추세선(trendlines)

높은 보상 대비 위험 비율이 성공의 열쇠입니다.

[주식투자공부] 37. 추세선(1) - 추세선이란? 상승추세선, 하락추세선, 평행추세선(feat. 지지선과 저항선)

오랜만에 티스토리 포스팅을 한다. 네이버 블로그와 티스토리 블로그를 동시에 쓰다 보니 아무래도 시간이 부족하기도 하고 우선 한 가지에 집중하는 게 맞다고 판단돼서 잠시 포스팅을 쉬었었다.

이제 네이버 블로그는 어느 정도 자리를 잡아서 티스토리 블로그도 조금씩 다시 포스팅할 예정이다.

오랜만에 올리는 포스팅은 바로 "추세선(Trend Line)"으로 시작해보려 한다.

"추세선(Trend Line)"은 주가 흐름의 방향을 나타내는 선을 말한다.

주가는 일정 기간 동안 같은 방향으로 움직이려는 경항이 있는데 이를 "추세"라고 하고, 추세를 추세선(trendlines) 알아보기 쉽게 직선으로 나타낸 것을 "추세선"이라고 한다.

기술적 분석을 할 때 일차적으로 보아야 하는 것이 추세선이므로 투자 판단에 추세선(trendlines) 있어 매우 중요한 분석기법이다.

[주식투자공부] 33. 기술적 분석(feat. 기본적 분석 ) - 차트의 3가지 속성

오늘은 "기술적 분석"의 기본인 "차트"의 3가지 속성에 대해 얘기해보려 한다. 기술적 분석이란 '주가나 거래량 등 주식시장에 나타난 과거의 데이터를 기초로 시세를 예측하는 것'을 말한다. 기

주가는 살아있는 생명체와 같이 쉽지 않고 위아래로 움직이며 "저점"과 "고점"을 만든다.

이때 주가의 고점과 저점들 중 의미 있는 두 고점 또는 두 저점을 연결한 직선이 바로 추세선이다.

저점을 연결했을 때 선이 위로 향한다면 이는 "상승추세선"이라 하며, 주가가 하락할 때마다 이 선에서 가격 하락을 지지해 주므로 "지지선"이라고도 한다.

반대로 고점을 연결했을 때 아래로 향하는 것은 "하락추세선"이라고 하며, 주가가 상승할 때마다 이 선에서 저항을 받아 내려오므로 "저항선"이라고도 한다.

참고로 추세선은 길이가 길수록 신뢰도가 높고, 기울기가 45도인 것을 이상적인 상승추세로 본다.

말이 쉽긴 하지만. 매수, 매도 타이밍을 잡을 때 팁은 바로 "지지에서 사고 저항에서 파는 것"이다.

3년 만에 500만 원으로 30억을 만든 주식투자자 유목민님은 "주가가 지지선을 깨지 않을 때가 살 때고, 저항을 뚫지 못할 때가 팔 때다."라고 말씀하셨다.

나의 월급 독립 프로젝트 -유목민 지음-

오늘 포스팅할 책은 유목민님의"나의 월급 독립 프로젝트"라는 책이다.​​지난번 트레이더와 투.

이렇게 오늘은 추세선, 상승추세선, 하락추세선, 평행추세선, 지지선, 저항선에 대해 알아보았다.

위에서 말한 것처럼 주식 시장은 마치 살아있는 생명체와 같이 늘 변하고 예측 불가능하다. 이를 100% 예측하는 것은 불가능하니, 아예 예측하려 하지 않거나 감히 예측하려거든 조금이라도 확률을 높이는 방법뿐이다.

Quotex에서 하락세를 거래하기 위해 추세선을 사용하는 방법은 무엇입니까?

거래자는 정확한 시장 분석을 수행하기 위해 다양한 도구를 사용합니다. 이러한 도구 중 하나는 추세선입니다. 연속된 양초의 기울기를 나타내는 것은 차트에 그려진 선입니다. 추세선은 거래 전략의 기초를 형성할 수 있습니다. 그리고 오늘의 기사는 추세선을 사용하여 Quotex 플랫폼에서 pullback을 거래하는 방법에 관한 것입니다.

가격 차트에 추세선 그리기

추세선은 가격의 저점과 고점을 연결하는 선입니다. 가격이 저점, 다음 고점, 고저점을 형성하면 저점에 합류하여 더 높은 가격 움직임을 나타내는 추세선을 얻을 수 있습니다.

하락 추세를 통해 가격은 고점, 다음 저점, 저점을 형성합니다. 당신은 고점을 연결하는 추세선을 얻을 것입니다.

추세선을 이용한 거래

추세선을 사용하여 거래 포지션을 열 수 추세선(trendlines) 있는 가장 좋은 지점을 찾을 수 있습니다. 캔들이 세 번째 추세선에 닿을 때까지 기다려야 합니다. 추세선의 세 번째 터치에서 상승추세에 매수하고 하락추세에 매도합니다.

추세선에서 효과적인 매수 및 매도

첫 번째 상황은 상승세를 보여줍니다. 포인트 1과 2는 추세선을 그리는 데 도움이 됩니다. 세 번째 포인트는 매수 포지션을 열어야 하는 곳입니다.

하락 추세는 두 번째 상황에서 나타납니다. 마찬가지로 숫자 1과 2는 추세선을 식별하는 데 사용됩니다. 캔들이 숫자 3으로 설명된 지점에서 라인에 닿으면 매도 포지션을 엽니다.

자신의 위치를 확인하려면 engulfed 촛불 또는 사악한 촛불과 같은 추가 촛대 패턴을 찾으십시오.

장기 거래를 위한 풀백 전략

아래 샘플 차트를 참조하십시오. 차트에서 하락하는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 가격이 오르고 얼마 후 더 높은 최저가가 생성됩니다. 저점을 연결하면 추세선을 얻을 수 있습니다. 이제 추세선으로의 후퇴를 기다립니다. 이 강한 강세 핀 바(3)를 보았습니까? 이것은 탈출하기에 완벽한 장소입니다.

추세선에 강한 강세 핀 바추세선에 형성된 핀 바 아래에 손절매를 배치하십시오. 이전 높은 수준의 이익 목표. 위험 대비 보상 비율은 높을수록 좋습니다.

높은 보상 대비 위험 비율이 성공의 열쇠입니다.

공매도를 위한 풀백 전략

매도 거래를 열려면 하락세를 기다려야 합니다. 높은 곳, 낮은 곳, 낮은 곳을 차례로 찾으십시오. 고점을 연결하면 추세선을 얻을 수 있습니다. 이제 당신의 임무는 차트를 보고 선으로의 후퇴를 기다리는 것입니다. 아래의 예에서 추세선에 약세 패턴이 나타났습니다. 여기서 짧은 거래를 시작해야 합니다.

추세선의 약세 패턴

휩쓸리는 패턴 바로 위에 손절매를 설정합니다. 이익실현은 이전 저점 수준으로 설정해야 합니다. 보상 대 위험 비율은 다시 추세선(trendlines) 상당히 유리합니다.

거래를 시작하기 전에 항상 위험 대비 보상 비율을 추정하십시오.

마지막 말

추세선과 함께 철수를 거래하는 것은 매우 간단한 전략입니다. 몇 단계만 수행하면 금세 마스터할 수 있습니다.

먼저 가격 차트에 저점과 고점을 연결하는 추세선을 그립니다.

그런 다음 추세선으로 후퇴하고 추가로 집어삼키는 패턴이나 사악한 양초까지 기다립니다.

그런 다음 손절매를 설정하고 이익을 취하십시오. 위험에 대한 보상을 추정하십시오. 당신은 그것이 상당히 높기를 원합니다.

Quotex 데모 계정에서 추세선 전략에 대한 풀백 사용을 연습합니다. 이 계정은 무료이며 가상 화폐로 제공됩니다. 이를 통해 위험이 없는 환경에서 새로운 전략을 시도할 수 있습니다. 거래에서 풀백을 사용하는 데 자신감이 생기면 라이브 계정으로 이동하여 이익을 얻으십시오. 오늘의 전략이 마음에 드는지 아래 의견 섹션에서 알려주십시오.

바이너리 옵션을 거래하기 가장 좋은 시기

초보자를 추세선(trendlines) 위한 바이너리 옵션 거래에 대한 새로운 시리즈에 오신 것을 환영합니다. 여기에서 우리는 당신을 직접 안내하고 거래하는 체계적인 방법을 보여줄 것입니다.

Quotex 데모 계정을 등록하고 시작하는 방법

이메일 데모 계정 등록 방법 1. 공식 Quotex 웹사이트를 방문합니다. 우측 추세선(trendlines) 상단의 [Create Account]를 클릭하고, 양식이 있는 페이지를 클릭합니다.

Hooni's Playground

빠르게 여러 컬럼 간 정보를 보고싶을 때가 있다.
예를들어 엑셀에서는 이런 차트를 기본으로 제공해주기 때문에 분석이 용이하다.

엑셀에서도 간단히 되는게 Python에서 간단히 안될리가 없다.
물론 Python에서도 쉽게 결과를 얻을 수 있다.

• 공분산 (Covariance)
• 상관계수 (Correlation)
• 산점도 (Scatter)
• 추세선 (Trend)
• 결정계수 (R-squared, )

Dataframe dtype

수치 계산에 들어가기 앞서 Pandas의 Dataframe의 자료형에 대한 이해가 필요하다.
보통 Dataframe을 만들면서 dtype을 지정하지 않을텐데, 자칫하다 추세선(trendlines) 컬럼이 ‘object’형으로 지정될 수 있다.
이게 Plot을 그릴 땐 문제가 되진 않지만, 계산을 할 때는 문제가 생긴다.
이에 Dataframe의 컬럼에 자료형을 지정해주어야 한다.

예를들어 다음과 같은 방법으로 Dataframe의 모든 컬럼에 float 자료형을 지정해줄 수 있다. [Docs]

Docs에도 나와있듯이 이 방법은 모든 컬럼을 하나의 자료형으로 바꾸어준다.
만약 각 컬럼을 원하는 자료형으로 바꾸고 싶은 경우에는 귀찮아도 아래의 방법으로 일일이 바꿔줘야한다. [Docs]

Covariance

공분산은 두 변수간 편차 곱의 평균으로 표현된다.
다시말해 한 변수만을 사용하여 공분산을 구하면 그게 곧 분산이다. ()
문제는 편차가 정규화되지 않았기 때문에 scale에 민감하다는 것이다.
이를 보완하고자 나온 것이 다음에 소개할 상관계수(Correlation)로, 공분산을 각 확률변수의 표준편차로 나누어준 것이다.

Correlation

흔히 사용되는 Correlation로는 Pearson과 Kendall, Spearman이 있다.
Default는 Pearson이며, 만약 방법을 지정하고싶다면 method=’kendall’과 같이 지정해줄 수 있다.
만약 커스텀 Correlation을 구하고싶다면 커스텀 함수를 만들어 method로 지정해주면 된다. [Docs]

Correlation를 계산하는 방법은 세 가지이다.

• 한 컬럼과 다른 모든 컬럼들의 Correlation (corrwith)
• 두 컬럼 간의 Correlation (corr)
• 모든 컬럼간의 Correlation (corr)

어쨋든 결과는 모두 동일하다.
어떤 결과만을 표시할지의 문제이다.

아래는 df.corr를 통한 모든 컬럼 간의 Correlation이다.

만약 결과를 Heatmap으로 보고싶다면 seaborn 패키지를 활용할 수 있다.

cmap이나 annotation, 크기 등은 Docs를 보며 적절히 수정해주면 된다.
다음은 실행 결과이다.

아래와 같은 응용도 가능하다.

Scatter Plot

Pandas Dataframe에서 특정한 두 컬럼을 x축, y축으로 설정하여 Scatter Plot을 그리는 방법이다.
필자는 ‘avg’ 컬럼을 x축으로, 5 컬럼을 y축으로 사용하였다.

Trend Line

numpy 패키지의 polyfit 함수를 통해 직선을 주어진 점에 fitting한다.
polyfit은 fitting 후 weight를 반환한다. [Docs]
그리고 poly1d는 weight를 이용해 1차함수를 반환한다. [Docs]

R-square

R2를 계산하기 위해서는 데이터와 예측값이 필요하다.
위의 경우 사용할 데이터는 산점도이며 예측값은 추세선이 된다.
R2를 계산하기 위해 아래와 같이 동일한 x값에서의 y값을 준비한다.
r2_score 함수는 Docs에서 확인할 수 있다.

ScienceON Chatbot

Standard Curve Validation using Trendlines in Excel

Insulin 83건을 검사 대상으로, 장비 WIZARD(PerkinElmer, USA)와 DREAM- G-10(Shinjin, KOREA)의 Graph Algorithm 중에 표준곡선과 신뢰성이 가장 높은 Excel의 추세선은 다항식 추세선이다. 다음으로 다항식 추세선식을 이용하여 표준농도 1개씩을 제외하여 표준농도의 회귀식에 미치는 영향을 비교한 결과 최고농도( $315<\mu>IU/m$ )의 평균값이 표준물질 6개로 실시한 표준 회귀식을 이용한 평균값과 비교하여 49%나 평균값이 저하되었다. 단 낮은 농도에서는 영향이 미비하였다. 마지막으로 WIZARD의 Point to Point형식과 DREAM G-10의 Point to Point형식이 적합성이 높고, DREAM G-10(Point to Point)와 Excel 다항식 추세선이 적합성이 높으며, Excel 다항식 추세선과 DREAM G-10(2'nd order Polynomial)의 적합성이 높다.

Abstract

Purpose Using a regression formula of the trendline near the coefficient of determination (R2) "1" by substituting the dependent variable of the standard curve to calculate the values of the independent variable. To determine the suitability of a regression equation by comparing the difference between the independent variables of the standard curve and the predicted independent variables. Materials and Methods Perkin Elmer Gamma-Counter machine was used for Standard curve of regression methods. TSH. TG-Ag (Thyroglobulin Antigen), Insulin that used materials and method test to compare the result from the Excel trendline of the regression formula. Results Each of the value of coefficient of determination ( $R^2$ ) and Trendline $R^2=1$ , Polynomial Trendline for TSH, $R^2=1$ , Polynomial Trendline for TG-Ag, $R^2=0.9994$ , Polynomial Trendline for Insulin. Conclusion We confirmed that IRMA immune method is found to the nearest trends elected a standard curve using polynomial trendline. The independent variables to predict the trend by using a polynomial trendline formula containing the error was a limitation.

통계학에서 회귀분석은 연속형 변수들에 대한 독립변수와 종속변수 사이의 상관관계를 나타내는 선형관계식을 구하는 기법이며, 모형의 적합도를 측정하는 분석방법이라고 정의하므로 이용 가능하다고 보았다

이점은 간편한 Excel 프로그램인 추세선(Trendline; 회귀분석)도 Graph Algorithm 으로써 이용이 가능하다는 것을 시사한다고 보았다. Excel 의 회귀분석을 이용한 추세선을 비교분석하게 된 근거는 통계학에서 회귀분석은 연속형 변수들에 대한 독립변수와 종속변수 사이의 상관관계를 나타내는 선형관계식을 구하는 기법이며, 모형의 적합도를 측정하는 분석방법이라고 정의하므로 이용 가능하다고 보았다.

이것은 검사실내 표준농도 조절이 요구될 경우 고농도의 문제를 먼저 개선해야 한다는 것을 의미한다. 여기서 표준농도 조절이라는 의미는 결정계수(R²)를 조정한다는 의미이기도 하다. 그리고 Graph Algorithm과 Excel 추세선과의 적합성 정도를 결정계수(R²)뿐만 아니라 다른 기준의 적용에 대한 과제도 전제한다.

시약회사에서 제공된 6개의 표준 농도값에서 1개씩 농도를 제외한 추세선 회귀식을 이용하여 표준농도가 고농도일수록 Graph Algorithm에 대해 미치는 영향이 크다는 것을 알 수 있다

상관성을 측정하는 궁극적인 목적은 Excel의 추세선을 이용한 예측값이 임상에 적용 가능성의 정도를 알고자 한 것이다. 또 시약회사에서 제공된 6개의 표준 농도값에서 1개씩 농도를 제외한 추세선 회귀식을 이용하여 표준농도가 고농도일수록 Graph Algorithm에 대해 미치는 영향이 크다는 것을 알 수 있다.

SAND 구매자는 추세선 돌파를 기다리고 있습니다.

이후 샌드박스(SAND) 보유자가 $2.5의 중요한 지원을 잃었고, 코인 가격은 하락 추세선으로 강조된 꾸준한 하락을 목격했습니다. 더욱이 이 동적 저항에 대한 몇 번의 재시험은 거래자들이 그 수준에 적극적으로 대응하고 있음을 나타냅니다. 따라서 관심 있는 구매자는 추세선 돌파를 기다려야 긴 기회를 잡을 수 있습니다.

키 포인트:

• SAND 가격은 곧 $1 심리적 지원으로 다시 테스트됩니다.
• 20일 DMA는 SAND 가격에 대한 지속적인 저항을 제공합니다.
• SAND 가격의 일중 거래량은 1.08억 146.3만 달러로 XNUMX% 상승했다.

출처- Tradingview

2022년 첫 XNUMX개월 동안, 샌드박스(SAND) 구매자는 $2.5 마크에서 절대 지지를 받았습니다. 그러나 새로운 저점 형성은 강세 모멘텀 약화를 반영하여 결국 이 저점 지지선을 깨뜨렸습니다.

2.5달러의 낙진 지원은 대규모 매도를 촉발했고, 암호화폐 시장의 광범위한 부정적인 감정 신호는 새로운 최저점인 0.097달러까지 하락을 강화했습니다. 또한, 재시험 후 하락은 58%의 손실을 기록했습니다.

13월 1일 SAND 가격이 30000달러에서 반등하여 간접 저항으로의 완고한 후퇴를 시사했습니다. 그러나 비트코인 ​​가격이 $1 이상을 유지하려는 시도에 실패하면서 이 알트코인 가격은 되돌아갔고 $XNUMX을 다시 테스트할 계획입니다.

따라서 판매자가 계속해서 코인 가격을 압박할 경우 SAND 보유자는 추세선(trendlines) $1 표시를 잃고 40% 손실에 노출될 수 있습니다.

또는 하락 추세선의 강세 돌파는 SAND 구매자에게 회복 신호를 보내고 코인 가격을 180% 높은 $3.62 표시까지 끌어올릴 수 있습니다.

기술 지표

Vortex 지표는 시장에서 약세 정렬된 VI+와 VI- 지표 지속 판매 사이에 상당한 격차를 유지합니다.

약세가 없는 일간 ADX 기울기의 강한 상승은 약세 모멘텀의 꾸준한 성장을 나타냅니다.

• 저항 수준 - $1.85 및 $2.5
• 지원 수준 - $1 및 $0.58

지난 5년 동안 저는 저널리즘에서 일했습니다. 저는 지난 3년 동안의 Blockchain & Cryptocurrency를 팔로우합니다. 패션, 뷰티, 엔터테인먼트, 금융 등 다양한 주제에 대해 글을 썼습니다. brian (at) coingape.com에서 나에게 raech out

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