보를 받을 수 있도록 해줍니다. 이는 적은 비용과 지속 가능성에 최대한 영향을 주지 않는 방법으로 위험을 최소화하는 경보를 제공하기 위해 여러 소스 기술 분석의 개념 간에 상관 및 패턴을 빌드할 수 있습니다.

AI 등의 기술이 공급망 분석에서 보다 일반화되어 있으므로, 기업들은 추가적인 이점이 급증할 것으로 보고 있습니다. 자연어 데이터 분석의 한계 때문에 이전에 처리되지 않은 정보를 이제는 실시간으로 분석할 수 있습니다. AI는 이질적인 소스, 사일로 및 시스템의 데이터를 빠르고 철저하게 읽고 이해하며 상관시킬 수 있습니다. 그리고 데이터의 해석을 기반으로 실시간 분석을 제공할 수 있습니다. 기업들은 훨씬 더 광범위한 공급망 정보를 보유하게 됩니다. 새로운 비즈니스 모델을 지원하면서도 보다 효율화되고 혼란을 피할 수 있습니다.

공급망 분석의 진화

과거에 공급망 분석은 대부분 수요 계획과 예측을 위한 통계 분석 및 정량화 가능한 성능 지표로 제한되었습니다. 데이터는 공급망의 다른 참여자로부터 제공된 스프레드시트에 저장되었습니다.

1990년대에는 기업들이 EDI(Electronic Data Interchange) 및 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템을 채택하여 공급망 파트너 간에 정보를 연결하고 교환했습니다. 이러한 시스템은 설계, 계획 및 예측에서의 비즈니스 지원과 함께 분석용 데이터에 대한 손쉬운 액세스를 제공했습니다.

2000년대에 들어서 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 예측 분석 소프트웨어 솔루션으로 돌아서기 시작했습니다. 이러한 솔루션은 기업들이 공급망 네트워크가 움직이는 방법, 더 나은 의사 결정을 내리는 방법 및 네트워크를 최적화하는 방법을 보다 심층적으로 이해하는 데 도움을 주었습니다.

오늘날의 과제는 기업들이 공급망 네트워크에서 생성된 방대한 양의 데이터를 최대한 활용하는 것입니다. 2017년까지, 일반적인 공급망은 5년 전보다 50배나 더 많은 데이터에 액세스했습니다.¹ 그러나 이 데이터의 25% 미만이 분석되었습니다. 게다가 전체 공급망 데이터의 약 20%가 정형 데이터이고 쉽게 분석될 수 있는 반면에, 공급망 데이터의 80%가 비정형 또는 다크 데이터입니다.² 오늘날의 기업들은 이 다크 데이터를 최대한 적절히 분석할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

연구들은 공급망 분석의 다음 선구자로서 코그너티브 기술이나 인공지능을 지적합니다. AI 솔루션은 정보 보관 및 프로세스 자동화 그 이상으로 향하고 있습니다. AI 소프트웨어는 인간과 같은 방식으로 생각하고 추론하며 학습할 수 있습니다. 또한 AI는 엄청난 양의 데이터와 정보(정형 및 비정형 데이터)를 처리하고 해당 정보의 요약과 분석을 즉각적으로 제공할 수도 있습니다.

IDC는 2020년까지 모든 비즈니스 소프트웨어의 50%가 일부 코그너티브 컴퓨팅 기능을 통합할 것으로 추정하고 있습니다.³ AI는 시스템과 소스의 데이터를 강력하게 상관시키고 해석하기 위한 플랫폼을 제공할 뿐만 아니라, 기업들이 공급망 데이터와 정보를 실시간으로 분석할 수 있도록 해줍니다. 새로운 블록체인 기술과 결합하여 미래의 기업들은 이벤트를 사전에 예측할 수 있게 됩니다.

효과적인 공급망 분석의 핵심 기능

공급망은 고객과 소비자를 위한 비즈니스의 가장 명백한 얼굴입니다. 기업이 공급망 분석을 더 잘 수행할수록, 비즈니스 명성과 장기 지속 가능성을 더 잘 보호할 수 있습니다.
The Thinking Supply Chain에서 IDC의 Simon Ellis는 미래의 효과적 공급망 분석의 5가지“C”를 식별합니다.

  • 연결됨(Connected). 소셜 미디어의 비정형 데이터, 사물인터넷(IoT)의 정형 데이터, 기존 ERP 및 B2B 통합 툴을 이용하여 사용 가능한 추가적인 기존 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.
  • 협업적(Collaborative). 공급업체와의 협업이 개선된다는 것은 여러 기업의 협업과 참여를 가능하게 하는 클라우드 기반 상거래 네트워크의 사용이 늘어나고 있음을 의미합니다.
  • 사이버 인식(Cyber-aware). 공급망은 사이버 침입과 해킹으로부터 시스템을 강화해야 하며, 이는 전사적인 관심사가 되어야 합니다.
  • 코그너티브 적용(Cognitively enabled). AI 플랫폼은 공급망에서 의사결정과 조치를 조합, 조정 및 실행함으로써 현대 공급망의 컨트롤 타워가 됩니다. 대부분의 공급망은 자동화되어 있으며 자체 학습이 가능합니다.
  • 종합적(Comprehensive). 분석 기능은 실시간으로 데이터와 스케일링되어야 합니다. 인사이트는 포괄적이고 빨라집니다. 지연은 미래의 공급망에서 허용되지 않습니다.

오늘날의 공급망 네트워크에서 효과적인 분석에는 보다 고객 중심적인 능력인, 정확성과 무결성 유지 및 신속한 대응이 필요합니다. 기업들은 비정형 및 자연어 기반 데이터를 포함하여 이질적 데이터 소스의 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 공급망 분석 솔루션을 찾고 있습니다. 마지막으로, 공급망 분석은 날씨, 전쟁, 근로자 및 규정과 같은 외부 요인을 포함하여 날로 숫자가 증가하는 공급망 변수를 예측해달라는 요청을 기술 분석의 개념 받습니다.

공급망 분석을 위한 소프트웨어 사용

공급망 분석이 너무 복잡해지면서 공급망 성능을 최적화하기 위해 많은 유형의 소프트웨어가 개발되었습니다. 적시에 정확한 공급망 정보 제공에서부터 판매 모니터링까지, 소프트웨어 제품이 전 과정을 처리합니다.

예를 들어, IBM은 공급망 분석의 효율성을 높이기 위해 많은 소프트웨어 제품을 개발했으며, 일부 소프트웨어는 AI 기술도 사용합니다. AI 기능을 갖춘 공급망 소프트웨어는 실제로 계속 변화되는 처리 과정을 학습할 수 있으며 변화에 대한 요구를 예측할 수 기술 분석의 개념 있습니다. IBM 제품에는 다음이 포함됩니다.

로그 분석이란?

로그 분석은 네트워크, 운영 체제, 컴퓨터에서 IT 에코시스템에 포착되는 이벤트에서 수집된 정보입니다.

로그 분석

로그 분석을 통해 사용자 행동의 패턴 또는 예외를 파악하고, 이슈를 식별하며, 보안 이슈를 확인할 수 있습니다.

로그 분석을 통해 애플리케이션 전반의 성능, 동작, 예외를 적극적으로 모니터링할 수 있습니다. 선제적인 모니터링을 통해 경보를 트리거하지 않았거나 특이한 설명이 있는 이슈를 식별할 수 있습니다. 경보를 트리거하는지 여부와 상관없이 로그 데이터에 나타납니다.

문제 해결

집계되어 구조화된 데이터를 통해 모든 수준의 문제를 해결할 수 있습니다. 로그 분석은 표준 활동의 기준선을 제공하여 기준선에서 벗어나는 데이터가 발생하는 이유를 파악할 수 있습니다.

IT 팀은 분석 용이성을 위해 정보의 통합 뷰를 제공하는 간략한 대시보드를 사용하여 로그와 메트릭에 대한 가시성을 확보합니다. 대시보드를 통해 로그 분석의 데이터를 사용하여 KPI, SLA, 기타 통계를 강조할 수 있습니다.

트렌드 데이터

로그 분석을 통해 트렌드 데이터와 성장률에 대한 통찰력을 활용할 수 있습니다. 히스토그램을 통해 성장률을 시각화하여 수명주기 관리와 용량 계획에 활용할 수 있습니다.

로그 분석의 작동 원리

로그 분석을 위한 소프트웨어는 보안 위반, 앱 설치, 시스템 설정/시작 운영과 같은 IT 에코시스템 전반의 이벤트로부터 정보를 수집합니다.

로그 분석 수행 방법

데이터 정리

활용 가능하고 정확한 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. 다음의 경우 데이터가 손상될 수 있습니다.

  • 저장소 디스크가 충돌하는 경우
  • 애플리케이션이 정상적으로 기술 분석의 개념 종료되지 않은 경우
  • 시스템이 바이러스에 감염된 경우
  • 입력/출력 구성 이슈가 있는 경우

데이터 구조화

데이터는 다양한 소스로부터 수집되기 때문에 다양한 명명 규칙을 사용하는 경우가 많습니다. 다양한 소스에서 수집한 데이터의 상관관계를 분석하고 용어를 표준화하여 분석 시 혼동과 오류를 줄여야 합니다.

데이터 분석

데이터는 수집, 정리, 구조화를 거쳐야만 검토가 가능합니다. 프로세스, 데이터의 의도된 사용, 데이터 세트의 크기에 따라 분석 방식이 다양합니다. 옵션은 다음과 같습니다.

경제적 자유을 위하여

출처: https://pixabay.com/photos/chart-trading-courses-forex-1905225/

보통 매수할 종목을 찾을때 주식의 내재가치를 분석하고, 기업에 대해 공부하는 것과 같이 여러 정보를 이용해여 미래가치를 예상하고 투자여부를 결정한다. 이러한것을 기본적 분석이라고 말한다. 영어로는 Fundamental Analysis라고 한다.

그렇다면 기술적 분석이란 무엇일까? 투자자들의 매매 패턴을 분석하고 예측해서 주식을 매매하는것을 뜻한다. 보통, 차트를 보고 매매하는 것을 기술적 분석이라고 한다.

기술적 분석만으로 주식을 매매하는 경우도 많다. 하지만 이는 추천하지 않는다. 하더라도 장기투자에 적합하지 않고 단기투자에 그쳐야 한다고 생각한다. 보통, 단타를 할때 기술적 분석으로 접근한다. 차트만 보다가 투자를 하게 되면 상장폐지 될 종목에 투자할 수도 있다.

차트는 과거 주가의 움직임, 거래량등을 나타낸다. 보통, 봉차트, 이동평균선등을 이용한다. 차트는 과거 주가의 움직임을 나타낸것으로 미래를 예측하는데에는 기본적 분석을 해야한다고 생각한다. 하지만 차트를 이용하는것이 의미가 없는 것은 아니다. 주가의 흐름을 파악하기 편리하다. 그리고 보통 사람들은 차트 패턴을 끼워 맞추어 해석하는 경향이 있다. 이러한 것을 주의하자.

주식 초보 차트 보는 방법, 용어 정리 - 봉차트, 양봉, 음봉, 위꼬리, 아래꼬리, 시가, 종가, 고가, 저가 - https://kiwingitstory.tistory.com/m/30

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주식 초보 차트보는 방법 여러분들 주식하면 가장 떠오르는 그림이 바로 차트죠. 모니터 앞에 앉아서 막대기로된 차트보고 그런 거 많이들 생각하시죠? 이 막대기 처럼 생긴 차트를 봉차트라고

기본적 분석은 투자를 할 종목을 선택하는데 유용하다. 회사의 펀더멘탈을 분석하여 그 회사가 유망한지 분석 한다. 차트만으로 그 회사가 어떤 제품을 팔고, 제무제표가 건강한지는 알 수 없기 때문이다. 기술적 분석으로는 종목을 언제 살지, 언제 기술 분석의 개념 팔지를 정할때 유용하다.

많은 초보자들이 처음 시작할때 고수들을 따라 기술적 분석으로 매매를 하다가 돈을 잃는 경우가 있는것 같다. 필자도 처음에 ‘주식은 차트를 보고 하는것’이라고 생각했다. 이제는 기본적 분석을 하고 기술적 분석을 보조로 기술 분석의 개념 사용하고 있다.

일정 기간 주가의 움직이는 방향(위/아래/옆)을 추세라고 한다. 이 추세를 예측하는것이 기술적 분석의 목표다. 상승추세인지, 하락추세인지, 횡보하는지를 예측하는 것이다. 상승추세는 저점과 고점이 높아지는것, 하락추세는 저점과 고점이 낮아지는것, 횡보는 주가가 옆으로 움직이는것(상승추세도 하락추세도 아닌것)이다.

가격이 상승하다가 더 오르지 못하는 것을 저항, 가격이 내리다 더 내리지 않는 것을 지지라고 한다.

보통, 주가가 저항선을 뚫고 올라가면 저항선은 지지선이되기도 한다. 주가가 지지선을 뚫고 내려가면 지지선이 저항선되 되기도 한다.

일정 기간의 가격의 평균을 나타내는 선이다. 이동평균선은 5일, 20일, 60일, 120일, 250일등으로 다뉘어진다. 이동평균선은 대략적으로 주가가 상승 추세인지, 하락추세인지 판단하는 기준으로도 쓰인다. 필자는 기본적 분석후 매매타이밍을 정할때 이동평균선을 사용하기도 한다.

주식 이동평균선(이평선)이란 무엇일까?

주식 차트를 보면 봉차트 뿐만 아니라 여러가지 색의 선들이 그어져 있는것을 확인할수 있다. 이 선을 이동평균선 줄여서 이평선이라고 한다. 이 이평선은 일정기간의 주가를 평균으로 나타낸


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