평균트루범위 지표

마지막 업데이트: 2022년 5월 20일 | 0개 댓글
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속성 및 기타 자산의 데이터 집계 (지표)

지표는 집계 함수를 사용하여 모든 입력 데이터 요소를 처리하고 지정된 시간 간격당 단일 데이터 포인트를 출력하는 수학 표현식입니다. 예를 들어, 어떤 지표는 온도 데이터 스트림의 시간별 평균 온도를 계산할 수 있습니다.

지표는 연결된 자산의 지표에서 데이터를 입력할 수 있으므로 작업 또는 작업의 하위 집합에 대한 통찰을 제공하는 통계를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 지표는 풍력 발전소의 모든 풍력 터빈에 대한 시간당 평균 온도를 계산할 수 있습니다. 자산 간의 연결을 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 자산 모델 간의 관계 정의 (계층) 단원을 참조하십시오.

또한 메트릭은 각 시간 간격에 걸쳐 데이터를 집계하지 않고 다른 속성의 데이터를 입력할 평균트루범위 지표 수 있습니다. 를 지정하는 경우속성수식에서,AWS IoT SiteWise를 사용합니다.최근수식을 계산할 때 해당 속성의 값입니다. 수식에 지표를 지정하는 경우AWS IoT SiteWise를 사용합니다.마지막으로수식을 계산하는 시간 간격의 값입니다. 즉, 다음과 같은 지표를 정의할 수 있습니다. OEE = Availability * Quality * Performance 여기서 Availability , Quality , 및 Performance 동일한 자산 모델에 있는 다른 모든 지표입니다.

AWS IoT SiteWise는 모든 자산 속성에 대한 기본 집계 지표 집합도 자동으로 계산합니다. 계산 비용을 줄이기 위해, 기본 계산에 대한 사용자 지정 지표를 정의하는 대신 이러한 집계를 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 자산 속성 집계 쿼리을 참조하십시오.

주제

지표 정의(콘솔)

AWS IoT SiteWise 콘솔에서 자산 모델의 지표을 정의할 때 다음 파라미터를 지정합니다.

이름— 속성의 이름입니다.

수식— 지표 표현식입니다. 메트릭 표현식은 사용할 수 있음집계 함수계층의 모든 관련 에셋에 대한 속성에서 데이터를 입력합니다. 입력을 시작하거나 아래쪽 화살표 키를 눌러 자동 완성 기능을 엽니다. 자세한 정보는 수식 표현식 사용을 참조하십시오.

지표는 정수, double, 부울 또는 문자열 유형의 속성만 사용할 수 있습니다. 부울 변환 받는 사람 0 (false) 및 1 (참).

지표의 표현식에서 지표 입력 변수를 정의하는 경우, 이러한 입력의 시간 간격은 출력 지표와 동일해야 평균트루범위 지표 합니다.

수식 표현식은 이중 또는 문자열 값만 출력할 수 있습니다. 중첩 표현식은 문자열과 같은 다른 데이터 유형을 출력할 수 있지만 수식 전체는 숫자 또는 문자열로 평가되어야 합니다. 이JP 함수문자열을 숫자로 변환합니다. 부울 값은 1 (true) 또는 0 (false) 입니다. 자세한 정보는 정의되지 않은 값, 무한 값 및 오버플로우 값을 참조하십시오.

데이터 형식— 변환의 데이터 형식입니다.Double또는문자열.

Time interval— 지표 시간 간격입니다. AWS IoT SiteWise는 이전 간격이 끝나면 새 간격이 평균트루범위 지표 시작되는 다음과 같은 텀블링 윈도우 시간 간격을 지원합니다.

1분– 1분입니다. 1분이 끝날 때마다 계산됩니다(오전 12:00:00, 오전 12:01:00, 오전 12:02:00 등).

5분– 5분입니다. 정각에 시작하여 5분이 끝날 때마다 계산됩니다(오전 12:00:00, 오전 12:05:00, 오전 12:10:00 등).

15분– 15분입니다. 정각에 시작하여 15분이 끝날 때마다(오전 12:00:00, 오전 12:15:00, 오전 12:30:00 등) 계산됩니다.

1시간– 1시간(60분)입니다. UTC를 기준으로 한 시간이 끝날 때마다 계산됩니다(오전 12:00:00, 오전 01:00:00, 오전 02:00:00 등).

1일– 1일(24시간)입니다. UTC를 기준으로 하루가 끝날 때마다 계산됩니다(월요일 오전 12:00:00, 화요일 오전 12:00:00 등).

1주– 1주(7일)입니다. UTC를 기준으로 일요일이 끝날 때마다 계산됩니다(매주 월요일 오전 12:00:00).

사용자 지정 간격— 1분에서 1주일 사이의 시간 간격을 입력할 수 있습니다.

Offset— (선택 사항) 데이터를 집계할 기준 날짜입니다.

Offset— (선택 사항) 데이터를 집계할 참조 시간입니다. 오프셋 시간은 00:00:00 에서 23:59:59 사이여야 합니다.

시간대 오프셋— (선택 사항) 오프셋의 시간대입니다. 이 값을 지정하지 않으면 기본 오프셋 시간대는 UTC (협정 세계 표준시) 입니다.

(UTC+ 00:00) 유니버설 협정 시간

(UTC+ 01:00) 유럽 중부 표준시

(UTC03+:00) 동부 아프리카 시간

(UTC+ 04:00) 근교 시간대

(UTC+ 05:00) 파키스탄 라호르 시간

(UTC+ 05:30) 인도 표준시

(UTC+ 06:00) 방글라데시 표준시

(UTC+ 07:00) 베트남 표준시

(UTC+ 09:00) 일본 표준시

(UTC+ 09:30) 오스트레일리아 중부 표준시

(UTC+ 10:00) 오스트레일리아 동부 표준시

(UTC+ 11:00) 솔로몬 표준시

(UTC+ 12:00) 뉴질랜드 표준시

(UTC-11:00) 미드웨이 아일랜드 타임

(UTC-10:00) 하와이 표준시

(UTC-09:00) 알래스카 표준시

(UTC-08:00) 태평양 표준시

(UTC-07:00) 피닉스 표준시

(UTC-04:00) 푸에르토리코 및 미국령 버진아일랜드 시간

(UTC-03:00) 아르헨티나 표준시

(UTC-02:00) 사우스 조지아 시간

(UTC-01:00) 중앙 아프리카 시간

예 오프셋이 있는 사용자 지정 시간 간격 (콘솔)

다음 예제에서는 2021년 2월 20일 오후 6시 30:30 (PST) 에 오프셋을 사용하여 12시간 시간 간격을 정의하는 방법을 보여 줍니다.

오프셋을 사용하여 사용자 지정 간격을 정의하려면

Time interval, 선택사용자 지정 간격.

Time interval에서 다음 중 하나를 수행합니다.

Enter 12 를 선택한 다음 를 선택합니다.시간.

Enter 720 를 선택한 다음 를 선택합니다..

Enter 43200 를 선택한 다음 를 선택합니다..

Time interval은 단위와 관계없이 정수여야 합니다.

Offset, 선택2021/02/20.

Offset를 입력합니다. 18:30:30 .

Offset 시간대, 선택(UTC-08:00) 태평양 표준시.

2021년 7월 1일 오후 6시 30:30 (PST) 이전 또는 오후 6시 30분 (PST) 에 메트릭을 만드는 경우 2021년 7월 1일 오후 6시 30분 (PST) 에 첫 번째 집계 결과를 가져오고, 두 번째 집계 결과는 2021년 7월 2일, 오전 6시 30분 (PST) 에 표시됩니다.

다음 예제에서는 자산의 온도 데이터를 집계하여 시간당 최대 온도를 계산하는 지표 속성을 보여줍니다.

 AWS IoT SiteWise 예제 지표의 파라미터가 강조 표시된 “모델 생성” 페이지 스크린샷입니다.

예 연결된 자산의 데이터를 입력하는 지표 정의 예

다음 예제에서는 여러 풍력 터빈의 평균 전력 데이터를 집계하여 풍력 발전소의 총 평균 전력을 계산하는 지표 속성을 보여줍니다.

 AWS IoT SiteWise 예제 지표의 파라미터가 강조 표시된 “모델 생성” 페이지 스크린샷입니다.

지표 정의(CLI)

AWS IoT SiteWise API를 사용하여 자산 모델의 지표를 정의할 때 다음 파라미터를 지정합니다.

name — 속성의 이름입니다.

dataType — 지표의 데이터 형식입니다. 이 형식은 다음과 같습니다. DOUBLE 또는 STRING .

expression — 지표 표현식입니다. 메트릭 표현식은 사용할 수 있음집계 함수계층의 모든 관련 에셋에 대한 속성에서 데이터를 입력합니다. 자세한 정보는 수식 표현식 사용을 참조하십시오.

window — 지표의 텀블링 기간에 대한 시간 간격 및 오프셋입니다. 여기서 이전 간격이 끝나면 새 간격이 시작됩니다.

interval — 텀블링 윈도우의 시간 간격입니다. 시간 간격은 1분에서 일주일 사이여야 합니다.

offsets — 텀블링 윈도우의 오프셋입니다.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.TumblingWindow의AWS IoT SiteWiseAPI 참조.

예 오프셋이 있는 사용자 지정 시간 간격 (AWS CLI)

다음 예제에서는 2021년 2월 20일 오후 6시 30분 (PST) 에 오프셋을 사용하여 12시간 시간 간격을 정의하는 방법을 보여 줍니다.

2021년 7월 1일 오후 6시 30:30 (PST) 이전 또는 오후 6시 30분 (PST) 에 메트릭을 만드는 경우 2021년 7월 1일 오후 6시 30분 (PST) 에 첫 번째 집계 결과를 가져오고, 두 번째 집계 결과는 2021년 7월 2일, 오전 6시 30분 (PST) 에 표시됩니다.

variables — 표현식에 사용할 자산 또는 하위 자산의 기타 속성을 정의하는 변수 목록입니다. 각 변수 구조에는 표현식에 사용할 간단한 이름과 해당 변수에 연결할 속성을 지정하는 value 구조가 포함되어 있습니다. value 구조에는 다음 정보가 포함되어 있습니다.

propertyId — 값을 가져올 속성의 ID입니다. 속성이 계층의 모델에 정의되어 있지 않고 현재 모델에 정의된 경우 ID 대신 속성 이름을 사용할 수 있습니다.평균트루범위 지표

hierarchyId — (선택 사항) 속성에 대한 하위 자산을 쿼리할 계층의 ID입니다. ID 대신 계층 정의의 이름을 사용할 수 있습니다. 이 값이 누락될 경우 AWS IoT SiteWise는 현재 모델에서 속성을 찾습니다.

지표는 정수, double, 부울 또는 문자열 유형의 속성만 사용할 수 있습니다. 부울 변환 받는 사람 0 (false) 및 1 (참).

지표의 표현식에서 지표 입력 변수를 정의하는 경우, 이러한 입력의 시간 간격은 출력 지표와 동일해야 합니다.

수식 표현식은 이중 또는 문자열 값만 출력할 수 있습니다. 중첩 표현식은 문자열과 같은 다른 데이터 유형을 출력할 수 있지만 수식 전체는 숫자 또는 문자열로 평가되어야 합니다. 이JP 함수문자열을 숫자로 변환합니다. 부울 값은 1 (true) 또는 0 (false) 입니다. 자세한 정보는 정의되지 않은 값, 무한 값 및 오버플로우 값을 참조하십시오.

unit — (선택 사항) 속성에 대한 과학적 단위 (예: mm 또는 섭씨) 입니다.

다음 예제에서는 자산의 온도 측정 데이터를 집계하여 시간당 최대 화씨 온도를 계산하는 지표 속성을 보여줍니다. 이 객체는 예입니다.AssetModelPropertya가 포함되어 있습니다.지표. 이 객체를 의 일부로 지정할 수 있습니다.CreateAssetModel페이로드를 요청하여 지표 속성을 생성합니다. 자세한 정보는 자산 모델 생성(CLI)을 참조하십시오.

예 연결된 자산의 데이터를 입력하는 지표 정의 예

다음 예제에서는 여러 풍력 터빈의 평균 전력 데이터를 집계하여 풍력 발전소의 총 평균 전력을 계산하는 지표 속성을 보여줍니다. 이 객체는 예입니다.AssetModelPropertya가 포함되어 있습니다.지표. 이 객체를 의 일부로 지정할 수 있습니다.평균트루범위 지표 CreateAssetModel페이로드를 요청하여 지표 속성을 생성합니다. 자세한 정보는 자산 모델 생성(CLI)을 참조하십시오.

Average True Range - ATR 지표

ATR 지표는 단독으로 방향을 표시하는 시도를 제쳐두고 시장의 변동성과 변동성을 측정하는 도구로 Welles Wilder에 의해 소개 되었습니다. True Range(트루 범위)와 달리 ATR에는 갭과 한계 이동의 변동성이 포함됩니다. ATR 지표는 강력한 움직임을 위해 가격 움직임에 대한 시장의 관심을 평가하는데 효과적이며 일반적으로 큰 폭의 돌파(break-out)를 동반합니다.

ATR 지표 사용 평균트루범위 지표 방법

ATR은 일별 및 더욱 긴 타임프레임을 가진 14개 기간과 함께 사용되며, 거래 상품의 가격과 관련된 변동성 값을 반영합니다. ATR 값이 낮으면 일반적으로 범위 거래에 해당하며, 값이 높으면 추세 브레이크아웃/브레이크다운을 나타낼 수 있습니다.

ATR 지표

ATR 지표 (Average 평균트루범위 지표 True Range, 실변동폭의 이동평균)

ATR 계산

ATR은 다음 세 값 중 가장 큰 트루 범위(true range)의 이동 평균입니다.

  • 오늘 최고가에서 오늘 최저가까지의 거리
  • 어제 종가에서 오늘 최고가까지의 거리
  • 어제 종가에서 오늘 최저가까지의 거리

거래 플랫폼에서 Average True Range (실변동폭의 이동평균) 사용 방법

Use indicators after downloading one of the trading platforms, offered by IFC Markets.

average true range (ATR)

ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Источник: INOMENT FOREX MENTORSHIP:
한국에서는 아직 일괄된 번역 용어가 없어서 ATR이라는 약자로 통합니다. 일반적으로 어제의 종가와 오늘의 종가 차이를 하루 동안의 가격 변동폭이라고 말하지만 엄밀한 의미로 말하는 것이고 이것이 그렇게 정학한 의미는 아닙니다. 왜냐하면 하루 종일 거래가 단지 종가로만 이뤄지는 것이 아니기 때문입니다. 장중에 평균트루범위 지표 주가는 고점도 들고 저좀도 만들기에 이 모든 것을 다 감안하여 하루 동안의 주가 변동폭을 계산해야 하는데 웰러스 월더는 이러한 변동폭을 진정한 의미의 변동폭, 즉 True Range라고 불렀습니다. 그리고 True Range를 이동평균하는 것이 ATR입니다. 일반적으로 ATR을 구할 때 14일이 주로 사용됩니다.

  • ART를 굳이 번역한다면 평균진정 가격범위(Average True Range)정도가 되겠다. 우리나라에는 아직까지 이 지표에 대한 일관된 한글 번역 용어가 없다. - INOMENT FOREX MENTORSHIP

ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Источник: 개인 블로그:
ATR은 평균트루범위 지표 시간에 따른 변동성을 보여주는 지표이다. 이런 변동성 측정을 위해서는 TR에 대해서 먼저 알 필요가 있다.

TR(True Range)는 J.Wells Wilder가 소개한 지표로 (당일고가 - 당일저가), (전일종가 - 당일저가), (당일고가 - 전일종가) 중에 최대값을 취해 차트로 표시한다.

이러한 TR의 기간에 대한 이동평균으로 나타낸 지표가 바로 ATR이다.

  • ATR은 가격 변동값만을 이용하기 때문에, 주가 등락율이 얼마나 되는지 확인할 수 없다. - 개인 블로그
  • 호들로미터의 분석 알고리즘은 정확히 밝히지 않았지만, 트레이딩뷰(TradingView)의 오픈소스 코드와 주식시장에서 많이 사용하는 ATR(Average True Range) 지표 등을 활용한 것으로 보인다. - 파이낸셜 뉴스

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평균진정범위(ATR)란?

ATR

변동성은 시장 초기부터 존재해온 개념입니다. 자산 가격은 수요와 공급에 따라 결정되고 그 기조는 꽤 변덕스럽습니다. 가상화폐 시장은 그 변동성으로 악명높습니다. 가격이 큰 폭으로 변동하면서 2010년 초 엄청난 거품이 생겼던 거라고 할 수 있을 정도입니다.

애널리스트들은 수 십년간 변동성에 대해 연구하고 있지만 여전히 그 개념은 어느 자산을 막론하고 상대적인 오해를 낳고 있습니다. 크립토의 변동성도 크게 다르지 않습니다. 트레이더, 투자자, 커뮤니티 회원을 막론하고 더 혼란스러우면 혼란스러웠지 덜한 변동성을 경험하지는 않을 겁니다. 크립토 변동성을 오해하는 경우는 항상 있어왔지만 사실 불확실성은 크립토 시장에만 존재하는 것이 아닙니다. 그 미묘한 뉘앙스를 이해한다면 트레이더는 경쟁 우위를 점할 수 있습니다.

크립토 시장에서 변동성이란?

일반적으로 변동성이란 “현실화된 변동성” 개념을 말합니다. 즉 과거 가격 기록 데이터에서 나타난 변화에서 도출한 값이라는 겁니다. 변동성이 높을 수록 리스크와 관련성이 높아지는데, 이는 시장 조건이 거래에 영향을 미치게 된다는 것이고 투자가 빠르게 수익이나 손실로 이어지게 된다는 의미이기도 합니다. 데이 트레이더나 다른 단기 투자자에게는 굉장히 유용한 도구이겠지만, 기업이나 소규모 투자자에게는 가상화폐 진입을 가로막는 가장 큰 장애물이기도 합니다.

보통 변동성이 낮은 화폐는 안정성이 높고, 유동성이 높고 변동성이 낮은 가상화폐가 시장 진입을 위한 기저 화폐로 사용됩니다. 예를 들면 비트코인 (BTC), 이더리움 (ETH), 그리고 스테이블 코인테더 (USDT)가 있습니다. 리스크는 정확한 측정이 불가능하지만, 트레이더들은 보통 다양한 기술 지표를 활용하여 변동성 수치를 추적합니다.

평균진정범위(ATR)란?

J.Welles Wilder Jr는 1970년데 말에 출간한 그의 책 “신(新) 개념 기술트레이닝 시스템”에서 트레이더들이 변동성을 측정할 수 있도록 도와줄 수 있는 평균진정범위(ATR) 기술 분석 지표를 소개했습니다. ATR 은 특정 기간동안 자산 가격의 전체 범위를 해체하여 시장의 변동성을 측정합니다.

ATR은 시장 주문 시 매수/매도 지점을 표시할 때도 사용합니다. 이를 통해 트레이더가 가격 변동이 얼마나 심한 지 이해하고 손절가를 어디로 잡을 것인 지 결정하도록 도와줍니다. 변동성이 직접적으로 리스크를 대변하지는 않지만 관련 리스크를 추정할 수 있는 변동성을 분석하도록 도와줄 수 있습니다. 그러나 리스크는 변동성보다 훨씬 더 비가시적인 개념입니다.

변동성이 매우 높은 디지털자산은 사람의 반응 속도보다 더 빠르게 더 극단적으로 가치가 변합니다. 변동성은 투자 리스크 정도를 완전히 대변하지는 않지만 가상화폐 트레이딩이나 투자 전에 반드시 고려해야 할 주요 요인 중 평균트루범위 지표 하나임을 분명합니다. 변동성은 또한 투자 내러티브에서 핵심적인 역할을 담당하는 데, 이는 디지털 자산에서 특히 그렇습니다.

기관 투자자는 이미 가상화폐 리스크가 매우 높다는 생각에 진입할 마음을 접었습니다. 사실 피델리티 디지털 자산이 진행한 투자자 설문조사 결과 기관 투자자의 진입을 막는 핵심 장벽으로 변동성이 꼽혔습니다. 일부 애널리스트는 이를 불확실탓으로 돌리지만 사실 펀더멘털 투자 오류입니다. 전문적인 통찰력으로 포트폴리오를 관리하기 보다는 심리적 장애 때문에 변동성과 리스크를 하나로 합해서 보기 시작한 겁니다.

평균진정범위(ATR) 계산 방법

크립토 트레이딩에 ATR 지표 활용하기

실질적으로 ATR 지표는 주어진 기간 동안 진정 범위에 적용되는 이동 평균입니다. 어느 기간이든, 진정 범위는 다음 세 값 중 가장 높은 값을 대변합니다: 고점과 이전 종가 간 차이, 현재 평균트루범위 지표 저점 마이너스 이전 종가 값, 현재 고점과 저점 간 간극.

기간은 보통 14일로 설정하지만 이 역시 트레이더는 시장 상황에 맞게 변경할 수 있습니다. ATR은 시장 변동성에 대한 시그널만 제공할 뿐 시장이 강세인지 약세인지 여부는 반영하지 않습니다. ATR이 높으면 추세 시장을 대변하는 반면 값이 낮을 수록 시장 가격이 보합을 향한다는 것을 시사합니다.

ATR은 원자재 시장에서 처음 사용되기 시작했습니다. 그 후, 다른 섹터에서도 도입되어 사용되면서 트레이더들이 시장 이동과 추세를 평가하도록 도와주었습니다. ATR 지표는 또한 트레이더가 퍼센티지 기반 트레이딩 시스템을 사용하는 대신 트레이딩 범위를 확대하여 매수/매도하도록 도와줍니다.

트레이더는 또한 ATR을 활용하여 트레일링 손절 값을 추가하고 역전 현상이 생길 때마다 이를 탐지하여 수익을 보호할 수 있습니다. 상승이동 시 평균트루범위 지표 가격행동은 최저점부터 최대 3ATR까지 나타날 수 있습니다. 최고 종가 아래로 3ATR까지의 가격 이동은 약세로 역전될 수 있다는 시그널이 될 수 있습니다.

가상화폐 시장 변동성은 누군가에게는 장애로 보일 수 있지만 다수에게는 매력적인 조건이 됩니다. 일부 전문적인 트레이더는 바로 이 변동성 때문에 크립토 시장에 진입했습니다. 적은 스윙으로 상당한 수익을 얻을 수 있기 때문이죠. 이는 시장에 유동성을 가져오고 거래소 가격차(spread)를 줄이고 보다 성숙한 시장을 조성하는 역할을 할 수 있습니다. 더 많은 트레이더들이 변동성을 쫓게되면서 기존의 투자는 안정성을 찾고 신규 자산이 더욱 매력적인 후보로 떠오르게 됩니다.

변동성은 타격이 클 수 있지만 반드시 두려워해야 하는 건 아닙니다. 일부 투자자는 가상화폐에서 수익을 얻고 파생상품을 통한 자산 클래스에 노출되는 위험은 완전히 피할 수 있습니다. 그러나 투자자라면 소규모 투자자든, 기관 투자자든, 모든 계란을 한 바구니에 담는 리스크를 범하지 않는 게 중요합니다. 바구니에 담긴 계란이 그다지 변동성이 높지 않다고 해도 말입니다.

더 많은 사람들이 블록체인에 투자하면서, 크립토 자산의 변동성이 바로 줄어들지는 않겠지만 보다 바람직한 자산 클래스의 특성을 갖추게 될 겁니다. 크립토 포트폴리어의 급작스러운 상승과 하락으로 수익 반복성에 더 큰 안정성이 더해질 수 있으며 고정 기간동안 수익성은 평균치에 가깝게 변할 겁니다. 가상화폐 투자를 다양하게 조정하면서 변동성은 훨씬 더 관리가능하게 변모해갈 것이며 변동성을 추적할 수 있는 방법은 많지만 일부 방법은 그 확실성이 더 클 수 있습니다.

변동성 측정하기

ATR이 항상 시장 변동성을 추적할 수 있는 가장 적합한 지표는 아닙니다. 예를 들어 ATR은 추세 시장에서 장기간 극단적인 포지션을 선점하며 급장스러운 변화를 탐지하는 데 적합하지 않을 수 있습니다. 데이 트레이더는 종종 시장이 오픈하면 ATR 급등을 알아챕니다. 이 때가 하루 중 변동성이 가장 높은 시점이기 때문입니다. 그러나 블록체인은 24시간 돌아가기 때문에 가상화폐 시장에는 이를 적용하기 어렵습니다.

전통 시장은 주말에 개장하지 않기 때문에 함수에서 디지털 자산보다 더 적은 데이터 포인트를 사용하여 변동성을 측정합니다. 오류는 많지만 크립토는 가용한 자산이 많다는 의미이기 때문에 자산의 변동성을 측정하기 더 수월할 수 있습니다. 실제로는 그 차이가 상대적으로 유의미하지 않습니다. 계산에서 주말 트레이딩 데이터를 제거하면 변동성 측정치가 크게 달라지지 않기 때문입니다.

ATR은 또한 방향성을 반영하지 않습니다. 즉 변동성이 높다는 시그널은 상방을 뜻할수도 하방이동을 뜻할 수도 있다는 겁니다. 이러한 이유로 ATR은 평균방향지표(ADX)나 이동평균과 같은 추세 방향을 예측하는 지표와 조합하여 사용될 때 가장 좋습니다.

가상화폐 거래가 지닌 또 다른 문제는 전 세계 정부 대부분이 시장을 규제하지 않는다는 겁니다. 일부는 이를 장점이라고 생각하지만 결국 블록체인 시장에 진입하는 잠재적인 투자자의 수가 확연히 줄여들게 되는 결과를 낳게 됩니다. 주식 시장의 변동성은 그리 큰 문제가 아닙니다. 유동성이 굉장히 높은 시장에서는 주식 가격저점이 너무 낮을 경우 “폴백 가격(fallback prices)”과 같은 해결책을 쓸 수 있기 때문입니다.

인도의 가장 큰 주식브로커인 Zerodha의 공동 창업자이자 이사인 Nikhil Kamath는 다음과 같이 말합니다: “ATR이 높을수록 최근 지표가 변동성 증가를 확인했다는 의미가 되며 이러한 수치 인근에서 매수할 때 보다 신중해야 한다는 시그널이다.” 또한 주식 시장 변동성 계산 결과는 가격 행동이 어느 정도의 변동성으로 어느 방향으로 향할지보다 지표의 이동 정도에 초점을 맞춘다고 강조합니다.

대부분의 기술 지표와 마찬가지로 ATR은 가상화폐만을 위해 설계된 것은 아니지만 그렇다고 이용가치가 없는 것은 아닙니다. 특히 가장 오래되고 유동성이 높은 디지털 자산인 비트코인처럼 변동성이 낮은 자산에서는 ATR이 특히 유용할 수 있습니다. 파생상품 시장의 도입은 전통적으로 자산 변동성을 줄이는 데 도움이 되어 왔으며 비트코인에도 크게 다르지 않게 적용됩니다.

또 하나 중요한 점은 비트코인 변동성은 가격과 함께 움직인다는 겁니다. 즉, 가격은 하락 후 변동성이 줄어듭니다. 이 점이 바로 VIX(CBOE 변동성 지수)가 S&P500 상의 가격 이동에 따라 평균트루범위 지표 반응하는 방식과 크게 대조적인 부분입니다. 변동성과는 거의 완벽하게 음(negative)의 상관관계를 지니기 때문입니다.

또한, 디지털 자산 가치 평가에 표준적인 기반이 없기 때문에 크립토에서 변동성을 측정하는 것은 덜 효과적입니다. 블록체인 사업은 여전히 외환거래나 주식과 같은 전통적인 시장과 비교하면 소소하지만 입소문을 타고 더 많은 기관 투자자가 자금을 투자하고 있습니다. 크립토 시장 자본화는 지난 수년간 끊임없이 그 무엇보다 빠른 속도로 상승해왔습니다.

변동성 vs 리스크

사람이라면 본능적으로 위험을 회피하려 합니다. 금융 쪽에서는 더욱 그렇습니다. 그러나 고(高) 리스크가 손실을 암시한다면 동시에 더 높은 보상으로도 이어질 수 있는 겁니다. 손실 회피는 특히 성숙한 시장에서 발생할 수 있는 잠재적인 손실보다 훨씬 더 큽니다. 리스크외 변동성은 분명히 부정적인 지표지만 S&P500 변동성 지표인 VIS를 공포지수(fear index)라 부르는 과정으로 강화될 수 있습니다.

변동성과 리스크를 한 가방에 넣는 것은 정확하지 않을 뿐 아니라 위험합니다. 지표를 통해 변동성을 어느 정도 측정할 수 있지만 리스크는 단독 항목입니다. 예상치 못한 상황은 언제든 발생할 수 있고 이를 예측할 수 있는 지표는 어디에도 없습니다. 뿐만 아니라 변동성을 리스크와 동일시하는 믿음은 결국 변동성이 적은 시장에는 가격 하락 가능성이 더 낮다는 의미로 이어지는데, 자산 가격은 외부 사건의 영향을 받아 하락할 수도 있습니다.

ATR 지표는 테크니컬 애널리스트의 필수 도구이긴 하지만 그 약점을 정확히 이해해야 가장 적절하게 활용할 수 있습니다. 변동성을 확실히 이해하지 않으면 ATR을 남용하여 포트폴리오에 악영향을 미칠 수 있습니다. 특히 진입/청산 지점을 설정하는 유일한 지표로 활용한다면 더욱 그렇습니다.

그러나 ATR은 트레이딩에서 가장 높은 명성을 지킨 기술 지표 중 하나로 자산 변동성에 대한 단순한 시각 차트를 제공하는 것 만은 분명합니다. 후행성 지표이기 때문에 ATR은 과거 데이터를 기반으로 결과를 산출합니다. 이를 통해 통찰력은 제공하되 시그널은 제공할 수 없습니다. 그렇다 해도 ATR과 변동성 측정은 차트 분석의 가장 기본적인 구성요소임은 부정할 수 없습니다. 이를 통해 시장의 진정한 기능을 보다 잘 이해할 수 있는 필수 도구인 것입니다.

평균트루범위 지표

[주식지표] 평균진정 가격범위, ATR(Average True Range)

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ATR(Average True Range) 개념

ATR은 시장 변동성을 나타내는 유명한 보조지표입니다. 최초에 일반상품시장 매매에 활용되기 위해 고안되었으나 현재는 주식시장에도 널리 활용되고 있습니다. 전일 종가를 포함한 오늘 주가변동의 최대폭을 측정하여 약 하루에 변동할 수 있는 최대범위 수준을 측정하는 지표라고 이해할 수 있습니다. 해당 지표로 매수 혹은 매도 시그널을 캐치하지는 않으며 일반적으로 포지션 청산(혹은 손절)을 위한 기준으로 널리 활용되고 있습니다.

: 일반적으로 매매가 대비 2*ATR 수치이상으로 주가가 하락할 경우 손절기준으로 판단합니다. ATR앞의 계수인 2값은 시뮬레이션에 따라 0.5~3 수준으로 변경하여 평균트루범위 지표 활용하기도 합니다. 다만, 리스크관리 관점에서 n*ATR = 계좌금액*n%이 되도록 매수 수량 조정(켈리공식)과 연계하여 활용할 필요가 있습니다.

일정기간(예. 14일 활용)의 주가변화에 대해

(일봉에 대해 주로 활용되나 필요할 경우 1분봉, 5분봉 등으로 확장가능)

· n = 사용자가 선택한 일정기간

ATR 산출코드 (Python)

import pandas_datareader.data as web import datetime start = datetime.date(2020,1,1) end = datetime.date.today() stock_df = web.DataReader('FB','yahoo',start,end).reset_index() def cal_ATR(df, n_days=14): df = df.sort_values('Date').reset_index(drop=True) tr_data = pd.concat([df'High','Low', df['Close'].shift(1)], axis=1) tr = tr_data.max(axis=1) - tr_data.min(axis=1) df['atr'] = tr.rolling(min_periods=n_days, window=n_days, center=False).mean() return df stock_df2 = cal_ATR(stock_df, 14)

ATR 지표값의 목적은 변동성 측정입니다. 이를 통하여 매매타이밍을 측정하기 보다는 리스크관리에 초점이 있습니다. 개인적인 매매성향에 따라 ATR값을 기준으로 매매대상 종목을 필터링 할 수도 있습니다. 또한, 전일 종가를 포함한 하루간의 변동성이 아닌 여러날짜의 최대변동폭을 측정할 수도 있으며 시장 참가자의 매매성향(단타중심인지 장기보유 투자자인지)에 따라 최대변동폭 기간을 다르게 설정하여 활용할 수도 있습니다.


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