기술적 지표의 한계

마지막 업데이트: 2022년 7월 9일 | 0개 댓글
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투자 전략마다 담을 수 있는 그릇의 한계가 있다 (진짜 중요한 전략은 숨겨라)

과거 개인투자자는 주식투자를 주먹구구식으로 하였습니다만, 2020년대 개인투자자 중 상당수는 나름의 투자 전략을 세우고 이를 실전 투자에 활용하고 있습니다. 이 과정에서 기관이나 외국인 투자자 수준 아니 그 이상 높은 수준의 투자 연구들이 개인투자자 수준에서 진행되기도 하고, 이 과정에서 만들어진 전략들을 블로그, SNS, 책을 통해 공개하기도 합니다.
그런데 말입니다. 아이러니하게도 투자 전략은 그 특성에 따라 담을 수 있는 그릇의 한계가 있습니다. 이를 모르는 분들이 많은 듯하여 오늘 증시 토크에서 주제로 잡아보았습니다.

대중적인 대박 전략은 없다. 특히 단기 관점/규모가 작은 형태일수록.

다양한 형태의 투자 전략이 시장에 존재합니다. 가치투자 기반의 전략, 자산 배분 전략, 기술적 분석을 기반으로 한 전략, 수급 분석을 활용한 전략, 경제 지표를 활용한 전략, 이벤트 효과를 노린 전략 등 셀 수 없이 많은 전략이 알려져 있고 많은 투자자분이 활용하고 있지요.

그런데 말입니다. 이 모든 투자 전략들은 담을 수 있는 그릇의 한계가 있습니다.
사람들은 좋은 전략이 있으면 친구나 지인들에게 알려주면서 자신의 연구를 자랑하고 싶어 하다 보니 전략은 서서히 대중에게 알려지게 됩니다. 하지만 해당 투자 전략이 단기적인 관점이거나 기술적 지표의 한계 매매 대상 자산의 거래대금 혹은 규모가 작을수록 그릇의 한계는 점점 작아지게 되지요.

대표적인 사례로 코스피 선물-현물 간의 차익거래를 예로 들 수 있겠군요.
현재는 선현물 차익거래 기회가 번개처럼 생겼다가 사라지다 보니 프로그램을 필수적으로 사용해야 하고 기대수익률이 그리 높지 않습니다. 그런데, 과거 2000년 초반에는 현재와 비교해 선물-현물 간의 차익거래는 땅 짚고 헤엄치기였습니다.
그래서였을까요? 2000년 초반 모 증권사 HTS에는 개인투자자도 사용하라는 의미에서 선현물 차익거래 화면이 등장하기도 하였습니다.
하지만 해당 화면은 큰 인기를 끌지 못하였습니다. 당시 한국 증시에서 차익거래가 땅 짚고 헤엄치기처럼 쉬웠다 보니 개인, 기관, 외국인 모두가 달려들었고 어느 순간부터는 현재처럼 차익거래 기회는 순간 생겼다가 사라지는 존재가 되고 말았습니다.

이러한 개념은 개인투자자분들이 애용하시는 기술적 매매 전략도 마찬가지입니다.
증권사 HTS나 MTS에 기본 탑재되어있는 기술적 지표들 정말 다양하지요. 경우에 따라서는 미국 NASA 출신 과학자들이 월스트리로 이직한 후 미사일 추적 원리를 활용하여 뉴욕 월스트리트에서 개발한 예도 있습니다.
뭔가 엄청나고 훌륭할 듯하지요? 하지만 그 전략들은 과거에 이미 너도나도 사용하면서 효용성이 떨어지면서 누군가 공식을 공개하면서, 지금 우리가 쉽게 접할 수 있게 된 것입니다.

위의 이야기는 조금 과거 이야기이니 실감 나실 수 없으니 최근 사례를 하나 꺼내 보겠습니다.

대중화된 투자 전략의 아쉬운 사례 : 양매도 ETN의 뜨거운 열풍 그리고 그 이후

2018년 당시 폭발적인 인기를 누리던 H사의 양매도 ETN의 주가 추이

2018년 당시 증시에서는 양매도 ETN이 투자자들의 관심을 받았습니다. 콜옵션과 풋옵션 양쪽을 매도함으로써 프리미엄을 취하는 H 증권사의 양매도 ETN 전략은 당시 중위험 중수익 투자 상품 그리고 전략으로 투자자들에게 관심을 받았습니다.
그리고 해당 금융 상품에 투자하는 투자자가 늘면서 점점 규모는 커졌고, 다른 증권사에서도 유사 전략 ETN을 연이어 출시하면서 투자자들의 관심은 더욱 뜨거워졌지요.

그런데 그즈음 옵션 투자하는 이들 사이에서 볼멘소리가 들리기 시작합니다. 옵션 시간 가치가 얇아지면서 옵션 매도전략으로 먹을 것이 없다고 하더군요. 양매도 ETN이 규모와 종류가 폭발적으로 늘어 시가총액이 수조 원 규모로 커지니, 옵션 시간가치를 먹을 수 있는 투자 기회가 사라져 버린 것입니다.

진짜 중요한 투자 전략 또는 투자 재료가 있다면 혼자만 아시라.

개인투자자분들 중에는 자신이 발견한 투자 전략 또는 투자 재료를 친구, 지인들에게 자랑삼아 이야기하시는 분들이 왕왕 있습니다. 하지만 그 전략이나 재료가 투자자들에게 널리 알려지고 활용될수록 그 전략은 점점 효용성이 떨어지게 됩니다. 기대 수익은 점점 얇아지게 되지요.

이는 마치 케이크를 나누어 먹는 것과 같습니다.
큰 케이크를 혼자 발견하였을 때는 배불리 그 케이크를 먹을 수 있지만, 10명, 100명, 100명, 만 명, 수십 수백만 명이 그 케이크에 달려들게 되면 먹어보기는커녕 크게 다칠 수 있지요.
투자 전략은 이와 같습니다. 단기 투자 전략일수록, 거래대금이나 자산 규모가 작은 투자 대상일수록 그 수익의 케이크 크기는 작습니다.

그렇다 보니, 투자 관련 금융회사 기술적 지표의 한계 또는 투자 전략을 연구하는 회사 중에는 고객 수를 제한하는 경우가 왕왕 있습니다. 아무리 좋은 것도 너무 많은 사람이 나누어 먹을 수는 없기 때문입니다.

기술적 지표의 한계

주요선진국의 과학기술지표 체계 연구동향

지식기반경제(knowledge-based economy)에서 과학기술이 차지하는 기술적 지표의 한계 역할의 증대에 따라, 과학기술투자의 효
율성 제고 및 그 성과물의 사회경제 목적을 위한 효과적인 활용이 중요한 사회적, 정책적 화두의 하나로 등
장하고 있다. 이러한 배경에서 과학기술지표(S&T indicators)의 의미는 더욱더 부각되고 있다. 과학기술지
표는 복잡한 현실의 과학기술 관련 활동과 그 산출물을 객관적으로 검토, 비교, 분석할 수 있게끔 해 주는
계량화된 수치의 체계화된 집합이다. 특히 과학기술의 세분화 및 전문화 그리고 과학연구 환경의 급속한 변
화 등으로 인해 지금까지 과학연구활동에 대한 주 평가 방법으로 사용되어 온 동료평가(peer review)를 보
다 계량화, 객관화할 수 있는 평가방법을 통해 보완할 필요가 제시되고 있다. 과학기술지표는 과학정책 기
획집행자들과 기타 연구개발지원기관에 과학기술 활동의 현황을 제공하고 이를 기초로 앞으로의 발전 방향
을 예측할 수 있게 할 뿐만 아니라, 실제 연구에 종사하는 연구자들에게도 자신 및 동료 연구자들의 활동
에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있다.

본 글은 과학기술지표 체계를 구축, 발전시키려는 선진 각국 및 국제기구의 노력이 어떻게 진행되고 있는지
를 파악하고, 개별 국가/기구의 분석으로부터 도출된 결론을 우리나라의 과학기술지표 개발 노력에 견주어
판단해 보며, 이를 통해 향후 우리나라 과학기술지표 개발활동에 대한 시사점을 도출해 보려 한다. 이 글
은 먼저 과학기술지표의 정의와 유형, 그리고 기준 및 단계들을 이론적으로 검토한다. 구체적으로 이 글에
서 다루어지는 주요 국가 및 기구는 과학기술지표 개발 활동에서 두드러지는 OECD, 미국, 일본이다. 또한
우리나라의 과학기술지표 개발활동에 대해서도 간략하게 서술할 것이며, 결론적으로 각국에 대한 연구내용
들을 종합하면서 우리나라에 대한 시사점들을 정리한다.

2. 과학기술지표의 개념, 유형 및 기준

OECD는 과학기술지표를 “과학기술시스템의 내부구조, 과학기술과 경제, 사회, 환경과의 관계, 과학기술의
목표달성 정도, 과학기술활동 자체 및 이로 인한 영향 등 과학기술시스템에 관한 다양한 질문에 객관적으
로 답할 수 있도록 설계된 일련의 자료 체계”로 정의하고 있다. 과학기술의 전문화 및 거대화에 따른 연구
개발 투자의 효율성 제고가 중요한 정책적 이슈로 등장함에 따라 현황 파악과 향후 추세를 제공해 줄 수 있
는 과학기술지표에 대한 관심 역시 증가해 왔다. 이에 따라 선진 각국 및 주요 연구기관들은 다양한 종류
의 과학기술지표들을 개발, 발전시켜 실제 정책평가 및 기획과정에 반영해 오고 있다.

과학기술지표의 유형은 크게 투입(input)지표와 산출(output)지표로 구분될 수 있다. 여기서 투입지표는 연
구개발비나 연구개발인력과 같이 과학기술 연구개발 수행을 위해 투입되는 요소들을 반영하며, 산출지표는
과학논문이나 특허, 기술무역 등의 가시적 지표 뿐 아니라 과학기술의 사회경제효과 등과 같은 장기적이고
쉽게 포착되지 않는 내용들까지 포괄한다. 하지만, 과학기술의 발전이 투입으로부터 산출에 이르는 단순선
형모델에 의해 설명되기 힘들며, 그 중간과정에 일종의 ‘블랙박스’(black-box)처럼 남아있는 연구개발 활
동은 예측하기 힘든 다양한 사회경제적 부산물 또는 효과들을 가져올 수 있음에 유의할 필요가 있다. 지금
까지 과학기술 관련 통계 및 지표는 주로 자료에 쉽게 접근할 수 있고 기존 경제통계와 연계가 수월한 투입
지표들에 집중해 왔으나, 과학기술 연구개발이 가지는 보다 복잡하고 시스템적인 성격을 포착하기 위해 다
양한 성과(outcome)지표를 개발, 발전시키고 또한 과학기술과 사회와의 연관에 대한 지표들도 새로이 발굴
하려는 노력이 기술적 지표의 한계 기울여지고 있다.

지표 선정의 기준으로는 대표성, 취득가능성, 비교가능성, 반복성, 정책성, 단순성 등을 들 수 있다. 즉 지
표는 대상을 가급적 정확하고 용이하게 대변할 수 있어야 하며, 또한 정책적 함의를 충분히 제공할 수 있어
야 한다. 최근에는 1차원적인 단순지표를 넘어서 연구개발의 여러 측면을 함께 고려하는 복합지표
(compound indicator)에 대한 요구가 증가하고 있다. 복합지표는 우선 그 기본이 되는 통계 및 지표들의 정
립 및 축적이 필수적이고 또한 이들 지표들을 어떻게 하나의 지표로 통합할 것인가에 대한 통계적, 수학적
모델링이 필요하다는 점에서 상당한 수준의 지표체계 발전을 전제로 한다.

3. OECD의 과학기술지표 체계

OECD는 유럽을 중심으로 한 주요 선진국들의 경제기구로서, 과학기술정책 및 관련 지표 개발을 하위 분과
“과학, 기술 및 혁신”의 주요 업무의 하나로 추진하고 있다. 특히 과학기술정책위원회(Committee of S&T
Policy: CSTP) 산하 과학기술지표전문가그룹(National Experts on S&T Indicators: NESTI)은 정기회의와 주
요 이슈에 따른 임시회의 및 워크숍 등을 통해, 각국 과학기술지표의 국제비교 가능성을 제고하고 각국 연
구개발 관련 설문조사에 대한 방법론적 지침을 개발, 발전시키기 위한 활동을 적극적으로 전개하고 있다.

특히 과학기술지표 수집 및 국제비교 방법론 면에서 가장 주요한 OECD의 업적은 프라스카티 지침서
(Frascati Manual)의 발간이라 할 수 있다. 프라스카티 지침서는 1963년 첫 번째 판이 발행된 이후 지금까
지 5차에 걸쳐 개정되었으며, OECD NESTI는 2002년 말 그간 진행되어 온 6판 개정작업을 마무리하면서 “프
라스카티 지침서 2002”를 발간하였다. 이러한 지침서의 개정작업은 한편으로는 과학기술지표의 측정 방법
론의 지속적인 발전과, 다른 한편으로 이들 지표가 반영하는 대상인 과학기술 연구개발 활동 및 연구개발
환경 - 특히 경제구조 및 국제관계 - 의 변화에 대응하기 위한 것이다. 예를 들어 최근판 지침서는 경제구
조 및 혁신체계의 변화에 발맞추어, 소프트웨어나 서비스 부문의 연구개발, 그리고 정보기술에 대한 항목
을 강화하고 연구기관 및 기업체의 유형을 현실에 맞게 보완했으며, 많은 방법론적 쟁점들을 보다 정확하
게 정의하려 노력하고 있다. 프라스카티 지침서와 더불어 OECD는 다양한 과학기술지표에 대한 일련의 세부
지침서들을 발간해 왔다. 기술무역 관련 지침서(1990), 국가혁신조사에 관한 Oslo Manual(1992 발간, 1997
개정), 특허 지침서(1994), 과학기술인적자원 측정에 관한 Canberra Manual(1995 발간, 2001년 개정) 등이
그 예로 이들은 프라스카티 지침서와 함께 과학기술지표 방법론에 관한 “프라스카티 가족”(Frascati
family)을 형성하고 있다.

또 하나 OECD의 최근 지표개발 활동 중 주목할 만한 것으로는 1996년 NESTI와 OECD 사무국에 의해 발족된
Blue Sky Project를 들 수 있다. 이 프로젝트의 목적은 공급측면에서 새로운 요인에 의해 형성된 기회를 이
용하고 수요측면의 변화에 발맞추어 통계를 수정, 개발하는 것이다. 그 구체적인 내용으로는 지식기반경제
하에서 지식에 대한 투자의 측정, 고급인력의 국제유동성 관련 지표 개발, 국가 및 지역혁신 연구, 성과지
표로서의 특허의 활용, 정부예산과 연구개발의 연관, 그리고 연구개발의 산업에 대한 영향 측정 등이 포함
된다.

4. 미국의 과학기술지표 체계

미 연방정부의 과학기술 연구개발체계는 전통적으로 다수의 연방기구에 의해 수행되는 다원주의적 특징을
지닌다. 즉 기술적 지표의 한계 실제 연구개발 기획 및 추진은 보건복지부, 에너지부, 상무부 등 주요 연구개발 관련부서의 관
할 하에 진행되고, 연방정부는 이들의 전체 활동을 종합조정하고 국가 차원에서 기획하는 임무를 담당하고
있다. 따라서 각 연방기구들은 각자의 정책적 필요에 따라 과학기술 관련 통계와 지표를 수집·정리하고 있
다. 그 중 미국 과학기술정책에서 가장 주요한 역할을 수행하는 것은 국립과학재단(National Science
Foundation)에서 격년 간격으로 발행하는 있는 과학공학지표집(Science and Engineering Indicators: SEI)
이다. SEI는 1972년 “과학지표집”이라는 이름으로 미국 과학기술의 건강상태에 대한 연방정부 및 의회에
대한 보고서의 형태로 최초 발간된 이후, 변화된 상황에 맞추어 기술에 대한 내용을 포함시키고 발간 간격
을 조정하여 1987년 판부터 지금과 같은 명칭으로 발간되어 오고 있다. SEI는 국가 차원에서 과학기술 및
관련 교육 지표들을 체계적으로 정리하고 시계열적인 데이터를 축적해 온 최초의 시도로 이후 주요 국가
및 연구개발 관련 국제기구들의 통계 및 지표 개발에 대한 중요한 모범 사례로 꼽혀오고 있다. 실제로 OECD
의 경우 이미 1960년대 초 국제비교가 가능한 국가별 과학기술통계와 지표에 대한 사전 연구가 광범위하게
이루어졌음에도 불구하고, 실제 통계자료의 축적이 이루어진 것은 SEI 발간 이후인 1970년대 중반부터였
다.

NSF에서 SEI 발간을 담당하고 있는 부서는 사회·행동·경제과학국 산하의 과학자원통계실(Division of
Science Resources Statistics: SRS)이다. SRS는 주기적으로 수행되는 과학기술 관련 자체 서베이 결과와
여타 정부기관에서 수행한 연구결과들을 종합하여 SEI의 발간에 참조하고 있다. SEI의 구체적인 지표 내용
의 최근 변화를 살펴보면, 기존의 투입지표에 대한 집중에서 벗어나 점차 논문발표 및 이의 과학공동체에
대한 영향도, 연구개발의 산업기술과의 연관성을 대변하는 특허 지표의 활용, 기술무역이나 세계화 등의 현
안에 대한 지표, 그리고 과학기술에 대한 사회인식, 일반대중의 과학기술에 대한 이해와 태도 등으로 과학
기술이 사회와 맺는 복잡한 연관을 보다 잘 포착하기 위해 지표의 다변화를 꾀하고 있음을 알 수 있다.

5. 일본의 과학기술지표 체계

일본은 과학기술지표를 국가 과학기술활동을 정량적, 체계적으로 파악하는 방법으로 인식하고 1980년대부
터 지표에 대한 연구를 수행해 왔다. 일본에서 과학기술지표 관련 업무를 주로 담당하고 있는 부서는 1988
년 설립된 일본과학기술정책연구소(NISTEP)이다. NISTEP은 1991년 “과학기술지표” 보고서 1판을 발간하였
으며, 1995년 과학기술기본법 제정, 1996년 과학기술기본계획 수립 등을 계기로 과학기술지표에 대한 관심
이 증가하면서 1995년, 1997년 그리고 2000년에 각각 개정판을 발간하였다. 최근 일본의 과학기술지표 개
발 활동은 판단형 지표의 확립 및 정책평가형 지표로의 변화와 새로운 지표 추가 및 기존 지표의 문제점 해
결이라는 두 개의 큰 흐름으로 요약될 수 있다.

일본 과학기술지표 체계는 “폭포 구조”(cascade structure)라는 독특한 형태로 구성되어 있다. 이 시각
은 과학기술 연구개발 활동을 구성하는 여러 요소들이 폭포수의 흐름과 같은 일련의 과정을 통해 연결되어
있다고 파악한다. 이 구조는 크게 과학기술기반, 연구개발기반, 연구개발활동, 연구개발성과, 과학기술의
기여, 과학기술의 사회성 등으로 구성되며, 과학기술지표 체계는 이들 간의 상호연관을 파악함으로써 구축
된다.

또 하나 일본 과학기술지표 연구의 주요한 특징으로는 종합지표(general indicator)를 개발하려는 노력을
들 수 있다. 개별 지표들은 과학기술 연구개발 활동의 한 측면을 파악하기에는 기술적 지표의 한계 적합하지만, 한 국가의 과학
기술력 전반을 이해하기에는 어려움이 있다. 과학기술종합지표는 주성분분석(principal component
analysis)이라는 통계기법을 이용, 다수의 과학기술지표들을 하나의 단일 지표로 재구성한다. 또한 일본은
과학기술정책상의 기획 및 집행에서 이들 과학기술지표들을 적극 활용하려 시도하고 있다. 이처럼 정책요구
에 부응하려는 실용적인 경향은 상대적으로 성공적인 일본의 지표연구 및 개발 활동을 설명해 주는 하나의
요인이기도 하다.

6. 한국의 과학기술지표 체계

우리나라는 1963년 연구기관실태조사라는 이름 하에 최초로 연구개발 통계조사가 수행된 이래, 매년 과학기
술통계 및 지표 작성의 일환으로 국가지정통계인 “과학기술연구개발활동조사”가 이루어지고 있다. 또한
산업기술진흥협회의 기술수출입 현황조사, 과학기술정책연구원(STEPI)의 기술혁신조사 등 연구개발 관련 통
계조사들이 주기적으로 이루어지고 있다. 그러나 이들 조사는 연구개발 현황에 대한 기초통계 작성을 주 목
적으로 할 뿐, 우리나라 과학기술활동의 전반적인 변화 추이와 과학기술의 종합적 수준, 국가사회 전반에
미치는 영향, 과학기술의 미래 예측 및 사회적 역할 등 거시적 차원에서 과학기술의 위치를 조망하고 정책
수립에 활용될 수 있는 분석지표를 도출하려는 시도는 아직까지 미약한 실정이다.

우리나라 과학기술 관련통계 중 대표적인 것은 “과학기술연구개발활동조사”로 1963년 경제기획원에 의해
“연구기관실태조사”라는 이름으로 최초 실시된 후 1967년 당시 과학기술처로 업무가 이관된 이래 매년 연
구개발투자, 연구개발인력 등 기초적인 연구개발 투입통계를 작성하고 있다. 이 조사는 우리나라의 OECD 가
입 이후 프라스카티 지침서에 의거 국제비교가 가능한 형태로 작성·보고되고 있으며 현재 과학기술 연구개
발에 관련된 우리나라의 공식통계로 공표되고 있다. 현재 “과학기술연구개발활동조사”는 과학기술부의 주
관 하에 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 실무를 담당하고 있다. 기타 주요 연구개발 관련 통계로는 산업
자원부가 실무를 담당하고 있는 기술무역통계 및 과학기술부 주관 하에 산업기술진흥협회가 실무를 담당하
고 있는 기술수출통계를 들 수 있다. 한편 기초과학성과통계에 대해서는 과학기술부가 한국과학기술원
(KAIST)에 위탁과제 형태로 분석을 의뢰하여 주로 Science Citation Index를 기초로 매년 국내 연구자들의
논문 발표 및 피인용도에 관한 분석이 이루어지고 있다. 이 외에도 특허통계는 특허청에서 담당하고 있으
며, 교육통계는 교육인적자원부의 주관 하에 한국교육개발원(KEDI)에서 작성하고 있다.

이상에서 알 수 있듯이 우리나라의 과학기술 연구개발 관련 통계 및 지표는 다양하게 수집되고 있으나 각
주관부처별로 분산되어 이루어지고 있다. 각 업무 주관부처에 따라 필요한 통계 및 지표를 수집, 관리할 필
요성이 있음을 인정하더라도, 예를 들어 미국과 같은 다원주의 체계를 기술적 지표의 한계 가진 국가에서도 과학기술 관련 지표
를 통일된 틀 안에서 정리·분석·평가하려 노력하고 있다는 점을 감안할 때, 우리나라에서도 이처럼 과학
기술 연구개발 관련 통계지표를 종합·분석할 수 있는 제도적 장치의 마련이 시급하다고 하겠다.

지금까지 본 글은 OECD, 미국, 일본 등 주요국의 과학기술지표 체계를 살펴보고, 그 결과를 우리나라의 과
학기술지표 활용 실태와 비교해 보았다. 그 결과 본 글은 국내 과학기술지표 개발 활동이 그동안 상당량의
기초통계를 축적해 왔으며, 특히 투입지표 부문에 있어서는 국제비교가 가능한 양질의 통계를 생산하고 있
음에도 불구하고, 성과지표라든가 과학기술의 사회경제적 효과에 대한 지표의 개발에는 아직 미흡하며 무엇
보다도 여러 부처/기관을 통해 이루어지는 과학기술 연구개발 관련 통계지표들이 체계적으로 종합되지 못하
고 있음을 지적하였다. 과학기술지표를 정책기획 및 실행에 적극 통합시키고 있는 일본의 기술적 지표의 한계 사례나 다원주의
적인 연구개발 체계 하에서도 연방정부의 조정 역할을 강조하고 있는 미국의 예를 볼 때, 앞으로 우리나라
의 과학기술지표들을 보다 체계적으로 조직하고 이를 바탕으로 한정된 과학기술 자원을 국가 차원에서 효과
적으로 활용하고 그 성과를 극대화시킬 필요성은 더욱더 커진다고 하겠다.

기술적 지표의 한계

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대부분의 주식투자자들은 투자대상 종목을 선정할 때, 해당기업의 주가지수 흐름을 보고 투자여부를 결정한다. 5일 이동평균선과 20일 이동평균선 추이를 보고 접근하고 있다. 하지만, 기술적 지표 분석에 기초한 투자기법은 경제이론이나 현실적으로 모순이 많은 매매기법 이다. 경제이론상 가격이 하락하면 수요가 증가하고 가격이 상승하면 수요가 감소하는 것이 정상인데 기술적 매매기법은 주가지수가 상승추이를 보이면 매수하고, 하락추이를 보이면 매도하는 기법이기 때문이다. 또한 기술적 지표를 중시하는 사람들은 분할 매수가 안전하다고 주장하고 있으나, 가격이 상승할수록 매수규모를 늘리면 투자손실이 그만큼 커질 수 있는 것도 문제다.

자전거를 타고 오르막을 오를 때 무거운 짐을 싣고 오를수록 위험하듯이 주식시장도 주가지수가 상승할수록 하락할 위험이 커지기 때문에 보유물량을 줄이는 것이 안전한데, 기술적 지표 분석은 상승할수록 매수규모를 늘리는 투자기법이라는 점에서 모순이 있는 투자기법이다. 기술적 지표 분석에 기초한 매매기법이 얼마나 위험한 투자기법인지 알기 위해서 2007년 하반기 이후부터 2008년 상반기까지 1년 동안 주가지수 흐름을 3개월 단위(60일 이동평균선)로 살펴본 후 최근 주식시장 흐름을 1개월 단위로 살펴보자.

를 보면 60일 이동평균선 추이에 따라 기술적으로 매매하는 기법에 따라 투자할 경우 6월부터 9월에서는 주식을 매수해야 한다. 그러나 주가지수가 상승하는 것을 보고 분할 매수하는 방법으로 보유물량을 늘리거나 주식형 펀드에 대한 투자규모를 늘린 경우 2008년 6월에는 대부분 투자손실을 입었음을 알 수 있다. 더구나 2007년 6월부터 9월까지 3개월 동안에 주가지수가 상승할 때마다 투자규모를 늘렸다면 투자손실은 더욱 클 수밖에 없다.

60일 이동평균선(3개월 단위)이 아닌 20일 이동평균선(1개월 단위)으로 보더라도 마찬가지다. 2008년 12월 말부터 2009년 2월 20일까지 기술적 지표에 기초한 매매기법은 지난 1월 말부터 2월 중순 사이에 주식을 분할 매수해야 한다. 하지만, 지난 20일 현재 주가지수는 매수단가 기준으로 10% 이상 하락했으므로 기술적 분석에 기초한 매매기법이 위험하다는 것을 보여주고 있다.

한편 펀더멘탈 분석(경제적 분석)에 기초하여 주식을 매매 한 사람들은 2007년 9월부터 미국이 경기침체를 우려하여 기준 금리를 공격적으로 인하하는 시점에 보유하고 있는 주식을 매도하게 된다. 그리고 작년 하반기부터 한국도 경기가 둔화되고 무역수지 적자 증가 등 상장기업이 무역을 통해서 적자를 보이고 있었기 때문에 보유하고 있는 주식을 처분하고 매수는 기술적 지표의 한계 하지 않게 된다. 이는 ‘경제적 분석’방법에 기초한 주식투자 전략이 주가형성 원리에 부합됨을 보여주고 있는 동시에 빈번한 매매보다는 대세 상승기에 투자한 후 대세 하락 신호가 나타나면 매도하는 것이 안전하고 수익률도 높을 수 있음을 보여주고 있다.

ADL 기술적지표(주식시장 내부세력 측정 / 상승 하락 예측 선행지표)

오늘도 많은 보조지표 중 주식시장 내부 세력 측정지표인 ADL에 대하여 개념과 함께 산출방법, 한계점 등을 공유 토록 하겠습니다. 서두를 너무 길게 하면 집중력이 떨어지는 관계로 바로 시작하겠습니다.

ADL의 개념

ADL(등락주선 / Advenced Decline Line)은 일정 기준일 이후부터 전일의 종가에 비해 오른 종목 수에서 내린 종목수를 뺀 것을 매일마다 누계해서 그것을 선으로 이어 작성한 것으로 주가의 선행지표로 분석을 하곤 합니다.

시장의 자금이 주식시장으로 유입되고 있는지 아니면 주식시장 밖으로 유출이 되고 있는지를 판단할 수 있는 지표로 시장의 내부 세력을 측정하는 데 가장 널리 사용되고 있습니다.

ADL의 원리

상승종목 수에서 하락종목 수를 빼 누적할 경우 상승종목이 상대적으로 많으면 시장 내부로의 자금 유입이 활발하다고 이해하고, 하락종목 수가 상대적으로 많으면 반대로 자금 유출을 의미한다고 보는 것입니다. 자금 유입 수준을 통해 주가가 전체적으로 계속 상승할지 혹은 하락을 할지 여부 판단하고자 할 때 유용한 선행지표입니다.

ADL 계산방식

일정 기준일 이후의 주가 상승종목 수와 하락종목 수의 차이를 매일 누계 산출

K일 현재의 ADL(k)는 아래와 같이 작성 공식화합니다.

UP(n) : n일 현재의 상승종목수

DN(n) : n일 현재의 하락종목수

ADL 적용

1) 종합지수가 상승하더라도 ADL이 하락하고 있으면 시장은 곧 하락세로 전황할 가능성이 있으며, 반대로 종합지수가 하락하더라도 ADL이 상승하고 있으면 시장이 곧 상승추세로 전환할 가능성이 있습니다.

2) 종합지수가 이전의 최고치에 접근하고 있을 때 ADL선이 그 이전의 최고치보다 낮을 경우에는 시장이 약세 국면에 있고, 이와 반대로 종합지수가 이전의 바닥권에 접근 중 일 때 ADL선이 그 이전의 바닥권보다 상당 수준 높은 곳에 있을 때의 장세는 강세 국면에 있습니다.

3) 종합지수와 ADL선이 모두 하락할 경우 장세는 붕괴될 가능성이 높으며, 반대로 종합지수와 ADL선이 모두 상승할 경우 장세는 대폭 상승할 가능성이 높다고 할 수 있습니다.

4) ADL선만으로 상승 또는 하락이 예상되는 시점을 정확히 파악하기는 어려우며, 단지 가까운 미래에 상승 또는 하락의 가능성을 예상할 수 있을 뿐입니다.

ADL선의 한계

★ 등락선 산출 시 보합종목은 고려하지 않았기 때문에 정확한 선행지표의 역할을 독자적으로 하지 못하고 항상 종합지수와 비교하여 분석하고 해야 하는 번거로움이 있습니다.

★ 주식시장의 상승국면에서 주도업종의 출현으로 투자종목 집중화 현상이 나타나면 상승종목 수가 적어도 지수가 상승하는 경우가 많으므로 ADL선만을 가지고 시장을 판단하기에는 상당한 어려움이 있습니다.

결론

ADL선의 하락 추세선을 상향 돌파하는 지점이 단기적인 매수 포인트가 되고, 이전 저점을 하향 돌파하는 자리가 단기적인 매도 포인트가 되므로, 향후 어느 방향으로 돌파되는지에 따라 그 방향대로 추세 대응하는 것이 가장 바람직하다고 할 수 있겠습니다.

현재 시점에서 종합지수는 반등 흐름을 보이고 있지만, 종합지수가 이전 고점에 도달함에도 ADL선이 동반 상승세를 보이지 못하고 이전 저점을 향해 하향 돌파하는 흐름을 보인다면 종합지수의 하락반전 가능성이 높아지는 것이므로 지수 관련 대형주의 매수를 자제하고 단기적인 종목별 대응으로 제한적으로만 시장 참여. 꼭 잊지 마세요

보조지표 MACD 매매 시점 포착(추세지표 활용 주가 방향성 분석)

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자기자본이익율 / ROE에 대한 용어 정리

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이렇든 저렇든 여러 가지 보조지표 아주 많습니다. 이것을 이용하여 투자 결정에 있어서도 본인이 책임임을 필히 인지하시고 정말 냉혹한 의사결정을 하시길 바랍니다. 오늘 매매가 잘 되었다면 내일 잊어버리지 마시고 오늘의 승리(?)를 꼬 기억하시고 다음날에도 승투하시길 바랍니다.

기술적 지표의 한계

우리나라 및 주요 국가들의 과학기술 관련 지표 변화추이를 통해 과학기술 부문의 투입과 성과가 어떤 특징을 보이며 얼마나 성장해 왔는가를 살펴본 것으로서, 분석대상국가는 우리나라를 비롯하여 미국, 일본, 프랑스, 영국, 독일 등 선진 5개국과 핀란드, 아일랜드, 스웨덴 등 3개 기술강소국, 그리고 중국, 대만, 싱가폴 등 아시아 3개 국가 등 총 12개 국가이며,

분석대상은 연구개발투자규모와 인력 등 투입지표와 논문과 특허 등 성과지표로 구성되어 있습니다.

* 분석대상국가간 비교가능한 통계자료 확보의 한계로 시계열분석 범위 한정


○ 연구개발인력
총연구원수는 선진국이 연평균 3%내외의 증가율을 보여왔으나 우리나라는 ‘88년 52,299명에서 ’02년 141,917명으로 연평균 7.4%의 높은 증가율을 보이고 있으며, 인구 만명당 연구원수를 살펴보면, 우리나라는 ‘88년 12.5명에서 ’02년 29.8명으로 선진국(‘02년 기준, 5개국 평균 37.8명)의 80% 수준까지 상승하였으나, 기술강소국(’02년 기준, 3개국 평균 49.7명)과는 그 격차가 더욱 커지고 있다.
연구주체별(공공/대학/기업) 연구원 구성비율의 변화를 살펴보면, 우리나라는 기업부문이 큰 폭으로 증가(50.9%→73.4%)하였으며 공공(15.0%→8.0%), 대학(31.6%→17.6%)부문은 상대적으로 감소하고 있다.


○ 논문
우리나라의 SCI 논문 수는 ‘88년 1,033편에서 ’02년 15,862편으로 15.4배 증가하여(연평균 증가율 20.1%) 분석대상 국가 중 가장 빠른 속도로 성장하였으며, 논문 점유율에 있어서도 ‘88년 0.18%에서 ’02년 1.71%로 대폭 증가하였다.
※ 분석대상국가 평균 SCI 논문 수 증가율 : 7.6%
; 미국, 영국 등 선진국들의 논문 점유율이 감소 또는 정체상태에 있음에 비해, 우리나라와 중국, 대만 등의 점유율이 빠르게 증가하고 있다.

○ 국제특허출원건수
우리나라의 국제특허출원건수는 ‘88년 17건에서 ’02년 2,552건으로 급격히 증가하여 지식재산강국으로 부상하였다.

하이테크산업 부가가치창출액 및 무역수지

우리나라의 하이테크산업 부가가치창출액은 ‘88년 140억달러에서 ’00년 500억달러를 넘어서고 있으며, 하이테크산업 무역수지는 ‘96년 이후 급격한 증가세를 보이면서 ‘02년 현재 흑자 규모가 180억 달러로서 일본과 아일랜드의 뒤를 잇고 있다.


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