추세 결정 방법
주식시황에 관한 용어들은 이제 개인투자자의 기본 상식이 되었습니다. 최근 증시 시황에 관하여 개인투자자분들이 오히려 실전 트레이더들보다도 더 많이 아시고 계실 것입니다. 하지만 시황에 대하여 잘 안다고 하더라도 그것이 투자 결과로 이어지지는 않지요.
그 이유는 결국 투자 결정에 필요한 기준이 없기 때문입니다. 이것저것 잡다하게 상황을 알고 있지만 “그래서 어쩔 건데?”라고 누가 묻는다면 대답하지 못할 개인투자자가 대다수일 것입니다.
▶ 역발상 전략이든, 추세 추종 전략이든 합리적이기만 한다면 무엇이든 좋다.
투자 전략은 한 가지만 존재하는 것이 아니지요. 투자 전략을 일일이 세어본다면 무제한이라 해도 과언이 아닐 것입니다. 너무 많은 투자 전략들이 존재하지만, 개인투자자 중 투자 전략을 세우고 실천하는 비율은 그리 높지 않은 듯합니다. 그저 “느낌과 감”에 의존하여 투자하는 경우가 다반사이지요.
하지만 투자 전략을 간단히 정의하고 하나씩 집고 내려가다 보면 자신만의 투자 전략을 찾아갈 수 있을 것입니다.
필자는 투자 전략은 크게 두 가지 성격이 있다고 봅니다.
하나는 주식시장의 방향과 반대쪽에서 투자 결정을 내리는 역발상적 투자(contrarian invest)가 있고 또 다른 하나는 주식시장 방향을 따라 투자하는 추세 추종 전략(Trend following)이 있습니다.
두 개념은 투자 결정 방식이 극단적으로 다를 수밖에 없습니다.
역발상적 투자는 주가가 내리는 상황에서 주식을 매수하고, 주가가 상승하는 상황에서 주식을 매도해 갑니다. 이때 군중심리는 주가가 하락할 때 냉랭해지고, 주가가 상승할 때 뜨거우므로 군중심리와 역행할 수밖에 없습니다.
대표적인 역발상적 투자는 가치투자가 있을 것입니다. 그리고 자산 배분 전략 중 단순 비율 전략과 밸류 기반의 동적 자산 배분 전략들의 리밸런싱 과정들은 역발상적 투자 전략의 범주에 들어간다고 하겠습니다. 그 외 기술적으로는 스토캐스틱이나 심리도 지표를 활용하는 방법이 있을 것입니다.
반대로 추세 추종 전략은 증시가 상승하면 불타기 하듯이 매수를 하며 주식 비중을 높이고 주가가 하락하면 반대로 주식 비중을 낮추면서 리스크 관리를 하지요. 추세 추종 전략은 군중심리의 방향과 같이 움직입니다. 시장이 뜨거울 때 주식 비중이 높고 시장이 차가워지면 냉정하게 주식 비중을 낮추게 되지요.
대표적인 추세 추종 전략으로는 가격 모멘텀 전략이 자산 배분 전략 형태로 많이 알려져 있고 기술적으로는 MACD나 이동평균선 활용 매매 방식이 있을 것입니다. 그 외 실적 성장세가 지속되는지 그 모멘텀을 추적하는 펀더멘털 측면의 실적 모멘텀 전략이 있습니다.
두 큰 범주에서의 투자 전략이 성격이 다르므로 투자자의 성향에 따라 자신에게 맞는 전략이 다릅니다. 문제는 투자자들의 투자심리 상태에 따라 전략을 그때 그때마다 바꾼다는 데 있을 것입니다.
예를 들어 역발상 투자를 하겠다며 가치투자를 연구하던 투자자들이 하락장에서 갑자기 추세 추종 전략을 선호한다면서 투자 스타일을 바꾸는 경우가 있을 것입니다.
하지만, 전략을 손바닥 뒤집듯이 바꾸게 되면 이도 저도 아닌 독이 되고 맙니다. 오히려 전략의 특징을 알고 자신에게 맞는 전략을 찾아가야 할 것입니다.
▶ 투자 전략의 특징 : 역발상 투자 vs 추세 추종 전략
역발상 투자와 추세 추종 전략은 방향성에 따라 투자 관점은 다르지만, 장기적인 성과를 결국 만드는 논리를 내포하고 있습니다.
역발상 투자는 저가에 싸게 매수하고 고가에 매도한다는 장점이, 추세 추종 전략은 추세를 타고 수익률을 극대화하고 하락장에서는 리스크를 관리한다는 장점이 있습니다.
[ 모멘텀 스코어 방식으로 본 코스피 지수와 모멘텀 스코어 수익률 추이 ]
[ 지표 제작 : lovefund이성수 ]
예를 들어 위의 추세 추종 전략 중 하나인 모멘텀 스코어 방식은 2020년과 21년 상반기와 같은 상승장에서 주식 비중을 높이면서 수익률을 극대화하고, 최근과 같은 하락장에서는 주식 비중을 낮추면서 수익률을 관리하기에 수익률 곡선이 계단식으로 형성됩니다. 상승 후 평탄~~
[ 역추세 전략인 시장 밸류 기반의 자산 배분 전략과 단순 비율 자산 배분 전략 수익률 추이 ]
역추세 전략 중 하나인 시장 밸류 기반의 자산 배분 전략과 단순 비율 전략 또한 장기적으로 주가지수를 추월하는 높은 성과를 만듭니다. 특히 시장이 하락하였을 때 일정 부분 주식 비중을 높이고 반대로 시장이 상승했을 때 일정 부분 주식 비중을 낮추면서 BLASH(Buy Low And Sell High)를 간접적으로 실현할 수 있습니다.
그런데 위의 두 투자 전략들이 무조건 좋다고 보일 수 있습니다만, 나름의 단점을 내포하고 있습니다. 어쩌면 이 단점이 투자자의 성향과 투자 전략이 맞는지를 결정하는 요인이 될 수 있겠습니다.
역추세 전략의 단점이라 한다면 하락장에서 주식 비중을 높이기 때문에 요즘과 같은 약세장에서는 바보짓하고 있는 것은 아니냐는 회의감에 빠질 수 있습니다. 반대로 주식시장 활황기에는 주식 비중을 낮추니 이 또한 바보짓처럼 보일 수 있습니다.
추세 추종 전략의 단점이라 한다면 주가 추세에 속임수(휩소, Whipsaw)가 발생하면 매매 스텝이 꼬이면서 수익률이 악화되는 현상이 발생합니다. 대표적으로 2010년대 한국 증시가 횡보장일 때 속임수 신호가 남발하면서 수익률이 악화하였습니다.
▶ 투자 전략 정답은 없다 : 다만 여러분들의 투자 철학에 맞게 연구하시라
투자 전략에는 정답은 없습니다. 어떤 시기에는 잘 맞아떨어지는 것 같지만 어떤 시기에는 잘못된 매매가 발생할 수도 있습니다. 하지만 위의 투자 전략의 큰 범주를 이해하시고 기준을 잡으신 후 하나씩 하나씩 투자 연구를 이어가시다 보면 여러분만의 투자 철학이 녹은 투자 전략을 완성하실 수 있으실 것입니다.
그리고 그 투자 전략을 강하게 지키십시오. 오늘은 추세 추종 전략 사용하였다가 마음이 바뀌었다고 내일은 역발상 전략으로 바꾸고 또 며칠 만에 마음이 틀어졌다고 추세 추종 전략으로 수시로 바꾼다면 여러분의 투자자금은 섣부른 전략 변경 속에 녹아 없어지고 있을 것입니다.
필자의 경우 역발상 투자 전략을 선호합니다만, 독자님들 중에는 추세 추종 전략을 좋아하는 분들도 계실 것입니다. 혹은 두 개념 모두 사용하고 싶다면 계좌 2개로 나누어 한 계좌는 역발상적 투자 전략을 사용하는 계좌로 다른 한 계좌는 추세 추종 전략을 사용하는 계좌로 이용해 보실 수 있겠지요? (이를 투자론에서는 바벨 전략이라고 합니다.)
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활동수준에 따라 기계적으로 결정되는 공학적 원가에 비해 재량적 원가는 경영자에게 상대적으로 많은 재량권이 부여되어 있다. 따라서 이러한 재량적 원가의 지출행태에 대한 연구는 각 기업의 원가행태를 올바로 이해하는데 상당한 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 재량적원가의 지출에 따른 경영자의 의사결정에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지를 살펴봄으로써 내부적으로는 경영자의 원가 관련 의사결정에, 그리고 외부적으로는 정보이용자들의 투자의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 재량적 원가에 대해 기업들이 경제 환경 변화에 따라 실제적으로 어떠한 전략적 선택을 하는 지를 분석하였다. 증가지수를 이용하여 과거 10년간의 재량적 원가 지출추이를 바탕으로 경영자가 어떠한 전략적 선택을 하는지를 살펴보았다. 또한 재량적 원가 지출과 관련한 의사결정에 영향을 미치는 요인들을 재량적 원가 결정 회귀모형을 이용하여 실증분석 하였다.
주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 재량적 원가는 꾸준히 증가하다가 외환위기를 기점으로 대폭 감소하였다가 다시 증가하는 추세를 보였다. 또한 외환위기 동안 교육훈련비의 감소폭이 가장 크게 나타나 교육훈련비가 외부환경요인에 가장 민감하게 반응하고 있음을 알 수 있었다. 이에 반해 연구개발비의 경우 외환위기에도 유의적인 감소 정도를 확인하지 못함으로써 경기변동에 관계없이 일정하게 지출되고 있음을 검증하였다. 둘째, 재량적 원가에 일관되게 유의한 영향을 미치는 요인으로는 과거매출이익률, 과거 재량적 원가 비율 등이 있었다. 특히 과거 재량적 원가 비율은 재량적원가의 구성요소별 분석에서도 유의한 양(+)의 관계를 보여주었다. 이는 재량적원가의 지출이 결정되면 단기적인 큰 변동 없이 꾸준히 지출되고 있다고 해석할 수 있다. #재량적 원가 #공학적 원가 #원가행태 #Discretionary Expenditure #Cost Behavior #Determinants of Costs
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 선행연구의 검토 및 가설설정
Ⅳ. 연구설계
Ⅴ. 연구결과
Ⅵ. 추가분석: 외환위기를 전후한 재량적 원가 결정요인 변화
Ⅶ. 결론 및 한계점
참고문헌
Abstract
KR20120041059A - 추세추종방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명에서는 적립식 투자와 장기투자의 기본 속성에 따른 문제점을 보완한 추세추종투자 방법에 관한 것이다. 본 발명의 추세추종방법은 증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 음봉 또는 양봉시 가입상품의 형태를 변경하는 변경단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
적립식 투자의 경우 매월 정액으로 투자하여 투자시점이 자동으로 분산되는 장점이 있으나 매도시점의 자산 가격하락의 위험의 단점이 있고, 장기투자의 경우 수익률 편차를 줄이는 이점은 있으나 만족할 만한 수익을 거둘 수 있는 확률을 증대시키기엔 부족함이 있다.
본 발명에서는 증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 음봉 또는 양봉시 가입상품의 형태를 변경하는 추세추종 투자 방법을 제시하여 적립식 투자와 장기투자의 단점을 보완하고, 고객의 신뢰를 확보하며, 고객의 투자이익을 보호하고자 한다.
바람직하게, 증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 음봉 또는 양봉시 가입상품의 형태를 변경하는 변경단계;를 포함하고, 상기 변경단계는 2개월 연속 음봉시 상기 가입상품의 형태를 채권형 펀드로 변경하고, 2개월 연속 양봉시 상기 가입상품의 형태를 Index펀드 또는 주식혼합형 펀드로 변경한다.
바람직하게, 증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 음봉 또는 양봉시, 음봉 또는 양봉의 변화폭이 기설정된 변화량 이하인 경우 상기 가입상품의 형태를 그대로 유지하고, 기설정된 변화량은 이동평균선과 MACD(Moving Average Convergence & Divergence)을 기초로 설정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서는 적립식 투자와 장기투자의 기본 속성에 따른 문제점을 보완한 추세추종투자 방법을 제시하여, 적립식 투자와 장기투자의 단점을 보완하고, 경기변화에 민감한 변액보험 적립금과 관련된 민원을 사정에 예비하여 고객의 신뢰를 확보하여 고객의 투자이익을 보호하는 이점이 있다.
도 1 은 코스피 지수 추이를 나타내는 그래프를 도시한다.
도 2 는 도 1의 코스피 지수 추이 그래프에서 Cost-Average 효과를 활용한 일 예를 도시한다.
도 3 (a) 내지 (d)는 실제 시장 형태의 예들을 도시한다.
도 4 는 20년간 장기로 적립식 투자한 예를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로 추세추종방식을 나타낸 그래프이다.
도 6 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 추세추종 방법을 적용한 일 예를 도시한다.
도 7 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 추세추종 방법의 흐름도를 도시한다.이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 장문 메시지를 단문 메시지로 변환하는 방법 및 그 시스템에 대해 상세히 설명한다. 한편 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 이해할 수 있는 용어 및 기술적 사항에 대하여는 설명을 생략하기로 한다.
적립식 투자는 매월 소액으로 우량 종목에 분산투자할 수 있어 단일종목 투자에 따른 비체계적인 위험을 줄일 수 있고, 매월 정액으로 투자하여 투자시점이 자동으로 분산되는 장점이 있다.
또한, 적립식 투자는 주가가 떨어질 때 같은 적립금액으로 더 많은 주식을 살 수 있고, 주가가 오르면 적은 주식을 사게 되어 주식의 평균 매입단가를 낮출 수 있는 Cost-Average 효과가 있다. 이 외에도 주식형 펀드에서 발생하는 수익 중 상당부분을 차지하는 적립금이 비과세되므로 절세효과가 발생한다.
도 1의 코스피 지수 추이 그래프에서 적립식 투자의 최선 구간은 시장이 하락국면에서 상승하는 구간(U자형 시장)이다(S110). 적립식 투자의 최악 구간은 시장이 추세 결정 방법 상승국면에서 하락하는 구간이다(S120). 또한 적립식 투자의 Cost-Average 효과를 활용하기 적합한 적립식 투자 전략 구간은 B-C-D(S130)이다.
도 2에서 볼 수 있듯이, 기본월납 1,000원, 금리 5.00%로 94년 10월부터 99년 12월까지 납입한 경우 적립식 평가액은 99,028원으로 누적 수익률은 57.2%, 평균 수익률은 17.2%를 나타낸다. 반면, 은행의 경우 같은 조건 하에서 평가액은 72,172원, 누적 수익률 14.6% 그리고 평균 수익률 5.1%를 나타낸다.
도 3(a)와 같이 시장이 거꾸로 U자형 패턴을 보일 경우, 장기 적립식 투자의 경우에도 투자위험을 hedge할 수 없음을 볼 수 있다. 구체적으로, 98년 6월부터 2001년 9월까지 주가는 43.6%가 오른 반면, 적립식 투자의 경우 -7.7%의 손실로 이어질 수 있음을 볼 수 있다.
도 3(b)와 같이 시장이 W형 박스권 패턴을 보이는 경우, 장기적립식 투자의 장점이 크게 발휘될 수 있다. 구체적으로, 주가는 12% 상승하는데 그치고 있으나, 장기적으로 적립식 투자를 한 경우 54%의 수익을 볼 수 있다.
도 3(c)와 같이 시장이 M자형 박스권 패턴을 보이는 경우, 시장하락의 리스크를 일부분 hedge함을 볼 수 있다. 구체적으로, 시장의 주가는 -17%로 전체적으로 마이너스를 기록하지만, 장기적립식 투자의 경우 2.1% 수익을 기록할 수 있다.
도 3(a) 내지 (d)의 그래프에서 볼 수 있듯이 적립식 투자는 시장의 형태 및 투자시작시점에 따라 Cost-Average 효과가 매우 상이하게 나타난다. 즉, 적립식 투자의 경우 지수가 오를 때는 완만하게 상승하지만 지수가 떨어질 때는 거치식과 마찬가지로 급격하게 수익률이 하락하게 된다. 시간이 가면서 투자원금이 쌓여 시장 변동성에 노출되는 부분이 그만큼 커지기 때문이다.
도 3(a) 내지 (d)에서 살펴본 바와 같이, 투자시작시점에 따라 나타나는 적립식투자의 문제를 해결하기 위해서는 장기투자를 고려할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이 20년 동안 1,000원씩 5.00%의 금리로 장기로 적립식으로 투자한 경우 누적 수익률이 40.6%, 평균 수익률이 3.3%로 은행 적금 수익률 72.0%, 평균 수익률 5.1%에도 못 미치는 예를 볼 수 있다.
이러한 예가 발생하는 이유는 적립식 투자의 경우 발생하는 Cost-Average 효과의 경우, 적립된 금액이 300만원인 경우 100만원의 Cost-Average는 큰 효과가 발생하나, 적립된 금액이 3억인 경우 100만원의 Cost-Average는 효과가 미미하기 때문이다. 결국, 장기투자의 경우 역시 시장의 가격 움직임에 따라 전체 수익률이 결정되게 된다.
적립식 투자의 경우 매월 정액으로 투자하여 투자시점이 자동으로 분산되는 장점이 있으나 매도시점의 자산 가격하락의 위험의 단점이 있고, 장기투자의 경우 수익률 편차를 줄이는 이점은 있으나 만족할 만한 수익을 거둘 수 있는 확률을 증대시키기엔 부족하다. 본 발명에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 추세추종 방법을 제시한다.
본 발명에서 제시하는 추세추종 방법은 장기 추세를 판단하기 위하여 월봉챠트, 이동평균선 및 MACD(Moving Average Convergence & Divergence)를 활용한다.
증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 음봉 또는 양봉시 가입상품의 형태를 변경한다. 다만, 장기투자의 경우 가입상품의 형태를 변경하는 것이 빈번할 경우 수익성에 해가 되므로, 추세전환 시점을 나타내는 이동평균선과 MACD(Moving Average Convergence & Divergence) 를 고려한다. 구체적으로 이동평균선과 MACD과 고려할 때, 월봉 차트상에서 나타난 음봉 또는 양봉의 양이 기설정된 범위를 초과하여 2개월 연속 음봉 또는 양봉이 나타날 경우 가입상품의 형태를 변경한다.
월봉챠트는 일정기간 동안의 주가변동을 막대그래프로 나타낸 챠트를 나타낸다. 월봉이란 막대그래프를 의미하고, 일정 기간의 시가와 종가, 저가와 고가를 하나의 봉에 나타내어 주가 흐름을 파악하는 유용한 지표로 활용된다.
이동평균선은 추세전환 시점을 판단하기 위한 지표로 활용된다. 일정 기간의 주가 평균값의 진행 추세 결정 방법 방향을 확인하고, 매일의 주가가 진행방향과 어떤 연관성이 있는지를 분석하여 향후 주가 동향을 예측하는 투자 지표를 의미한다.
MACD(Moving Average Convergence & Divergence)는 기간이 다른 이동평균선 사이의 관계에서 추세 변화의 신호를 찾기 위한 진동자 지표이며, 지수이동평균을 사용한다. MACD는 추세전화 시점보다 추세 방향과 주가 움직임을 분석하는데 사용하는 지표로 활용된다.
본 발명에서 장기 추세를 판단하기 위한 월봉챠트, 이동평균선 및 MACD를 이용하여 추세추종방식을 변액보험에 적용하면 다음과 같다. 가입시 설정된 펀드(Index, 주식형펀드 등)의 월별 기준가격이 월봉 챠트 상에서 2개월 연속 음봉(▼)시 채권형 펀드로 이동한다. 또한, Kospi200 또는 Index펀드 등 증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 양봉(▲)시 가입한 상품의 펀드별 기준가격 상승을 감안하여 Index 또는 주식혼합형 펀드로 이동한다.
본 발명에서는 변액보험의 펀드변경 옵션 등을 활용하여 환매가 아니라 펀드변경을 수행할 수 있다. 일반 적립식 펀드는 펀드변경시 환매수수료 발생하나 변액보험은 상품별로 연4회 ~ 12회 무료변경이 가능하므로 환매수수료가 발생하지 않으므로 고객의 비용을 절감할 수 있고, 장기투자를 유도할 수 있는 이점이 있다.
도 5에 도시된 바와 같이 본원 발명에서 제시하는 추세추종 방식(510)을 따를 경우, 별도의 관리 없이 적립식 투자한 경우(500)에 비해 수익률에 있어 2009년 3월 31일 시점(520)으로 볼 경우 상당한 차이가 발생한다.
본 발명의 추세추종 방식을 적용할 경우, 도 6에서 A(610)에서 사지 않고, C(630)에서 사고, B(620)에서 팔지않고 D(640)에서 팔게 됩니다. 본 발명의 추세추종 방식을 적용하기 위해서는 장기 추세가 존재하고, 시장상황이 굴곡이 없이 지속적으로 대세하락이 없는 전제로 한다.
이동평균선 및 MACD 지표를 확인하여 추세전환시점 및 추세변화량을 파악한다(S710, S720). 추세변화량이 기설정된 기준 이상인 경우인지를 판단한다(S730). 기설정된 기준을 벗어날 정도로 변화량이 크지 않은 경우에는 S710 단계로 돌아가 추후 이동평균선 및 MACD 지표를 확인한다.
추세변화량이 기설정된 기준을 초과하는 경우 2개월 연속하여 월봉차트가 음봉 또는 양봉하고 있는지를 판단한다(S740). 증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 양봉시 변액보험의 펀드를 Index펀드 또는 주식혼합형 펀드로 변경하고, 2개월 연속 음봉시 변액보험의 펀드를 채권형 펀드로 변경한다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 추세 결정 방법 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims ( 5 )
증권투자상황을 반영하는 지표가 월봉 차트로 2개월 연속 음봉 또는 양봉시 가입상품의 형태를 변경하는 변경단계;를 포함하고,
상기 변경단계는 2개월 연속 음봉시 상기 가입상품의 형태를 채권형 펀드로 변경하고, 2개월 연속 양봉시 상기 가입상품의 형태를 Index펀드 또는 주식혼합형 펀드로 변경하는 것을 특징으로 하는 추세추종방법.제 1 항에 있어서,
상기 2개월 연속 음봉 또는 양봉의 변화폭이 기설정된 변화량 이하인 경우 상기 가입상품의 형태를 그대로 유지하고,
상기 기설정된 변화량은 이동평균선과 MACD(Moving Average Convergence & Divergence)을 기초로 설정되는 것을 특징으로 하는 추세추종방법.추세 정보
추세를 기반으로 하여 계획 및 예측할 수 있도록 하는 추세 기반 가정을 입력할 수 있습니다. 재무 에는 다음과 같은 추세가 포함되어 있습니다.
13개 기간 애플리케이션에서 월 은 달력 월이 아니라 13개 기간 달력을 통해 정의된 기간을 나타냅니다.
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현재 연도 실제 평균 - 계획 및 예측 준비 에 지정된 현재 회계 연도에 대한 계정의 평균을 계산합니다.
현재 월 실제 - 계획 및 예측 준비 에 지정된 현재 회계 연도의 현재 기간으로 지정된 월 또는 주의 계정 값을 사용합니다.
현재 연도 계획 및 예측 - 예측 시나리오의 경우에만 계정에 사용된 연 누계를 현재 연도의 계획과 비교하고 나머지를 예측에서 남은 월에 균일하게 분산합니다. 예를 들어 여행 YTD 실제가 260,000이고, 전체 연도 계획이 500,000이고, 현재 월이 6월이면 남은 240,000을 연도의 나머지 6개월(7월 – 12월)에 분산합니다. 240000 / 6 = 40000. 7월부터 12월까지 40000이 균일하게 분산됩니다. 이 추세는 예측이 계획과 일치하도록 보장합니다. YTD 지출이 계획을 초과할 경우 나머지 기간에 대한 예측은 음수가 아닌 0으로 설정됩니다.
이전 연도 실제 평균 - 계획 및 예측 준비 에 지정된 현재 회계 연도 이전 연도에 대한 계정의 평균을 계산합니다. 예를 들어 현재 회계 연도가 FY17인 경우 이전 연도는 FY16입니다.
이전 연도 실제(계절성 있음) - 이전 연도의 당월 값을 해당 월의 계정 값으로 사용합니다.
예측 평균 - 계획 시나리오의 경우에만 이전 연도의 예측 평균을 사용합니다. 예를 들어 계획 시나리오에 있는 FY18의 경우 이 추세를 선택하면 예측 시나리오에 있는 FY17의 계정 평균을 계산합니다.
예측(계절성 있음) - 계획 시나리오의 경우에만 이전 연도 예측의 추세 결정 방법 월별 값을 사용합니다. 예를 들어 계획 시나리오에 있는 FY18의 경우 이 추세를 선택하면 예측 시나리오에 있는 FY17의 계정 월별 값을 계산합니다.
전년 동기 대비 증감 - 이전 연도 값 대비 증가율 또는 감소율(%)을 적용합니다.
추세 없음 - 추세를 제거하고 이전에 설정한 추세에서 데이터를 지웁니다.
월별 증가 - 현재 연도 및 이전 연도를 증가 계산의 기준으로 사용하여 계정의 전년 동기 대비 변경을 계산합니다.
이전 월 실행 비율 - 이전 기간 값을 사용합니다. 예를 들어 현재 월이 FY16 6월이고 예측의 첫번째 기간이 7월이면 이 추세는 6월 값을 가져와 7월에 적용합니다. 7월 값을 조정하는 경우 조정된 7월 값이 8월에 사용됩니다.
추세 분석 에 대한 모든 통계량 및 그래프 해석
평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 정확도를 오차의 백분율로 표시합니다. MAPE는 백분율이기 때문에 다른 정확도 측도 통계량보다 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 예를 들어 MAPE가 5이면 예측 값은 평균 5% 벗어납니다.
그러나 모형이 데이터를 잘 적합시키는 것으로 보이더라도 MAPE 값이 아주 큰 경우도 있습니다. 0에 가까운 데이터 값이 있는지 확인하려면 그림을 조사하십시오. MAPE는 절대 오차를 실제 데이터로 나누기 때문에 0에 가까운 값이 있으면 MAPE가 상당히 크게 팽창할 수 있습니다.
다른 시계열 모형의 적합치를 비교하는 데 사용하십시오. 값이 작을수록 적합도가 높습니다. 단일 모형에 3개의 정확도 측도 모두에 대한 가장 낮은 값이 없는 경우 MAPE가 일반적으로 많이 사용되는 측정값입니다.
정확도 측도는 한 주기 전 잔차를 기반으로 합니다. 각 시점에서 모형이 다음 시점에 대한 Y 값을 예측하기 위해 사용됩니다. 예측 추세 결정 방법 값(적합치)과 실제 Y 간의 차이가 한 주기 전 잔차입니다. 이 때문에 정확도 측도는 데이터의 끝에서 1주기를 예측할 때 예상할 수 있는 정확도를 나타냅니다. 따라서 2주기 이상 예측하는 경우의 정확도는 나타내지 않습니다. 예측을 위해 모형을 사용하는 경우 정확도 측도만을 기준으로 결정을 내리지 말아야 합니다.
평균 절대 편차(MAD)는 데이터와 같은 단위로 정확도를 표시하므로 오차의 양을 판단하는 데 도움이 됩니다. MAD의 경우 MSD에 비해 특이치가 적은 영향을 미칩니다.
다른 시계열 모형의 적합치를 비교하는 데 사용하십시오. 값이 작을수록 적합도가 높습니다.
정확도 측도는 한 주기 전 잔차를 기반으로 합니다. 각 시점에서 모형이 다음 시점에 대한 Y 값을 예측하기 위해 사용됩니다. 예측값(적합치)과 실제 Y 간의 차이가 한 주기 전 잔차입니다. 이 때문에 정확도 측도는 데이터의 끝에서 1주기를 예측할 때 예상할 수 있는 정확도를 나타냅니다. 따라서 2주기 이상 예측하는 경우의 정확도는 나타내지 않습니다. 예측을 위해 추세 결정 방법 모형을 사용하는 경우 정확도 측도만을 기준으로 결정을 내리지 말아야 합니다. 또한 모형의 적합치를 조사하여 예측값과 모형이, 특히 계열의 끝에서 데이터를 가깝게 따르는지 확인해야 합니다.
평균 제곱 편차(MSD)는 적합 시계열 값의 정확도를 측정합니다. MSD의 경우 MAD에 비해 특이치가 큰 영향을 미칩니다.
다른 시계열 모형의 적합치를 비교하는 데 사용하십시오. 값이 작을수록 적합도가 높습니다.
정확도 측도는 한 주기 전 잔차를 기반으로 합니다. 각 시점에서 모형이 다음 시점에 대한 Y 값을 예측하기 위해 사용됩니다. 예측값(적합치)과 실제 Y 간의 차이가 한 주기 전 잔차입니다. 이 때문에 정확도 측도는 데이터의 끝에서 1주기를 예측할 때 예상할 수 있는 정확도를 나타냅니다. 따라서 2주기 이상 예측하는 경우의 정확도는 나타내지 않습니다. 예측을 위해 모형을 사용하는 경우 정확도 측도만을 기준으로 결정을 내리지 말아야 합니다. 또한 모형의 적합치를 조사하여 예측값과 모형이, 특히 계열의 끝에서 데이터를 가깝게 따르는지 확인해야 합니다.
추세 값은 적합치라고도 추세 결정 방법 추세 결정 방법 합니다. 추세 값은 시간 (t)에서 변수의 점 추정치입니다.
추세 값은 데이터 집합의 각 관측치에 대한 특정 시간 값을 시계열 모형에 입력하여 계산됩니다.
예를 들어, 모형 방정식이 y = 5 + 10x이면 시간 2에서의 추세 값이 25 (25 = 5 + 10(2))입니다.
추세 값이 관측치와 매우 다른 관측은 비정상적이거나 영향력이 있을 수도 있습니다. 특이치의 원인을 식별해 보십시오. 모든 데이터 입력 또는 측정 오류를 수정하십시오. 비정상적인 일회성 사건과 연관된 데이터 값을 삭제해 보십시오(특수 원인). 그런 다음 분석을 반복하십시오.
추세 제거
추세 제거 값은 잔차라고도 합니다. 추세 제거 값은 관측값과 추세 값 간의 차이입니다.
모형이 적절한지 확인하려면 추세 제거 값을 그림으로 표시하십시오. 값을 조사하면 모형이 데이터에 얼마나 잘 적합되는 지에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 추세 제거 값은 분명한 패턴이나 비정상적인 값 없이 0 주위에 랜덤하게 분포해야 합니다.
Minitab에서는 사용자가 예측값을 생성하는 기간을 표시합니다. 기간은 예측값의 시간 단위입니다. 기본적으로 예측값은 데이터의 끝에서 시작합니다.
예측값은 시계열 모형에서 얻은 적합치입니다. Minitab에서는 사용자가 지정한 수의 예측값을 표시합니다. 예측값은 데이터의 끝 또는 사용자가 지정한 원점에서 시작됩니다. Minitab에서는 원점 전의 데이터를 사용하여 적합된 추세 방정식의 계수를 계산합니다. 원점을 지정하는 경우 Minitab에서는 해당 열 번호까지의 데이터만 예측값에 사용합니다.
지정된 기간 동안 변수를 예측하려면 예측값을 사용합니다. 예를 들어, 창고 관리자는 이전 60개월 간의 주문을 바탕으로 향후 3개월 동안 얼마나 많은 제품을 주문해야 하는지 모형화할 수 있습니다.
예측값이 정확할지 여부를 확인하려면 추세 분석 그림의 끝 및 예측값을 조사하십시오. 적합치는 특히 계열의 끝에서 데이터를 가깝게 따라야 합니다. 적합치가 계열의 끝에서 데이터로부터 멀어지기 시작하면 기본 추세가 변경될 수도 있습니다. 추세가 변경되면 모형이 정확한 예측값을 생성하지 못할 수도 있습니다. 이 경우 장기간 추세가 일관되지 않은지 여부를 확인하려면 더 많은 데이터를 수집하십시오.
예측값이 정확해 보이더라도 향후 3기간 이상의 예측값에 대해서는 주의하십시오. 짧은 기간의 데이터에서 관측된 추세는 더 큰 주기의 일부일 수 있으며 앞으로는 계속되지 않을 수도 있습니다. 추세는 급변할 수도 있으므로 일반적으로 향후 2 또는 3기간만 예측해야 합니다.
추세 분석 그림
추세 분석 그림은 관측치 대 시간을 표시합니다. 이 그림에는 적합된 추세 방정식에서 계산된 적합치, 예측 값 및 정확도 측도가 포함됩니다.
- 모형이 데이터에 적합하면 이중 지수 평활 을 수행하고 두 모형을 비교할 수 있습니다.
- 모형이 데이터를 적합하지 않는 경우에는 분석을 다시 수행하고 다른 유형의 모형을 선택하십시오. 선형 모형을 적합하고 데이터에 곡면성이 보이는 경우 2차, 지수 또는 S-곡선 모형을 선택하십시오. 어느 모형도 데이터를 적합하지 않으면 다른 시계열 분석을 사용하십시오. 자세한 내용은 어떤 시계열 분석을 사용해야 합니까?에서 확인하십시오.
이 추세 분석 그림에서는 적합치가 데이터를 가깝게 따르며, 이는 모형이 데이터에 적합하다는 것을 나타냅니다.
곡선 모수
S-곡선 모형을 선택하는 경우 Minitab에서는 모형에 대한 모수를 표시합니다. 모형은 Yt = (10 a ) / (β0 + β1 * β2 t )입니다. 절편 시간 = 0에서 모형의 값입니다. 절편은 1/β0 + β1과 같습니다. 점근선 시간이 무한대로 증가함에 따라 모형이 접근하는 값입니다. 점근선은 1/β0과 같습니다. 점근율 모형이 점근선에 접근하는 비율입니다. 값이 낮을수록 모형이 점근선에 더 빠르게 접근합니다. 점근율은 β2와 같습니다.
잔차의 히스토그램
잔차의 히스토그램은 모든 관측치에 대한 잔차의 분포를 보여줍니다. 모형이 데이터를 잘 적합시키는 경우, 잔차가 0을 평균으로 랜덤하게 분포해야 합니다. 따라서 히스토그램이 0을 중심으로 거의 대칭이어야 합니다.
잔차의 정규 확률도
잔차의 정규 확률도는 분포가 정규 분포일 때 잔차 대 잔차의 기대값을 표시합니다.
잔차의 정규 확률도를 사용하면 잔차가 정규 분포를 따르는지 여부를 확인할 수 있습니다. 그러나 이 분석에서는 잔차가 정규 분포를 따르지 않아도 됩니다.
잔차가 정규 분포를 따르는 경우, 잔차의 정규 확률도는 대략 직선을 따라야 합니다. 다음 패턴은 잔차가 정규 분포를 따르지 않는다는 것을 의미합니다.
S-곡선은 긴 꼬리를 갖는 분포를 의미합니다.
역 S-곡선은 짧은 꼬리를 갖는 분포를 의미합니다.
하향 곡선은 오른쪽으로 치우친 분포를 의미합니다.
선으로부터 멀리 떨어져 있는 몇 개의 점은 특이치를 갖는 분포를 암시합니다.
잔차 대 적합치
잔차 대 적합치 그림은 y-축에 잔차, x-축에 적합치를 표시합니다.
잔차 대 적합치 그림을 사용하면 잔차가 치우치지 않고 분산이 일정한지 여부를 확인할 수 있습니다. 이상적으로는 점들이 식별 가능한 패턴 없이 0의 양쪽에 랜덤하게 분포해야 합니다.
다음 표의 패턴은 잔차가 치우쳐 있으며 잔차에 일정하지 않은 분산이 있다는 것을 나타낼 수도 있습니다.패턴 패턴이 나타내는 내용 적합치에 대해 잔차가 부채꼴 모양으로 흩어져 있거나 고르지 않게 퍼져 있음 일정하지 않은 분산 곡선 고차 항 누락 한 점이 0에서 멀리 떨어져 있음 특이치 잔차에 일정하지 않은 분산이나 패턴이 있으면 예측값이 정확하지 않을 수도 있습니다.
잔차 대 순서
잔차 대 순서 그림은 잔차를 데이터가 수집된 순서대로 표시합니다.
잔차 대 순서 그림을 사용하면 적합치가 관측 기간 동안의 관측치와 비교하여 얼마나 정확한지 확인할 수 있습니다. 점들의 패턴은 모형이 데이터에 적합하지 않다는 것을 나타낼 수도 있습니다. 이상적으로는 그림의 잔차들이 중심선 주위에 랜덤하게 분포해야 합니다.
다음 패턴은 모형이 데이터에 적합하지 않다는 것을 나타낼 수도 있습니다.패턴 패턴이 나타내는 내용 일관된 장기 추세 모형이 데이터에 적합함 단기 추세 이동 또는 패턴의 변화 한 점이 다른 점들로부터 멀리 떨어져 있음 특이치 점들의 급격한 이동 데이터의 기본 패턴이 변경됨 
다음 예의 패턴은 모형이 데이터에 적합하지 않다는 것을 나타낼 수도 있습니다.
관측치의 순서가 왼쪽에서 오른쪽으로 증가함에 따라 잔차가 규칙적으로 줄어듭니다.
잔차 값이 작은 값(왼쪽 부분)에서 큰 값(오른쪽 부분)으로 갑자기 변경됩니다.
잔차 대 변수
잔차 대 변수 그림은 잔차 대 다른 변수를 표시합니다.
그림을 사용하면 변수가 체계적인 방식으로 반응에 영향을 미치는지 여부를 확인할 수 있습니다. 잔차에 패턴이 존재하면 다른 변수가 반응에 연관됩니다. 이 정보를 다른 연구의 기초로 사용할 수 있습니다.
추세선 간 비교
사전 모수 값 ( 옵션 하위 대화 상자)을 지정하는 경우 Minitab에서는 현재 데이터를 사용하는 모형(새 선), 이전 모수를 사용하는 모형(앞 선), 새 모형과 이전 모형을 혼합하는 모형(평활된 선)에 대해 계산된 선을 비교합니다. Minitab에서는 또한 세션 창에 세 가지 모형 모두에 대한 계수 및 정확도 측도를 표시합니다. 세 가지 정확도 측도는 모두 일반적으로 값이 작을수록 적합도가 높다는 것을 나타냅니다.
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