기술적 분석 전략

마지막 업데이트: 2022년 2월 19일 | 0개 댓글
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(TRIX 지표를 구하는 공식)

키즈 우유 분말 시장 규모, 미래 수요 상태 2022 : 주요 국가 별 글로벌 기회, 최신 혁신, 산업 범위 및 점유율 분석

키즈 우유 분말 시장 조사 보고서는 가까운 미래 성장 전망을 공개하려는 통찰력 있는 시도로 동향을 검토합니다. 키즈 우유 분말 시장 조사는 예측 기간 2022-2029로 선호하는 위치에서 회사, 비즈니스 임원, 제품 마케팅 관리자, 신규 비즈니스 투자자 등을 위한 수익성 있는 투자 전략을 보여줍니다. 키즈 우유 분말 시장 조사 보고서 규모, 동향 및 예측은 시장 규모 및 성장, 가치, 키즈 우유 분말 시장의 주요 기회에 대한 자세한 설명을 포함하여 키즈 우유 분말 시장에 대한 심층 분석을 제공하고 성장을 주도할 요인과 향후 성장 요인에 대해 설명합니다. 예측 기간 2022-2028년의 이전 성장 패턴을 고려한 업계.

키즈 우유 분말 시장 조사 보고서 연구는 시장의 전체 성장 전망에 대한 심층 분석을 통해 전 세계 및 지역 시장을 다룹니다. 또한 예측 기간이 2022-2029년인 세계 시장의 포괄적인 경쟁 환경을 조명합니다. 키즈 우유 분말 시장 조사 보고서는 예측 기간 2022-2029과 함께 성공적인 마케팅 전략, 시장 기여도, 역사적 및 현재 상황 모두의 최근 개발을 포괄하는 주요 기업의 대시보드 개요를 추가로 제공합니다.

키즈 우유 분말 시장 조사 보고서는 높은 R&D 투자로 구동되는 고도로 연구 집약적이며 예측 기간 2022-2029에서 성장을 유지하고 장기적인 수익 창출을 보장하기 위한 강력한 제품 분석을 보유하고 있습니다. 키즈 우유 분말 시장 조사 보고서는 성공적인 혁신의 이점이 높으며 성공적인 혁신 없이는 기업의 성장이 장기간 하락할 것이라고 제공합니다. 이 보고서의 특정 초점은 예측 기간 2022-2029년과 함께 특히 최초의 혁신 개발 분석에 있습니다.

이 보고서는 전 세계적으로 COVID-19 발발에 따라 공급망, 수입 및 수출 통제에서 지역 정부 정책 및 업계에 대한 향후 영향에 이르기까지 360도 분석을 제공합니다. 시장 현황 (2015-2022), 기업 경쟁 패턴, 기업 제품의 장단점, 산업 발전 동향 (2022-2026), 지역 산업 레이아웃 특성 및 거시 경제 정책, 산업 정책에 대한 자세한 분석도 포함되었습니다. 이 산업의 원자재에서 최종 사용자에 이르기까지 과학적으로 분석되어 제품 유통 및 판매 채널의 동향도 제시됩니다. COVID-19를 고려하여이 보고서는 전염병이이 산업의 변화와 개혁을 어떻게 추진하는지에 대한 포괄적이고 심층적 인 분석을 제공합니다.

키즈 우유 분말 시장의 최고 제조업체는 다음과 같습니다.
Dairy Farmers Of America
Nestle
Danone
Parmalat
Clover Corporate
Saputo
Kraft Foods
Dean Foods
Frieslandcampina
Fonterra
Arla Foods
Lactalis

키즈 우유 분말 시장 규모 보고서는이 산업이 현재 보유하고있는 총 가치 평가에 대한 중요한 정보를 제공하며,이 비즈니스 수직에 걸쳐 존재하는 성장 기회와 함께 시장 세분화를 나열합니다. 가치, 시장 점유율 및 향후 개발 계획. 유형, 응용 프로그램 및 지역별로 키즈 우유 분말 시장 성장을 정의, 설명 및 예측하여 글로벌 및 주요 지역 시장 잠재력과 이점, 기회 및 도전, 제한 및 위험을 연구합니다. 고성장 세그먼트를 식별하여 이해 관계자 시장에서 키즈 우유 분말 시장 성장 기회를 주도하거나 억제하는 중요한 추세 및 요인을 파악하십시오. 개별 성장 추세와 키즈 우유 분말 시장에 대한 기여도와 관련하여 각 하위 시장을 전략적으로 조사합니다.

글로벌 키즈 우유 분말 기술적 분석 전략 시장 동향, 개발 및 마케팅 채널이 분석됩니다. 마지막으로, 새로운 투자 프로젝트의 타당성을 평가하고 전반적인 연구 결론을 제공합니다.

제품을 기준으로이 보고서는 주로 다음과 같이 분할 된 각 유형의 생산, 수익, 가격, 시장 점유율 및 성장률을 표시합니다.

전체 우유 분말
무서운 우유 분말

최종 사용자 / 애플리케이션을 기반으로이 보고서는 주요 애플리케이션 / 최종 사용자의 상태 및 전망, 소비 (기술적 분석 전략 판매), 시장 점유율 및 각 애플리케이션의 성장률에 중점을 둡니다.

6 개월 미만
6 개월에서 12 개월
1 세 이상

키즈 우유 분말 시장 보고서의 주요 요소 :-

2022 년부터 2026 년까지 판매 및 수익과 함께 지역, 유형 및 응용 프로그램별로 키즈 우유 분말 시장 예측.

키즈 우유 분말 시장 점유율, 유통 업체, 주요 공급 업체, 변화하는 가격 패턴 및 원자재 공급망이 보고서에서 강조됩니다.

키즈 우유 분말 산업의 2022 년부터 2026 년까지 지역 및 국가 별 키즈 우유 분말 시장 규모 (판매, 수익) 예측.

글로벌 키즈 우유 분말 시장 성장은 2022 년에서 2026 년 사이의 예측 기간 동안 상당한 속도로 상승 할 것으로 예상됩니다. 2022 년 시장은 꾸준한 속도로 성장했으며 주요 업체의 전략 채택이 증가함에 따라 시장은 투영 된 수평선 위로 올라갑니다.

개발 및 마케팅 채널에 대한 키즈 우유 분말 시장 동향이 분석됩니다. 마지막으로, 새로운 투자 프로젝트의 타당성을 평가하고 전반적인 연구 결론을 제공합니다.

키즈 우유 분말 Market Report는 또한 생산 성장과 함께 키즈 우유 분말 시장의 각 제품에서 발생한 시장 점유율을 언급합니다.

지역은 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13 장에서 다룹니다.

북미 (6 장 및 13 장에서 다룸)
유럽 (7 장 및 13 장에서 다룸)
아시아 태평양 (8 장 및 13 장에서 다룹니다)
중동 및 아프리카 (9 장 및 13 장에서 다룸)
남미 (10 장 및 13 장에서 다룸)

시장에 대한 전체 론적 연구는 특정 국가의 인구 통계 조건 및 비즈니스 사이클에서 시장 별 미시 경제 영향에 이르기까지 다양한 요인을 고려하여 이루어집니다. 이 연구는 지역 경쟁 우위와 주요 업체의 경쟁 환경 측면에서 시장 패러다임의 변화를 발견했습니다.

이 보고서는 키즈 우유 분말 시장의 제품 범위에 대한 분석을 제공합니다. 가격 동향 및 생산량에 대한 세부 정보가 보고서에 제공됩니다.

이 보고서는 또한 생산 성장과 함께 키즈 우유 분말 시장의 각 제품에서 발생한 시장 점유율을 언급합니다. 연구 보고서는 또한 원자재와 관련하여 산업 집중률을 포함합니다.

보고서에는 각 응용 프로그램에서 얻은 시장 점유율과 관련된 정보와 함께 제품 소비 및 각 응용 프로그램에 등록 될 예상 성장률 데이터가 포함되어 있습니다.

이 연구는 제조업체가 제품을 보증하기 위해 구현하는 여러 마케팅 채널로 구성된 마케팅 전략 포트폴리오에 대한 철저한 평가를 제공합니다.

이 보고서는 또한 시장 위치 및 마케팅 채널 개발 동향에 대한 데이터를 제공합니다. 시장 위치에 따라 보고서는 브랜딩, 가격 책정 전략 및 목표에 대해서도 지적합니다.

유통 업체, 주요 공급 업체, 변화하는 가격 패턴 및 원자재 공급망이 보고서에서 강조됩니다. 인건비의 세부 사항과 함께 제조 비용이 보고서에 언급됩니다.

주요 이해 관계자
원자재 공급 업체
유통 업체 / 상인 / 도매 업체 / 기술적 분석 전략 공급 업체
정부 기관 및 NGO를 포함한 규제 기관
상업 연구 개발 (R & D) 기관
수입업자와 수출업자
정부 기관, 연구 기관 및 컨설팅 회사
무역 협회 및 산업 단체
최종 사용 산업

1 키즈 우유 분말 시장-연구 범위
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의 및 범위
1.3 주요 시장 세분
1.4 연구 및 예측 연도

2 키즈 우유 분말 시장-연구 방법론
2.1 방법론
2.2 연구 데이터 소스
2.2.1 2 차 데이터
2.2.2 기본 데이터
2.2.3 시장 규모 추정
2.2.4 법적 고지 사항

3 키즈 우유 분말 시장 세력
3.1 글로벌 키즈 우유 분말 시장 규모
3.2 주요 기술적 분석 전략 영향 요인 (PESTEL 분석)
3.2.1 정치적 요인
3.2.2 경제적 요인
3.2.3 사회적 요인
3.2.4 기술적 요인
3.2.5 환경 요인
3.2.6 법적 요인
3.3 산업 동향 분석
3.4 COVID-19에 따른 산업 동향
3.4.1 COVID-19에 대한 위험 평가
3.4.2 COVID-19가 기술적 분석 전략 산업에 미치는 전반적인 영향 평가
3.4.3 COVID-19 이전 및 COVID-19 이후 시장 시나리오
3.5 산업 위험 평가

4 키즈 우유 분말 시장-지역별
4.1 글로벌 키즈 우유 분말 시장 가치 및 지역별 시장 점유율
4.1.1 지역별 글로벌 키즈 우유 분말 가치 (USD) (2015-2022)
4.1.2 지역별 글로벌 키즈 우유 분말 기술적 분석 전략 가치 시장 점유율 (2015-2022)
4.2 주요 국가 별 글로벌 키즈 우유 분말 시장 생산 및 시장 점유율
4.2.1 주요 국가 별 글로벌 키즈 우유 분말 생산량 (2015-2022)
4.2.2 주요 국가 별 글로벌 키즈 우유 분말 생산 시장 점유율 (2015-2022)
4.3 글로벌 키즈 우유 분말 시장 소비 및 지역별 시장 점유율
4.3.1 지역별 글로벌 키즈 우유 분말 소비량 (2015-2022)
4.3.2 지역별 글로벌 키즈 우유 분말 소비 시장 점유율 (2015-2022)

5 키즈 우유 분말 시장-무역 통계별
5.1 글로벌 키즈 우유 분말 내보내기 및 가져 오기
5.2 미국 키즈 우유 분말 수출입 (2015-2022)
5.3 유럽 키즈 우유 분말 수출입 (2015-2022)
5.4 중국 키즈 우유 분말 수출입 (2015-2022)
5.5 일본 키즈 우유 분말 수출입 (2015-2022)
5.6 인도 키즈 우유 분말 수출입 (2015-2022)

6 키즈 우유 분말 시장-유형별
6.1 유형별 글로벌 키즈 우유 분말 생산 및 시장 점유율 (2015-2022)
6.1.1 유형별 글로벌 키즈 우유 분말 생산 (2015-2022)
6.1.2 유형별 글로벌 키즈 우유 분말 생산 시장 점유율 (2015-2022)
6.2 글로벌 키즈 우유 분말 가치 및 유형별 시장 점유율 (2015-2022)
6.2.1 유형별 글로벌 키즈 우유 분말 값 (2015-2022)

7 키즈 우유 분말 시장-애플리케이션 별
8 북미 키즈 우유 분말 시장
9 유럽 키즈 우유 분말 시장 분석
10 아시아 태평양 키즈 우유 분말 시장 분석
11 중동 및 아프리카 키즈 우유 분말 시장 분석
12 남미 키즈 우유 분말 시장 분석
13 회사 프로필
14 시장 예측-지역별
15 시장 전망-유형 및 용도별
……계속되는

자체 레벨링 콘크리트 시장 성장 2022, 동향 분석, 규모, 점유율, 기술 혁신, 비즈니스 전략, 2029까지 예측

자체 레벨링 콘크리트 시장 조사 보고서는 가까운 미래 성장 전망을 공개하려는 통찰력 있는 시도로 동향을 검토합니다. 자체 레벨링 콘크리트 시장 조사는 예측 기간 2022-2029로 선호하는 위치에서 회사, 비즈니스 임원, 제품 마케팅 관리자, 신규 비즈니스 투자자 등을 위한 수익성 있는 투자 전략을 보여줍니다. 자체 레벨링 콘크리트 시장 조사 보고서 규모, 동향 및 예측은 시장 규모 및 성장, 가치, 자체 레벨링 콘크리트 시장의 주요 기회에 대한 자세한 설명을 포함하여 자체 레벨링 콘크리트 시장에 대한 심층 분석을 제공하고 성장을 주도할 요인과 향후 성장 요인에 대해 설명합니다. 예측 기간 2022-2028년의 이전 성장 패턴을 고려한 업계.

자체 레벨링 콘크리트 시장 조사 보고서 연구는 시장의 전체 성장 전망에 대한 심층 분석을 통해 전 세계 및 지역 시장을 다룹니다. 또한 예측 기간이 2022-2029년인 세계 시장의 포괄적인 경쟁 환경을 조명합니다. 자체 레벨링 콘크리트 기술적 분석 전략 시장 조사 보고서는 예측 기간 2022-2029과 함께 성공적인 마케팅 전략, 시장 기여도, 역사적 및 현재 상황 모두의 최근 개발을 포괄하는 주요 기업의 대시보드 개요를 추가로 제공합니다.

자체 레벨링 콘크리트 시장 조사 보고서는 높은 R&D 투자로 구동되는 고도로 연구 집약적이며 예측 기간 2022-2029에서 성장을 유지하고 장기적인 수익 창출을 보장하기 위한 강력한 제품 분석을 보유하고 있습니다. 자체 레벨링 콘크리트 시장 조사 보고서는 성공적인 혁신의 이점이 높으며 성공적인 혁신 없이는 기업의 성장이 장기간 하락할 것이라고 제공합니다. 이 보고서의 특정 초점은 예측 기간 2022-2029년과 함께 특히 최초의 혁신 개발 분석에 있습니다.

이 보고서는 전 세계적으로 COVID-19 발발에 따라 공급망, 수입 및 수출 통제에서 지역 정부 정책 및 업계에 대한 향후 영향에 이르기까지 360도 분석을 제공합니다. 시장 현황 (2015-2022), 기업 경쟁 패턴, 기업 제품의 장단점, 산업 발전 동향 (2022-2026), 지역 산업 레이아웃 특성 및 거시 경제 정책, 산업 정책에 대한 자세한 분석도 포함되었습니다. 이 산업의 원자재에서 최종 사용자에 이르기까지 과학적으로 분석되어 제품 유통 및 판매 채널의 동향도 제시됩니다. COVID-19를 고려하여이 보고서는 전염병이이 산업의 변화와 개혁을 어떻게 추진하는지에 대한 포괄적이고 심층적 인 분석을 제공합니다.

자체 레벨링 콘크리트 시장의 최고 제조업체는 다음과 같습니다.

W.R. Meadows, Inc.
The Quikrete Companies
Ardex Group
Sika AG
LafargeHolcim
Laticrete International, Inc.
Koster Bauchemie AG
Harricrete Ltd.
MYK Shomburg
Arkema Group
Fosroc
USG Corporation
Sakrete
Durabond Products Limited
Duraamen Engineered Products, Inc.
CTS Cement
Mapei S.p.A
Dayton Superior Corporation
Flowcrete
Saint-Gobain S.A.

자체 레벨링 콘크리트 시장 규모 보고서는이 산업이 현재 보유하고있는 총 가치 평가에 대한 중요한 정보를 제공하며,이 비즈니스 수직에 걸쳐 존재하는 성장 기회와 함께 시장 세분화를 나열합니다. 가치, 시장 점유율 및 향후 개발 계획. 유형, 응용 프로그램 및 지역별로 자체 레벨링 콘크리트 시장 성장을 정의, 설명 및 예측하여 글로벌 및 주요 지역 시장 잠재력과 이점, 기회 및 도전, 제한 및 위험을 연구합니다. 고성장 세그먼트를 식별하여 이해 관계자 시장에서 자체 레벨링 콘크리트 시장 성장 기회를 주도하거나 억제하는 중요한 추세 및 요인을 파악하십시오. 개별 성장 추세와 자체 레벨링 콘크리트 시장에 대한 기여도와 관련하여 각 하위 시장을 전략적으로 조사합니다.

글로벌 자체 레벨링 콘크리트 시장 동향, 개발 및 마케팅 채널이 분석됩니다. 마지막으로, 새로운 투자 프로젝트의 타당성을 평가하고 전반적인 연구 결론을 제공합니다.

제품을 기준으로이 보고서는 주로 다음과 같이 분할 된 각 유형의 생산, 수익, 가격, 시장 점유율 및 성장률을 표시합니다.

최종 사용자 / 애플리케이션을 기반으로이 보고서는 주요 애플리케이션 / 최종 사용자의 상태 및 전망, 소비 (판매), 시장 점유율 및 각 애플리케이션의 성장률에 중점을 둡니다.

자체 레벨링 콘크리트 시장 보고서의 주요 요소 :-

2022 년부터 2026 년까지 판매 및 수익과 함께 지역, 유형 및 응용 프로그램별로 자체 레벨링 콘크리트 시장 예측.

자체 레벨링 콘크리트 시장 점유율, 유통 업체, 주요 공급 업체, 변화하는 가격 패턴 및 원자재 공급망이 보고서에서 강조됩니다.

자체 레벨링 콘크리트 산업의 2022 년부터 2026 년까지 지역 및 국가 별 자체 레벨링 콘크리트 시장 규모 (판매, 수익) 예측.

글로벌 자체 레벨링 콘크리트 시장 성장은 2022 년에서 2026 년 사이의 예측 기간 동안 상당한 속도로 상승 할 것으로 예상됩니다. 2022 년 시장은 꾸준한 속도로 성장했으며 주요 업체의 전략 채택이 증가함에 따라 시장은 투영 된 수평선 위로 올라갑니다.

개발 및 마케팅 채널에 대한 자체 레벨링 콘크리트 시장 동향이 분석됩니다. 마지막으로, 새로운 투자 프로젝트의 타당성을 평가하고 전반적인 연구 결론을 제공합니다.

자체 레벨링 콘크리트 Market Report는 또한 생산 성장과 함께 자체 레벨링 콘크리트 시장의 각 제품에서 발생한 시장 점유율을 언급합니다.

지역은 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13 장에서 다룹니다.

북미 (6 장 및 13 장에서 다룸)
유럽 (7 장 및 13 장에서 다룸)
아시아 태평양 (8 장 및 13 장에서 다룹니다)
중동 및 아프리카 (9 장 및 13 장에서 다룸)
남미 (10 장 및 13 장에서 다룸)

시장에 대한 전체 론적 연구는 특정 국가의 인구 통계 조건 및 비즈니스 사이클에서 시장 별 미시 경제 영향에 이르기까지 다양한 요인을 고려하여 이루어집니다. 이 연구는 지역 경쟁 우위와 주요 업체의 경쟁 환경 측면에서 시장 패러다임의 변화를 발견했습니다.

이 보고서는 자체 레벨링 콘크리트 시장의 제품 범위에 대한 분석을 제공합니다. 가격 동향 및 생산량에 대한 세부 정보가 보고서에 제공됩니다.

이 보고서는 또한 생산 성장과 함께 자체 레벨링 콘크리트 시장의 각 제품에서 발생한 시장 점유율을 언급합니다. 연구 보고서는 또한 원자재와 관련하여 산업 집중률을 포함합니다.

보고서에는 각 응용 프로그램에서 얻은 시장 점유율과 관련된 정보와 함께 제품 소비 및 각 응용 프로그램에 등록 될 예상 성장률 데이터가 포함되어 있습니다.

이 연구는 제조업체가 제품을 보증하기 위해 구현하는 여러 마케팅 채널로 구성된 마케팅 전략 포트폴리오에 대한 철저한 평가를 제공합니다.

이 보고서는 또한 시장 위치 및 마케팅 채널 개발 동향에 대한 데이터를 제공합니다. 시장 위치에 따라 보고서는 브랜딩, 가격 책정 전략 및 목표에 대해서도 지적합니다.

유통 업체, 주요 공급 업체, 변화하는 가격 패턴 및 원자재 공급망이 보고서에서 강조됩니다. 인건비의 세부 사항과 함께 제조 비용이 보고서에 언급됩니다.

주요 이해 관계자
원자재 공급 업체
유통 업체 / 상인 / 도매 업체 / 공급 업체
정부 기관 및 NGO를 포함한 규제 기관
상업 연구 개발 (R & D) 기관
수입업자와 수출업자
정부 기관, 연구 기관 및 컨설팅 회사
무역 협회 및 산업 단체
최종 사용 산업

1 자체 레벨링 콘크리트 시장-연구 범위
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의 및 범위
1.3 주요 시장 세분
1.4 연구 및 예측 연도

2 자체 레벨링 콘크리트 시장-연구 방법론
2.1 방법론
2.2 연구 데이터 소스
2.2.1 2 차 데이터
2.2.2 기본 데이터
2.2.3 시장 규모 추정
2.2.4 법적 고지 사항

3 자체 레벨링 콘크리트 시장 세력
3.1 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 시장 규모
3.2 주요 영향 요인 (PESTEL 분석)
3.2.1 정치적 요인
3.2.2 경제적 요인
3.2.3 사회적 요인
3.2.4 기술적 요인
3.2.5 환경 요인
3.2.6 법적 요인
3.3 산업 동향 분석
3.4 COVID-19에 따른 산업 동향
3.4.1 COVID-19에 대한 위험 평가
3.4.2 COVID-19가 산업에 미치는 전반적인 영향 평가
3.4.3 COVID-19 이전 및 COVID-19 이후 시장 시나리오
3.5 산업 위험 평가

4 자체 레벨링 콘크리트 시장-지역별
4.1 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 시장 가치 및 지역별 시장 점유율
4.1.1 지역별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 가치 (USD) (2015-2022)
4.1.2 지역별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 가치 시장 점유율 (2015-2022)
4.2 주요 국가 별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 시장 생산 및 시장 점유율
4.2.1 주요 국가 별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 생산량 (2015-2022)
4.2.2 주요 국가 별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 생산 시장 점유율 (2015-2022)
4.3 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 시장 소비 및 지역별 시장 점유율
4.3.1 지역별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 소비량 (2015-2022)
4.3.2 지역별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 소비 시장 점유율 (2015-2022)

5 자체 레벨링 콘크리트 시장-무역 통계별
5.1 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 내보내기 및 가져 오기
5.2 미국 자체 레벨링 콘크리트 수출입 (2015-2022)
5.3 유럽 자체 레벨링 콘크리트 수출입 (2015-2022)
5.4 중국 자체 레벨링 콘크리트 수출입 (2015-2022)
5.5 일본 자체 레벨링 콘크리트 수출입 (2015-2022)
5.6 인도 자체 레벨링 콘크리트 수출입 (2015-2022)

6 자체 레벨링 콘크리트 시장-유형별
6.1 유형별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 생산 및 시장 점유율 (2015-2022)
6.1.1 유형별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 생산 (2015-2022)
6.1.2 유형별 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 생산 시장 점유율 (2015-2022)
6.2 글로벌 자체 레벨링 콘크리트 가치 및 유형별 시장 점유율 (2015-2022)
6.2.1 유형별 글로벌 기술적 분석 전략 자체 레벨링 콘크리트 값 (2015-2022)

7 자체 레벨링 콘크리트 시장-애플리케이션 별
8 북미 자체 레벨링 콘크리트 시장
9 유럽 자체 레벨링 콘크리트 시장 분석
10 아시아 태평양 자체 레벨링 콘크리트 시장 분석
11 중동 및 아프리카 자체 레벨링 콘크리트 시장 분석
12 남미 자체 레벨링 콘크리트 시장 분석
13 회사 프로필
14 시장 예측-지역별
15 시장 전망-유형 및 용도별
……계속되는

기술적 분석 전략

정치적 요인(Politics)

정치적요인(Politics)는 단순화시켜서 이해해보자면 '규제 강화 ↔ 규제 완화' 로 표현해볼 수 있습니다. 정치적 요인이 일정 산업에 미치는 영향력은 정말 엄청난데요, 그래서 각 기업들은 자기에게 유리한 정책을 만들기 위해 피 튀기는 사투를 벌이기도 합니다.

이동통신사들과 스마트폰 제조업체들이 방송통신위원회 주변에서 놀 수밖에 없는 것도 이런 이유이구요, 또 하나의 예를 들자면 국내 생명보험, 손해보험사들은 방카슈랑스, 즉 은행을 통해 보험을 판매하는 것을 최대 25% 밖에 할 수 없습니다. 왜냐하면 법으로 강제되어 있기 때문이죠.

하지만 농협법의 규제를 받는 농협생명보험, 손해보험은 금융법으로 방카슈랑스 25%룰을 규제 받지 않습니다. 덕분에 많은 수의 보험설계사를 유지하지 않고도 많은 수익을 창출할 수 있었죠.

또 하나의 예를 들어볼까요? 음식물 쓰레기를 싱크대에 넣기만 하면 자동으로 분쇄가 되어서 하수구로 내려가는 아주 편리한 음식물쓰레기처리기가 있습니다. '디스포저'라고 부르는 도구죠.

하지만 이 디스포저는 우리나라 환경에 잘 맞지 않습니다. 우리나라 하수관거는 직경이 넓은 편이라 디스포저로 음식물쓰레기를 갈아서 하수관으로 내려보내게 된다면 하수관에 슬러지가 발생할 확률이 높습니다. 이 슬러지는 악취와 부식으로 이어지죠. 또한 디스포저를 통해 모든 음식물쓰레기를 하수처리장으로 내려보내게 되면 하수처리장 처리용량을 넘어서서 하수 오염이 심각해질 우려가 있습니다.

그래서 우리나라에서는 얼마 전까지 디스포저가 법적으로 금지되어 있었습니다. 실제로 음식물쓰레기는 모두 자원화되어 지구에게 돌려보내야 한다고 생각하는 환경선진국 유럽에서는 디스포저가 불법이구요. 디스포저를 허용하는 미국은 환경선진국이 아닙니다.

지금은 분류식 하수관거가 설치되어 있고, 디스포저가 음식물쓰레기의 일부만 싱크대 하수관으로 내려보내며, 관할 행정기관의 허가가 있는 지역 등 여러가지 조건이 붙은 제한된 지역에 한해서 디스포저 설치를 허용하고 있습니다. 법이 바뀌니까 디스포저 업체들의 매출도 덩달아 뛰게 되었습니다.

때문에 디스포저 제조/판매 업체들은 디스포저 설치 법적 허용구역을 늘어나기를 원할 것입니다. 이처럼 정치적 요인은 어떤 기업, 혹은 제품, 사업의 생존에 적지않은 영향력을 미칩니다.

경제적 요인(Economics)

경제적 요인(Economics)은 경기 동향, 국제 협정, 금리 상황, 환율 동향, 조세 부과 제도 등 국지적, 전세계적인 경제 움직임을 모두 통칭합니다. 이런 움직임들의 중요성이야, 굳이 두 번 말할 필요도 없겠죠.

얼마 전 발효된 한중FTA로 인해서 각 제품들에 대한 관세율이 상당히 크게 변동되었습니다. 수출업자가 되었든 수입업자가 되었든 각자가 수출/수입하고 있는 제품/부품의 관세율 변화에 따라 수혜를 보는 사람도 있겠고 피해를 보는 사람도 있을 것입니다.

경기 동향이나 환율도 마찬가지죠. 일본 엔화 가치가 올라가면 일본 자동차 기업들은 수출이 힘들어질 것이고, 상대적으로 경쟁사인 현대자동차, 기아자동차 같은 우리나라 자동차 기업들은 유리해지겠죠. 반대로 일본 엔화 가치가 떨어지면 우리나라 자동차 기업들이 더 힘들어질 것이구요.

저유가가 지속되면 석유를 수입해와서 재가공해서 판매하는 업체는 신바람이 날 것이고, 석유 장사를 하는 쪽은 속이 타들어가겠죠. 조세적인 측면에서 보자면, 정부가 담배세를 올리면 담배 피는 사람들이 줄어드니까 KT&G 같은 담배회사들은 힘들어집니다. 요즘 기술적 분석 전략 설탕세가 도입된다는 얘기도 조금씩 나오죠? 그러면 CJ제일제당 같은 설탕원료가 많이 포함된 식품을 생산하는 업체들이 힘겨워지겠죠.

사회적 요인(Social)

사회적 요인(Social)은 사회를 구성하고 있는 사람들의 가치관, 인구 구조, 생활 양식 등을 말합니다. 저녁 7시만 되면 불이란 불은 모두 꺼버리는 호주와, 저녁 7시만 되면 불이란 불은 다 켜버리는 한국에서 똑같은 제품을 똑같은 방법으로 팔겠다고 하면 안 되겠죠? 라이프 스타일 같은 사회적 요인도 분석의 중요한 요소가 됩니다.

기술적 요인(Technology)

기술적 요인(Technology)는 기술 발전에 따른 변화 양상 을 말합니다. 일반 전화기만 써도 전혀 불편함을 못 느끼던 사람들이 스마트폰이 없으면, 카톡이 없으면 불편함을 느끼게 되었습니다. 무엇 때문일까요? 스마트폰이라는 기술이 발전했고 또 우리 삶에 익숙해져 버렸기 때문입니다. '기술적 분석 전략 스마트폰이 없으면 불편하다, 카톡이 없으면 불편하다' 이렇게 되버린 것이죠.

라이프스타일의 변화라는 측면에서 분석을 하자면 '사회적 요인'으로 포함시킬 수도 있을 것입니다. 하지만 스마트폰이 개인비서화 된 지금 상황을 분석할 때 스마트폰과 같은 스마트 기기, 그리고 사물인터넷 기술이라는 측면에서 분석하는 것은 기술적 요인 분석에 해당하겠죠.

자, 여기까지 PEST분석에 대해 살펴봤습니다.

이런 PEST분석은 크게 2가지 차원에서 행해지는데요, 첫째는 현재 상황에서의 PEST, 둘째는 미래 상황에서의 PEST. 즉, 현재 나를 둘러싼 PEST가 어떤 상황이고, 미래에는 이 PEST가 어떻게 변할 것인가, 그런 것입니다.

PEST가 하나의 제품이나 사업에 미치는 영향에 대해 조금은 감이 오시나요? 그렇기 때문에 더더욱 본격적인 마케팅전략 수립에 들어가기 앞서 필수적으로 파악해야 할 사항입니다.

추세 지표와 변동성 지표의 조합을 통한 가상 화폐 매매 전략

주식이나 가상 화폐 거래에 있어서 보조 지표를 활용할 때에 많이 하는 얘기가 하나의 지표에 의존하는 것보다는 다른 여러 지표들과 같이 적용하는 것이 false 신호로 인한 손해를 조금이라도 막을 수 있다는 것이다.

그래서 이번에는 가격의 추세를 보여준다는 추세 지표와 가격의 변동성을 파악할 때 사용되는 변동성 지표를 조합하는 방법에 대해 얘기해 보겠다.

참고로 여러번 얘기하였지만 주식이나 가상 화폐 거래에 대해 전문적인 지식이 있지 않으며 파이썬 공부를 하다가 가상 화폐 실시간 매매 전략에 관심이 생겨 개인적으로 공부한 것과 생각을 정리한 것임을 알아두길 바란다.

[추세 지표]

추세 지표에는 여러 가지가 있는데 여기서는 대표적인 지표인 MACD와 이를 정규화한 Normalized MACD, 그리고 TRIX를 이용한다.

MACD와 Normalized MACD에 대해서는 아래의 링크에 관련 내용이 있으니 참고하길 바란다.

파이썬을 이용한 주식 및 가상 화폐 매매 전략 - Normalized MACD

주식이나 가상화폐 매매 전략에 있어서 정규화된(Normalized) MACD를 적용하는 방법과 효과에 대한 내용을 파이썬을 통해 알아본다. [MACD] MACD는 Moving Average Convergence & Divergence의 약자로 주가나 시세..

TRIX는 종가를 3번에 걸쳐 지수이동평균을 취함으로써 이동평균선이 완만하게 바뀌어 불필요하게 튀는 값을 제거한 지표라 할 수 있다.

즉, 다음과 같이 구할 수 있다.

- EMA(1) = 종가의 N일 지수이동평균

- EMA(2) = EMA(1)의 N일 지수이동평균

- EMA(3) = EMA(2)의 N일 지수이동평균

TRIX 지표를 구하는 공식

(TRIX 지표를 구하는 공식)

TRIX 지표를 통한 매매는 Signal 선을 구하여 TRIX 값이 Signal 값을 상향 돌파할 때에 매수를 하고 반대로 하향 돌파할 때에 매도를 하는 것이 대표적인 방법이다.

Signal 선은 TRIX를 단순이동평균을 통해 구할 수 있다.

이를 파이썬 코드로 구현한 것은 아래와 같다.

df[‘close’]는 가상 화폐 거래소에서 다운로드한 ohlcv 데이터를 df 이름의 데이터프레임에 저장한 것이고 그중에서 종가를 나타내는 ‘close’ column의 값들을 의미한다.

위의 코드는 9일의 지수이동평균을 구한 것이며 앞의 TRIX 지표를 구하는 식이 의미하는 수익률은 파이썬 코드 .pct_change()로 구할 수 있다.

Signal선은 7일 단순이동평균으로 구한다.

[변동성 지표 - RMI]

RMI(Relative Momentum Index) 지표는 변동성 지표 중 대표적인 지표인 RSI(Relative Strength Index)를 개선한 지표라고 한다.

RSI와의 차이점은 RSI는 현재의 가격과 전일의 가격을 비교하여 계산하지만 RMI는 현재의 가격과 N일전의 가격을 비교하여 계산한다는 것이다.

이를 통해 RSI 지표가 갖는 신호 등락의 빈번함을 보완한다.

RMI 지표를 통한 매매기법은 RSI와 유사하게 30 이하를 과매도로 보고 70 이상을 과매수 상태로 판단하여 매매를 한다.

RMI 지표를 계산하는 파이썬 코드는 아래와 같다.

현재의 가격과 6일 전 가격의 차를 구하고 .dropna() 함수를 통해 데이터 중 NaN 값을 제거하여 변수 delta에 저장한다.

이 변수 delta에 저장된 값에서 당일의 값이 6일 전보다 상승한 값만을 저장하고 나머지는 0으로 채워 up에 저장하고 반대로 하락한 값만을 가지고 나머지는 0으로 채워 down에 저장한다.

그전에 변수 delta 에서 .copy() 함수를 사용하여 변수 up과 down에 서로 다른 메모리 id를 부여하여 혹시라도 데이터가 서로 영향을 주지 않도록 하였다.

그다음은 RSI 계산과 동일하다.

[매매 전략]

추세 지표와 변동성 지표를 이용한 매매 전략은 추세 지표에서 매수 조건이 되었을 때에 변동성 지표인 RMI 값이 여전히 과매도 상태 즉, 30 미만인 경우에만 매수를 하는 것이다.

그리고 크게 상승하고 있을 때에도 수익을 낼 수 있도록 추세 지표가 매수 조건이 되면서 RMI가 70 이상이고 이전의 RMI 값이 계속 상승하고 있다면 매수를 할 수 있도록 한다.

매도는 매수할 때의 가격에서 1% 가격이 상승하면 매도를 한다.

이전에 여러 지표를 통해 매도 조건을 시험해 봤지만 항상 실제의 가격 흐름보다 지표는 늦기 때문에 큰 상승세가 아니고서는 매수할 때와 동일 가격 또는 더 낮은 가격에 매도를 하게 된다.

그래서 여기서는 단순한 매도 조건을 설정하였다.

또한, 매수를 했지만 가격이 오르지 않고 하락을 하면 물릴 수 있기 때문에 매수했던 가격에서 1%가 떨어지면 매도를 하는 조건을 추가한다.

이러한 전략을 파이썬 함수로 정의한 것은 아래와 같다.

[매매 전략 Backtesting]

추세 지표는 TRIX와 MACD, 그리고 Normalized MACD가 각각 특징이 있고 어떤 것이 무조건 좋다는 것이 없으므로 이 세 가지 지표를 각각 적용했을 때의 수익률을 비교해 본다.

먼저 투자를 했다가 현재까지 물려있는 가상 화폐 엑시인피니티의 5분 봉 데이터를 분석해 본다.

추세 지표별 결과 및 RMI - 엑시인피니티(AXS)

(추세 지표별 결과 및 RMI - 엑시인피니티(AXS))

위는 2월 19일 08시부터 19일 23시까지의 데이터이며 각 추세 지표가 Signal 선을 상향 돌파하는 시점이 조금씩 다른 것을 볼 수 있다.

TRIX와 MACD는 그래도 좀 유사하지만 Normalized MACD는 많이 다른 모습을 볼 수 있다.

이러한 서로 다른 특징이 앞에서 얘기한 매매 전략에 어떤 영향을 줄지는 다음에서 알아보겠다.

참고로, backtesting을 하는 파이썬 코드는 아래의 링크에 있다.

SMA와 MACD 이용 Python 가상화폐 자동매매(2/2)-backtesting

지난번에 알아본 자동매매 프로그램을 backtesting 하는 방법과 그 결과에 대한 분석을 해보겠다. 먼저 backtesting 코드를 알아본 후 dp이다(ADA)와 이더리움클래식(ETC)에 대해 자동매매 프로그램의 누

TRIX 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 엑시인피니티(AXS)

(TRIX 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 엑시인피니티(AXS))

먼저 위는 TRIX 지표를 기반으로 RMI 지표와 조합하여 매매를 했을 때의 결과이며 분석한 데이터 기간 동안 엑시인피니티는 하락을 했으며 총 5번의 매매가 이루어지고 2번은 1% 이상의 이익이 나는 거래이고 3번은 1% 이하 손해를 보는 거래가 되어 전체 누적 수익률은 약 1.5% 손해를 본다는 결과이다.

엑시인피니티의 가격은 약 67,500원에서 66,500원이 되었으므로 그냥 뒀어도 비슷한 손해를 봤을 것이다.

다음은 MACD를 기반으로 RMI 지표와 조합하여 매매를 했을 때의 결과이다.

MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 엑시인피니티(AXS)

(MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 엑시인피니티(AXS))

MACD를 기반으로 했을 때에는 총 두 번의 매매가 있었고 한 번은 이익, 한 번은 손해여서 결국 0.4%의 손해를 본다는 결과이다.

1.5%의 손해를 보는 결과보다는 우수하다고 할 수 있다.

다음은 Normalized MACD를 기반으로 RMI 지표와 조합하여 매매를 했을 때의 결과이다.

Normalized MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 엑시인피니티(AXS)

(Normalized MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 엑시인피니티(AXS))

총 세 번의 거래가 모두 손해를 봤고 그래서 4%대의 가장 큰 손해를 보는 결과가 나왔다.

엑시인피니티의 데이터 경우에서는 MACD를 추세 지표로 사용하는 것이 가장 좋은 결과를 내는 것으로 보인다.

이번에 이더리움의 데이터를 가지고 backtesting을 해본다.

앞에서와 동일하게 같은 시간대의 데이터를 가지고 비교를 해봤다.

추세 지표별 결과 및 RMI - 이더리움(ETH)

(추세 지표별 결과 및 RMI - 이더리움(ETH))

세 가지 추세 지표가 모두 조금씩 다른 매수 시점을 보인다.

이러한 결과가 RMI 조건과 조합되어 어떤 결과를 보이는지 아래에서 살펴보겠다.

TRIX 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 이더리움(ETH)

(TRIX 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 이더리움(ETH))

이더리움 역시 backtesting 기간은 하락하는 추세이다.

여기서 TRIX 지표 기반은 모두 손해를 보는 두 번의 거래가 발생하고 그래서 약 4%의 손해를 본다는 결과이다.

그냥 두었어도 약 2.5% 하락하는 추세의 데이터인데 이보다 더 손해를 본다.

MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 이더리움(ETH)

(MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 이더리움(ETH))

MACD를 기반으로 한 결과는 두 번의 손해나는 거래 후 마지막에 한 번 이익을 보는 거래가 이루어져 누적 수익률은 2%의 손해이다.

어떻게 보면 하락하는 추세에서 잘 버티는 거래를 했다고도 볼 수 있겠다.

Normalized MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 이더리움(ETH)

(Normalized MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 이더리움(ETH))

Normalized MACD를 기반으로 한 backtesting 결과는 이번에도 4%대의 손해를 보는 것으로 나왔다.

계속 하락하는 추세에 있을 때는 어떤 전략을 써도 손해를 볼 것이다.

그래서 마지막으로 상승장에 있었던 가상 화폐의 데이터로 backtesting을 해봤다.

가상 화폐 저스트는 그나마 이 시기에 상승을 하고 있었다.

다음의 그림은 추세 지표별 결과 및 RMI 지표 결과이다.

추세 지표별 결과 및 RMI - 저스트(JST)

(추세 지표별 결과 및 RMI - 저스트(JST))

TRIX 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 저스트(JST)

(TRIX 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 저스트(JST))

TRIX 기반의 결과는 두 번의 이익 거래와 세 번의 손해 거래를 통해 누적 수익률은 약 2%의 손해이다.

상승 추세에 있는 가상 화폐이고 그냥 두었어도 약 6%의 이익을 볼 수 있었지만 TRIX 지표와 RMI 지표를 기반으로 매매를 하면 2%의 손해를 보니 이 전략은 적당해 보이지 않는다.

MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 저스트(JST)

(MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 저스트(JST))

MACD를 기반으로한 매매는 누적 수익률 4%로 준수한 결과가 나왔다.

그냥 두었을 때보다는 적지만 그래도 손해보지 않았다는 것은 한 번 실제로 적용해 볼만하다는 생각을 갖게 한다.

위의 그림을 보면 중간에 높게 치솟는 구간에 매매가 이뤄지지 않는 것은 아쉽지만 어쩔 수 없다.

거래가 이뤄지지 않은 이유는 앞의 그림에서 분명 MACD 선이 Signal 선을 돌파했지만 RMI 값이 30보다 커진 상태였기 때문이다.

RMI 값이 30보다 커진 상태는 이미 가격이 어느 정도 올랐다고 보고 매수 진입이 늦었다는 의미이기 때문에 이 경우처럼 그럼에도 불구하고 가격이 계속 오를 때는 어쩔 수 없이 거래 없이 보낼 수밖에 없다.

이런 경우도 매수에 포함하기 위해 조건을 수정하면 분명 가격이 오르지 못하고 바로 하락하는 케이스에 노출되어 손해를 볼 확률이 높아진다.

Normalized MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 저스트(JST)

(Normalized MACD 추세 지표 기반 매매전략 backtesting 결과 - 저스트(JST))

Normalized MACD 기반의 backtesting 결과도 1%의 손해를 보는 것이었다.

앞의 두 가지 가상 화폐의 경우보다는 손해 정도가 작았지만 상승하는 추세에 있는 경우에도 손해를 봤으니 역시 실제 적용하기에는 무리가 있어 보인다.

[결 론]

추세 지표 중 RMI 지표를 구하는 방법을 파이썬 코드로 알아보고 추세 지표와 변동성 지표를 조합하여 매매 전략을 만들어봤다.

추세 지표는 TRIX와 MACD, Normalized MACD가 각기 조금씩 다른 매수 타이밍을 보이며 어떤 경우에서는 다른 지표는 매수 시점이지만 또 다른 지표는 매수를 하지 않는 경우도 나타난다.

매수가 일어나지만 결국 손해를 보는 결과를 낼 수 있기 때문에 매수를 하지 않는 것이 더 좋은 영향을 줄 수 있고 이는 또한 반대의 경우가 발생할 수도 있다.

Backtesting을 통해 세 가지의 추세 지표 중 MACD가 가장 우수한 결과를 보였으나, backtesting을 하는 데이터가 너무 적었기 때문에 무조건 MACD가 제일 좋다고 결론을 지을 수는 없을 것 같다.

처음에는 파이썬을 공부하려고 시작했는데 요즘에는 계속 가상 화폐 매매만 쳐다보게 된다.

이렇게 된 이유가 만약 자동매매 프로그램을 만들어 하루에 딱 5%씩만 수익을 낸다면 50,000원을 가지고 8개월 후면 60억이 된다는 생각을 하면서부터인 것 같다.

시장 변곡점 포착 뛰어난 ‘블랙먼데이의 승자’

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다음 기업 사냥으로 LBO 대도약 이룬 동갑내기 사촌 투톱

[월스트리트 리더십] 튜더 인베스트먼트 회장 폴 튜더 존스

모멘텀 투자와 선물 매매에 능한 폴 튜더 존스 회장은 1987년 ‘블랙먼데이’가 배출한 불세출의 헤지펀드 매니저 출신이다. [사진 유튜브 캡처]

모멘텀 투자와 선물 매매에 능한 폴 튜더 존스 회장은 1987년 ‘블랙먼데이’가 배출한 불세출의 헤지펀드 매니저 출신이다. [사진 유튜브 캡처]

폴 튜더 존스는 1987년의 ‘블랙먼데이’가 배출한 불세출의 헤지펀드 매니저다. 미국 다우존스지수가 22.6% 곤두박질치던 그 날, 존스의 투자는 정반대의 결과를 낳은 일을 계기로 그에겐 ‘블랙먼데이의 승자’라는 꼬리표가 늘 붙어 다닌다. 1982년부터 시작해 주가지수가 3배 이상으로 상승했던 초강세장의 끝은 참혹했다. 결정타는 선물시장에서 왔다. 당시 많은 기관 투자자들이 채택한 ‘포트폴리오 보험’ 전략, 즉 주가 하락에 따른 손실을 막기 위해 보유 주식 대신 주가지수 선물을 기계적으로 매도하는 거래가 쏟아지자 주식 매도세가 증폭된 것이다.

1987년 대폭락 장세서 126% 수익률
“천성이 비관적” 위기에 특히 강해

원활한 거래 위해 유동성 가장 중시
물타기 않고 ‘지키는 투자’ 원칙 지켜

빈곤 퇴치 이끌고 공정 기업 선정
자본주의 역기능 개선에도 앞장서

존스의 블랙먼데이 성공 투자 비결은 바로 여기 있었다. 정점에 달한 주식시장의 변곡점을 간파하고 가장 약한 고리인 주가지수 선물을 매도한 것이 주효했다. 존스는 그해 125.9%라는 경이로운 수익률을 기록했고, 그 후로도 계속된 활약상에 힘입어 월가의 전설적인 투자가 중 한명이 됐다.

농산물·원자재 거래서 선물 매매 경험 쌓아

존스는 기술적 분석 전략 농산물·원자재 등을 거래하는 상품(commodities) 트레이더 출신이다. 상품 중에서도 면화 거래로 경험을 쌓았다. 1976년 대학을 졸업하고 면화 교역 중심지 뉴올리언스의 면화 거래소를 거쳐 뉴욕 면화 거래소에서 트레이더로 활동했다. 존스는 면화시장에서 경력을 시작한 덕분에 일찍부터 선물 거래에 눈뜰 수 있었다. 미래 특정 시점에 정해진 가격으로 자산을 사거나 팔기로 약정하는 선물은 농산물시장에서 처음 시작됐고, 당시까지만 해도 상품시장에서 가장 활발히 거래되고 있었기 때문이다. 선물은 거래량이 풍부해 시장 유동성을 중시하는 존스가 자신의 투자 아이디어를 행동에 옮길 때 가장 선호하는 거래 도구이기도 하다.

면화 거래에서 두각을 나타낸 존스는 1980년 헤지펀드 운용사 튜더 인베스트먼트를 설립하고 본격적으로 투자 업계에 뛰어들었다. 투자 전략으론 정치·경제·사회적 요인에 기반해 채권·외환·상품·주식 등에 투자하는 ‘매크로 투자’를 택했다. 매크로 투자는 존스의 투자 성향과 잘 맞았다. 투자의 호흡이 짧은 매크로 투자에선 가격의 추세적 움직임에 집중하는 이른바 ‘모멘텀 투자’가 중요하고, 이는 존스가 강점을 지닌 영역이었다. 면화 거래소에 첫발을 들여놓을 때부터 기술적 분석에 빠져들었던 존스는 가격 차트에서 투자의 실마리를 찾는 데 뛰어났다. 심지어 “가격이 펀더멘털보다 앞서 움직인다”라고 말할 정도로 모멘텀을 중시했다.

출생연도 1954년(66세)

최종 학력 버지니아대학 경제학과(1976년 졸업)

개인 자산 58억 달러(2020년 12월 기준, 포브스)
미국 108위·세계 320위

그렇다고 존스가 자산의 가치를 판단하는 데 소홀한 것은 아니다. 존스는 매크로 투자에서 가장 중요한 자질의 하나로 ‘정보와 지식 습득에 대한 갈망’을 꼽는다. 자질이야말로 잘못된 가격에 거래되는 자산을 탐색해내는 데 필수적이라고 생각하기 때문이다. 이렇게 고평가 혹은 저평가된 자산을 발굴한 후에는 그가 중시하는 직관과 모멘텀에 투자의 핸들을 넘긴다.

이처럼 펀더멘털과 모멘텀이 복잡하게 작용하는 것이 매크로 투자인지라 매크로 투자는 ‘3차원 체스게임’이라는 흥미로운 비유를 하기도 한다.

존스의 신들린 듯한 투자는 블랙먼데이 이후에도 계속됐다. 가장 대표적인 것이 1990년에 있었던 투자다. 존스는 블랙먼데이 투자와 매우 유사한 논리로 일본 주가지수 선물을 매도해 막대한 수익을 거두었다. 이는 시기적으로도 아주 극적이었다.

1990년은 일본 경제의 버블이 무참하게 꺼지며 ‘잃어버린 20년’이 시작된 시점과 정확히 일치하는 까닭에서다. 그해 반 토막이 난 일본 주가지수는 존스의 펀드에 87.4%라는 높은 수익률을 안겨 주었다. 그 밖에 기술주가 폭락하던 2001년에도 존스의 촉은 제대로 작동했고, 그 결과 48.1% 수익률을 기록하며 업계의 부러움을 사기도 했다.

이렇듯 존스는 자산 가격이 추락하는 베어 마켓에서 유달리 강한 면모를 보였다. 한마디로 위기에 강한 것이다. 이는 상당 부분 존스의 성격에도 기인한다. “천성이 비관적(bearish)”이라고 스스로 인정할 만큼 만사에 경계심을 늦추지 않기에 위기를 감지하는 데 뛰어난 것이다.

존스의 투자 행적을 돌이켜보면 그가 공격 일변도의 투자를 한다고 생각하기 쉽다. 그러나 실상은 그렇지 않다. 오히려 방어에 방점을 찍고 ‘지키는 투자’를 위한 원칙을 세우고 철저하게 따른다. 존스의 투자원칙을 뜯어보면 두 가지로 축약할 수 있다.

첫째, 투자 결정에서 ‘시장 유동성’을 가장 중요한 요인으로 꼽는다. 가격이 아무리 매력적이라도 원활한 거래를 위한 충분한 유동성이 보장되지 않는 시장엔 진입하지 않는다. 가장 큰 이유는 손절(損切)이 자유롭지 않기 때문이다. 앞서 언급했듯 존스가 선물 거래를 선호하는 것도 이런 맥락에서다. 둘째 ‘물타기’를 하지 않는다. 시장이 생각과 반대로 움직일 때 투자의 단가를 조절하며 버텨보려는 유혹을 경계하는 것이다. 그 결과 손절은 빨라지고 손실은 최소화한다. 그래서 특히 중요하게 여기는 것이 투자의 ‘타이밍’이다. 어중간한 가격대에 섣불리 시장에 진입해선 큰돈을 벌지 못하고 어설프게 손절하기 십상이라, 시장이 돌아서는 변곡점을 포착하는 데 주력한다.

“가격이 펀더멘털보다 앞선다” 모멘텀 중시

그동안 헤지펀드 매니저로서 자본주의의 혜택을 크게 입은 존스는 이제 위기에 처한 자본주의를 지키는 데 적극적이다. 소득 양극화와 이익 지상주의의 주범으로 몰린 자본주의의 전환을 여러 방면에서 모색하고 있다. 대표적인 것이 자선 재단 ‘로빈 후드’와 비영리 리서치 기관 ‘저스트(JUST) 캐피털’을 설립한 것이다. 로빈 후드는 ‘벤처 자선 사업’이라는 특별한 사업 모델을 갖고서 뉴욕시 일원의 빈곤 퇴치에 주력하고 있다. 마치 벤처캐피털이 스타트업에 투자하듯이, 기부 대상을 선정하고 전반적 지원을 제공해 사회의 긍정적인 변화를 일으키고자 한다. 특히 사회적 변화를 금전적 수치로 측정하고 투명하게 공개하는 혁신적인 방법으로 기부의 효율성을 높이고 있다.

저스트 캐피털을 통해 존스가 이루려는 것은 ‘이해관계자 자본주의’이다. 자본주의의 중심을 주주에서 직원·고객·시민사회·환경 등 이해관계자 전반으로 확장하는 데 앞장선다. 이를 위해 매년 서베이를 통해 미국인들이 생각하는 ‘공정(just) 기업’의 조건들을 파악한 후, 조건별로 미국 대기업들의 성과를 측정하고 순위를 매긴다. 2018년부턴 골드만삭스와 협력해 공정 기업에 투자하는 상장지수펀드(ETF)를 출범시키며 기업의 변화를 촉진하고 있다.


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