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스토캐스틱 & SMI(stochastic momentum index) |
스토캐스틱(stochastics)는 조지 C. 레인(George C. Lane) 박사에 의해 1950년대 말 개발되었다.
윌리엄 %R은 래리 윌리엄(Larry William)에 의해 개발되었으며 스토캐스틱이
위아래가 뒤집힌 지표다.
SMI(stochastic momentum index)는 윌리엄 블라우(William Blau)가
스토캐스틱의 개념을 응용해 개발한 지표다.
1.스토캐스틱(Stochastics)
이 기법은 가격이 상승 중일 때는 종가가 가격변동폭의 윗부분에서 형성되는 경향이 있고,
시장이 하락추세일 때는 종가가 변동폭의 밑부분에서 형성되는 경향이 있다는 과거의 경험을 근거로 하고 있다.
레인은 시장가격의 움직임과 시장의 특성을 가장 잘 나타내는 백분율을 구하기 위해 백분율 기호와 알파벳을 결합해
임의로 %A, %B, %C 등으로 이름을 붙여가며 지표를
테스트하다가 최종적으로 %K와 %D라는 이름을 채택했다.
우선 %K는 시장가격의 최근 변동폭과 종가와의 관계를 구하려는 것이다.
여기에서 최근이라 함은 5∼21일의 기간을 의미하지만, 일반적으로 5일을 기본값으로 사용하고 있다.
계산식(빠른 스토캐스틱)
b= (종가 - N기간의 최저가)
a= (N기간의 최고가 - N기간의 최저가)
일정기간의 전체 진폭(H-L)중 현재 종가가 어디에 있느냐 이런
이야기 입니다.
%K= 빠른스토캐스틱 =
(b/a)*100
계산식(느린 스토캐스틱)
fast %K ⇒ fast %D(= slow %K) ⇒
slow %D
위의 계산식에서 기본값인 fast%K는 최대 100에서 최저 0의 값을 가지는 백분율로 표시된다.
fast%K를 구하는 기간이 짧으면 짧을수록 fast%K선의 움직임은 민감하게 움직이며
길면 길수록 움직임은 둔화된다.
fast%K선이 민감하게 움직이면 재빠른 신호를 생성시키는 장점이 있는 반면 whipsaw(톱니)가 많고,
둔하게 움직이면 휩소는 적은 반면 신호의 발생이 늦어질 것이다.
다음 단계는 %D값을 구하는 것이다.
%D는 fast%K값의 분자와 분모를 각각 다시 일정한 기간값을 주어 평활시킨 것이다.
위의 공식에서는 3일의 기간값을 사용했다.
이렇게 만들어진 오실레이터는 매우 민감하기 때문에 빠른 스토캐스틱(fast
stochastics)라고 부른다.
그런데 느린 스토캐스틱(slow stochastics)는
원래의 fast%K를 버리고 원래의 fast%D를 slow%K로 대체한 후
이 새로운 slow%K의 3일 이동평균값을 구해 slow%D로 사용하는 것이다.
□ 파동원리 분석법의 적용
스토캐스틱도 파동이므로 고점과 저점의 추세가 중요하다.
스토캐스틱 차트에서는 기간 변수가 파동의 크기를 의미하므로
단기 스토캐스틱의 저점 상승은 단기적인 파동의 바닥을 의미하는 것이지
그 보다 큰 대세의 최저점을 나타내는 것이 아니다.
□ Stochastic의 유용성
스토케스틱이 다른 인디케이터 들과 구별되는 특징은 흐름을 말해주는 지표가 아니라는 점입니다.
macd, rsi, sona 등 대부분의 오실레이터들은 가격을 합산하여 흐름을 이야기 하지만
스토케스틱은 가격을 합산하지도 않고 흐름을 이야기 하지도 않습니다.(위 ab그림을 음미하라)
어떤 경우에도 스토캐스틱이 매매신호를 내지 않았는데, MACD가
먼저 매매신호를 보내는 경우는 없다.
□ 스토캐스틱(Stochastics)과
윌리엄 %R(William %R) 비교
%K= {(금일종가- 최근 n일 중
최저가)/ (최근 n일 중 최고가- 최근 n일 중 최저가) } X100
(따라서 %K값은 0과 100사이의 값을 가지게 됩니다.)
윌리엄 %R(William %R)
%R={(최근 n일 중 최고가- 금일종가)/ (최근 n일 중 최고가- 최근 n일 중 최저가) } X100
(따라서 %R값은 0과 100사이의 값을 가지게 됩니다.)
* 분자를 (금일종가- 최근 n일 동안의 최고가) 로 계산할 수도 있으며
이 경우는 %R의 값은 0과 -100사이의 값을 가지게 됩니다.
%K= (b/a)*100 (위 ab그림을 음미하라)
%R= (a-b)/a*100 = [1 -(b/a)]*100 = 100 -%K
스토캐스틱은 일정기간 중 시장가격의 움직임 중에서 당일 종가가 차지하고 있는
위치를 나타내 주는 지표로서 주가가 지속적으로 상승하고 있는 경우에는 100에 가까워지고, 주가가 지속적으로 하락하고 있는 경우에는 0에 가까워 지는 특성을
지니게 됩니다. 그러한 지표의 특성으로 인해 추세시장에서 보다는 비추세시장[횡보국면]에서의 매매에 유용하게 사용될 수 있는 지표입니다.
윌리엄의 %R은 일정기간 중 시장가격의
움직임 중에서 당일 종가가 차지하는 위치를 나타내 주는 지표입니다. 이러한 표현은 스토캐스틱의 개념과
어떠한 유사성을 생각해 볼 수 있게 하는 내용이라고 할 수 있습니다. 사실상 윌리엄의 %R은 계산식의 분자 값에 스토캐스틱에서와는 달리 고가와의 비교값을 이용한 다는 것 이외에는 차이가 없습니다.
2.스토캐스틱인덱스 SMI(stochastic momentum index)
스토캐스틱은 빠른 신호를 내준다는 장점은 있으나 너무 급격한 움직임으로 상황을 오도하는 단점도 있다.
SMI는 스토캐스틱에서 Whipsaw(톱니)현상이 많은 것을 보완하기 위해 만들어진
지표이다. 스토캐스틱이 일정 기간 동안 모든 움직임의 폭에서 종가가 차지하는 위치를 밝히는 데서 출발한
데 비해, 블라우는 최고가와 최저가의 중간점(mid-point)과
종가의 위치를 비교하는 데서 출발했다.
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메타포가 다시 정리하는 분석지표 http://blog.naver.com/mql4/50040937874 메타포가 드리는 팁::스토캐스틱인덱스의 모멘텀은 마이너스 음의 값도 가진다. 과연 그럴까?? 위의
ab그림을 보면 해답이 보인다. b의 종가가 a폭의 절반인 중심값보다 작을 때, 그
값은 음수이다. SMI 지표의 계산법은 다소 복잡하다. 먼저 스토캐스틱인덱스의 모멘텀을 계산한다. SM(q)= C - [
HH(q)+LL(q) ] /2 그 다음에 또, 마지막으로 MACD와
같은 트리거(시그널) 라인을 구성할 수 있다. SMI 시그널 라인 = n days' EMA of SMI SM = 스토캐스틱 모멘텀이며 SMI를 구성하는 기본 함수에서 q, r, s는 각각 기간값의 변수다. EMA = 지수식 이동평균 LL = 정해진 기간 중의 최저가 |
SMI의 특징은 위의 계산식에서
나타난 것처럼 SM의 개념과 이중평활(double smoothing)에
있다.
따라서 기간값을 어떻게 줄 것인가가 이 지표의 신뢰성을 좌우하는 핵심이다.
SMI은 통상적으로 기간 값과 1차 평활변수, 2차 평활변수 값을 사용자 임의로 설정하여 지표를 분석하는데,
SMI의 분석은 그 변수값에
따라 매매의 시기가 다소 차이가 있다.
예로 기간 값과 1차 평활변수 값이 작을수록 지표의 흐름이
급격하고
그 값이 클수록 완만하므로 그 만큼 매매신호가 늦지만 시행착오는 적다.
SMI 지표는 그 값이 +40 이상이면 과열 국면으로, -40 이하이면 침체 국면으로 인식한다.
그리고 Signal Line을 설정하여 SMI 값과 Signal 라인의 교차점을 매매 신호로 분석한다.
SMI 선이 Signal 선을 침체권에서 상향 돌파하는 시점을 매수로 본다.
SMI 선이 Signal 선을 과열권에서 하향 돌파할 때 매도 시점으로 본다.
이 과열과 침체 국면에서 SMI선이 시그널 라인을 상향이나
하향 돌파하면 그 신뢰도가 훨씬 큰 것으로 분석한다.
출처 http://cafe.daum.net/dj005930/APCx/46
이 챠트는 SMI를 나타낸 것으로 변수를 (13. 25. 2)와 (26. 50. 2)로 구분하여 나타냈는데, 변수값이 클수록 지표의 움직임이 둔한 것을 볼 수가 있다. 물론 SMI의 값이 작더라도 Stochastics와 비교하면 그 움직임이
둔하다는 것은 Stochastics 챠트를 보면 알 수가 있다.
