외환 거래에서 기술적 분석이란 무엇일까요? Technical Analysis
트레이딩 기초 시리즈에서 매매 전략의 기초가 되는 것이 무엇인지 설명했을 때 기술 분석의 3가지 원칙을 강조했습니다 - 기억이 나시나요? 이 원칙은:
기술 분석 기초 시리즈 전체에서 이 원칙을 명심하는 것이 중요합니다.
기술 분석이라는 것은 주로 차트를 통해 시장 움직임을 연구하여 새로 출현하는 추세를 가능한 일찍 발견하는 것이라는 것을 이미 잘 알고 있습니다. 가능한 일찍 추세를 발견하면 "추세에 올라탈" 수 있는 기회가 생기고 랠리를 이용할 수 있습니다. 이러한 추세 발견에 도움을 주는 도구는 많습니다. 지지선과 저항선, 추세선, 가격 패턴, 캔들 패턴 및 보조지표 등.
예를 들어 헤드 앤 숄더와 같이 많이 사용되는 가격 패턴을 적용하면 초기 단계에서 추세를 발견하는 데 도움이 됩니다. 추세선은 바다를 항해할 때 방향을 안내해 주는 나침반과 같이 금융시장에서 트레이더를 안내해 주는 역할을 합니다. 가격이 추세선을 지킨다면 기존 추세선은 유지됩니다. 만약 추세선을 "이탈"했다면, 이는 기존 추세가 끝나간다는 경고 신호로 간주됩니다.
인디케이터와 오실레이터도 기술 분석 트레이더가 많이 사용하는 도구이며 MACD는 그 중 하나입니다. MACD가 0선을 상방으로 교차하면 상승 추세라는 신호입니다. 0선을 하회하면 하락 추세 움직임이 시작되고 있다는 신호입니다.
하나의 도구에만 의존해서 많은 위험을 감수하는 것보다는 다양한 도구를 조합하여 사용하는 것이 좋습니다. 기술 분석 트레이더가 사용하는 도구는 더 많이 있으며 기술 분석 동영상 시리즈를 통해 다룰 예정입니다.
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실제 분석이란 무엇입니까?
큐:나는 당신의 기사를 읽었습니다. 경제학 대학원에 가기 전에 공부할 책 "진짜 분석"이라고 언급 한 것을 보았습니다. 실제 분석 과정에서 무엇을 배우십니까? 실제 분석 과정을 시작하기 전에 알아 두어야 할 사항은 무엇입니까? 왜 경제학에서 대학원 공부를 계획하고 있다면 실제 분석 과정을 도움이됩니까?
에이:좋은 질문에 감사드립니다.
우리는 실제 분석 과정에서 몇 가지 실제 분석 과정을 살펴봄으로써 실제 분석 과정에서 배운 것을 느낄 수 있습니다. Stetson 대학의 Margie Hall에서 한 명 있습니다:
- 실제 분석은 실수의 속성과 집합, 기능 및 한계의 아이디어를 기반으로하는 수학의 큰 분야입니다. 이것은 미적분학, 미분 방정식 및 확률 이론이며, 그 이상입니다. 실제 분석에 대한 연구는 다른 수학 영역과의 많은 상호 연결에 대한 인식을 가능하게합니다.
Johns Hopkins University의 Steve Zelditch는 약간 더 복잡한 설명을합니다.
- Real Analysis는 수학 분야의 많은 분야에 응용할 수있는 막대한 분야입니다. 대략적으로 말하자면 유클리드 공간의 고조파 분석에서 매니 폴드의 편미분 방정식, 표현 이론에서 수 이론, 확률 이론에서 적분 기하학, 에르고 식 이론에서 양자 역학에 이르기까지 다양한 기능을 통합하는 모든 응용 프로그램에 적용됩니다.
보시다시피, 실제 분석은 미적분 및 확률 이론과 같은 대부분의 경제 분야에서 사용되는 수학 개념과 밀접한 관련이있는 다소 이론적 인 분야입니다.
실제 분석 과정에 익숙해 지려면 먼저 미적분에 대한 좋은 배경 지식이 있어야합니다. 책에서 중급 분석 John M.H. Olmstead는 학업 경력의 초기 단계에서 실제 분석을 수행 할 것을 권장합니다.
- … 수학 학생은 미적분학의 첫 번째 과정을 마친 후 가능한 한 빨리 분석 도구에 대해 알게됩니다.
경제학 대학원 과정에 입학하는 사람들이 실제 분석에 대한 강한 배경을 가지고 있어야하는 두 가지 주요 이유가 있습니다.
- 미분 방정식 기술 분석이란 무엇입니까 및 확률 이론과 같은 실제 분석에서 다루는 주제는 경제 분야에서 광범위하게 사용됩니다.
- 경제학의 대학원 학생들은 일반적으로 실제 분석 과정에서 가르치는 수학적 교정, 기술을 작성하고 이해하도록 요청받을 것입니다.
Olmstead 교수는 실제 분석 과정의 핵심 목표 중 하나로서 증명을 연습하는 것을 보았습니다.
- 특히, 학생은 이전에 자신이 즉각적인 분명한 이유 때문에 받아 들일 것을 권유 한 진술을 (세부 사항으로) 증명하도록 권장해야합니다.
따라서 실제 분석 과정을 대학에서 사용할 수없는 경우, 대부분의 학교에서 제공하는 수학 부서에서 제공하는 수학적 교정 방법을 작성하는 방법을 배우는 것이 좋습니다.
대학원 입학 준비에 최선의 행운을 기원합니다!
골프에서 얇은 샷이란 무엇입니까? 그리고 그 원인은 무엇입니까?
골프에서 얇은 슛은 무엇입니까? 또한 얇게 잡는 것으로 알려져 있습니다. 그리고 많은 샷을 줄이면 문제를 해결하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?
블랙홀이란 무엇입니까? 이벤트 호라이즌이란 무엇입니까?
블랙홀은 강렬한 중력장으로 인해 우주 기하학의 곡률입니다. 블랙홀의 영향은 극도로 밝아서도 그것을 피할 수 없으므로 이름이됩니다.
정신 분석이란 무엇이며 어떻게 시작되었는지
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SWOT 분석이란? : 예시와 함께 설명
SWOT 분석은 내부 분석과 외부 분석이 결합한 잘 알려진 프레임워크입니다. 각 글자는 비즈니스 개발에 큰 영향을 미치는 강점, 약점, 기회 및 위협을 나타냅니다. 이러한 비즈니스 요소를 살펴보면 그에 맞는 전략을 수립하고 비즈니스 성장을 위한 명확한 결정을 내릴 수 있습니다. 마찬가지로, 한 사람의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 그 사람의 능력을 평가하는 데 사용될 수도 있습니다. SWOT 분석에 대한 심층적인 지식과 분석을 위한 몇 가지 예는 다음 본문에 더 자세히 나옵니다.
SWOT 분석 : 개념 및 예시
SWOT 분석의 특성
앞서 언급했듯이 특히 행동, 주도권, 의사 결정 또는 전략을 수행 할 때 비즈니스 개발에 영향을 미치는 네 가지 주요 요소가 있습니다. 이러한 요소들에서 살펴볼 내용이 아주 많기 때문에, 이곳에서는 각 요소에 대한 자세한 설명을 하도록 하겠습니다. 따라서 비즈니스를 시작하고 체계적인 분석을 얻으려면 다음 단락에서 SWOT 매트릭스의 각 측면적 특성에 대한 설명을 참고하시면 됩니다.
시장에서 경쟁력을 갖게 만드는 회사의 내부 요소 또는 다른 회사들과 차별화되는 긍정적인 속성입니다. 아래 질문에 답하여 자신의 강점을 파악하고 강점에 초점을 맞춘 개인 SWOT 분석을 수행 할 수 있습니다.
- 비즈니스의 성공적인 프로세스는 무엇입니까?
- 지식, 기술, 인맥, 평판, 자원 등 팀의 자산은 무엇입니까?
- 다른 사람들이 기술 분석이란 무엇입니까 갖지 못한 장점은 무엇입니까? 당신의 교육 수준, 자격증 또는 기술입니까?
- 직장과 동료 또는 상사에 대한 태도는 어떻습니까?
회사에 강점이 있으면 약점도 있습니다. 회사 SWOT 분석을 수행하면 조직의 취약점을 탐색하는 것이 포함되어 있어 프로세스에서 부족한 점과 비즈니스의 한계에 주의를 기울일 수 있습니다. 이는 의사 결정에 영향을 미칠 요소에 대한 기술 분석이란 무엇입니까 인식을 개발하는 데 도움이 됩니다. 다음은 비즈니스 및 개인의 약점을 평가하기 위해 답변할 수 있는 질문입니다.
- 팀의 조화를 수립하고 유지하였습니까?
- 귀사의 비즈니스 위치에서 충분한 고객 트래픽이 있습니까?
- 자신이 없는 업무는 무엇입니까?
SWOT 분석을 수행함으로써 기업의 장단점만 해결할 수 있는 것은 아닙니다. 평가할 수 있는 또 다른 중요한 요소는 기회입니다. 최소한의 기회도 비즈니스 성공에 기여하는 큰 가능성을 열어줄 수 있기 때문에 이러한 외부 요인들을 당연하게 여겨서는 안 됩니다. 다음은 비즈니스의 기회를 식별하기 위해 고려해야 할 질문입니다.
- 판매 촉진은 구매자들에게 더 많은 제품을 구매하도록 장려합니까?
- 회사는 새로운 트렌드나 기술에 대처할 수 있습니까?
- 기술 개발에 도움이 될 공석이 있습니까?
SWOT 매트릭스 또는 분석은 위협을 조사하지 않고는 완료되지 않습니다. 이것은 개인 또는 조직의 부정적인 속성 또는 외부 제한을 나타냅니다. 다음은 분석 프로세스에서 위협을 결정하기 위한 몇 가지 질문입니다.
- 시장에서 위협이 될만한, 귀사와 경쟁하려는 회사가 있습니까?
- 귀사는 기술의 진보에 적응할 수 있습니까?
- 귀사의 기술력이 회사의 요구에 충분히 부합합니까?
SWOT 분석 예시와 사례
SWOT 분석을 구성할 때 옳고 그름은 없습니다. 네 부분으로 나누어 진 사각형으로부터 간단하게 시작할 수 있습니다. 모든 섹션에는 SWOT의 한 측면이 포함되어야 합니다. 흥미롭게도 마인드 맵의 형태로 SWOT을 만들 수도 있습니다. 무료 마인드 매핑 도구의 경우 GitMind는 사용하기에 가장 좋은 프로그램 중 하나입니다.
어떻게 운용되는지 확인하려면 아래 예를 참조하십시오. 이 예제는 다운로드 및 편집이 가능합니다.
소프트웨어 SWOT 분석
이 예제 편집
이 그림은 소프트웨어 시스템의 SWOT 분석을 보여줍니다. 이는 소프트웨어 제품이 계획 단계의 일부로서 그리고 작업을 수행하기 전에 그 범위와 한계를 이해하도록 개발 하려는 경우에 유용합니다.
개인 SWOT 분석
이 예제 편집
이 그림은 개인이 자신의 잠재력, 재능 및 한계를 평가하는 방법에 대한 아이디어를 제공합니다. 이것은 여러분의 능력에 맞는 더 나은 직업을 얻는 데 도움이 될 것입니다.
SWOT 분석은 회사뿐만 아니라 개인의 능력을 평가하는 데에도 효과적인 기술입니다. 이것은 여러분이 결정을 명확히 하고, 여러분의 커리어와 개인적인 삶에 대한 방향을 잡아 성공을 향한 동기를 부여하는 데 도움이 될 것입니다.
DataOps란? 데이터 운영에 관한 모든 것.
DataOps는 AI 시대를 위한 기업 데이터 관리입니다. DevOps에서 얻은 교훈을 데이터 관리 및 분석에 적용합니다. DataOps를 효과적으로 배포하면 분석 솔루션 시장 출시 시간을 단축하고, 데이터 품질 및 준수를 개선하며 데이터 관리 비용이 절감되는 것으로 나타났습니다.
데이터 운영은 제품이나 서비스 또는 솔루션이 아니라 방법론입니다. 협업과 자동화를 통해 조직의 데이터 활용을 개선하려는 기술적이자 문화적인 변화입니다.
DataOps 는 별개의 기술 플랫폼이라기보다는 하나의 접근방식 또는 방법론입니다. 다양한 데이터 기술과 사용 관행을 통합 환경 안에 조합하는 것을 의미합니다. 이 시스템에서 데이터는 소스에서 데이터 정제소 및 데이터 저장소를 통해 최종 사용까지 손쉽게 흐르면서 비즈니스에 긍정적인 영향을 줍니다. 이 과정에서 기업의 기술, 프로세스 및 인재는 효과적인 결론에 꼭 필요한 요소입니다.
DataOps의 프레임 워크는 기술에서 완전한 문화 변화에 이르는 5가지 필수 요소를 결합합니다. 첫째 요소는 DataOps를 가능하게 하는 기술입니다. 이미 기업에 있는 다수의 기술(IT 자동화, 데이터 관리 도구 포함)과 AI, 머신러닝(ML) 등의 기술을 말합니다. 두 번째는 주요 기술, 서비스 및 프로세스의 지속적인 혁신을 지원하는 적응형 아키텍처입니다. 세 번째는 데이터를 보강하여 정확한 분석을 위한 유용한 컨텍스트로 만드는 것입니다. 셋째 요소는 시스템에서 자동으로 생성되는 지능형 메타 데이터입니다. 때로는 수집 단계에서 메타 데이터가 생성되어 나중에 데이터 파이프라인에서 시간을 줄여줍니다. 넷째 요소는 기업의 데이터 관리 및 모델 관리 방침에 따라 분석과 데이터 파이프라인을 구축하고 배포할 DataOps 방법입니다.
다섯째 요소는 가장 중요하면서도 가장 어려운 것으로, 바로 문화와 사람입니다. DataOps의 잠재력을 실현하려면 IT 및 클라우드 운영, 데이터 아키텍처 및 엔지니어링, 데이터 분석가 및 데이터 과학자와 같은 데이터 소비자 간의 협업 문화를 구축하거나 구축해야합니다. 그래야 비로소 적시에 올바른 데이터를 올바른 장소에 배치하여 실제 비즈니스 가치를 촉진할 수 있습니다.
데이터 요건과 데이터 사용량이 지속적으로 급변할 때 DataOps 아키텍처는 중대한 적응력을 요구합니다. 비즈니스 우선순위와 시장 상황이 변함에 따라 기업의 데이터 소비자(데이터 분석가, 데이터 과학자 및 비즈니스 관리자)에게는 전과 다른 새로운 요구 사항이 발생합니다. 적응형 아키텍처는 이러한 변화를 수용하고 이에 적응하므로 매 단계마다 데이터 흐름과 인사이트의 질이 개선됩니다.
성공적인 DataOps 아키텍처는 기업 전체의 협업을 지원하고 또 요구합니다. 데이터 소비자가 데이터를 이용하고 비즈니스 계획에 사용할 인사이트를 추출할 때 데이터는 물론 그 데이터가 통과하는 데이터 파이프라인을 신속하게 구축하고 그 형태를 만들 수 있어야 합니다. 아키텍처가 이러한 데이터 운영을 가능한 한 쉽고 편리하게 만들어야 DataOps의 채택과 스마트 비즈니스가 촉진됩니다.
이것은 규모와 범위가 어마어마한 질문이므로 데이터의 완전한 잠재력에 도달하기 위한 여정의 주요 포인트 또는 단계를 5가지로 요약해서 알려드리겠습니다. 기술 포트폴리오 및 프로세스를 시작, 평가 및 조정하여 중복성을 제거하고 팀 내에서 제어를 통합합니다. 그런 다음 팀을 통합하여 공유를 장려하고 협업을 방해하는 불일치를 줄입니다. 셋째, 여러 부서와 데이터 파이프라인에서 DataOps 관행을 통합하십시오. 협업 과정에서 직원들은 익숙하지 않은 프로세스를 처리해야 하고 전에 함께 일한 적이 없는 다른 팀을 믿어야 하기 때문에 이 단계가 어려운 경우가 많습니다.
넷째, 직원들 사이에서 어느 정도 정리가 끝났으면 이제는 프로세스를 자동화할 때입니다. 자동화하면 데이터 파이프라인의 효율성이 증가하며 데이터 운영의 효과가 개선됩니다. 아직 끝이 아닙니다. 마지막 여섯째 단계에서는 데이터 소비자에게 스스로 데이터 이용권을 부여해야 합니다. 이 단계에 가서야 비로소 데이터가 정보와 인사이트로 신속하게 변환되어 DataOps의 힘을 드러내고 조직에 미치는 효과를 눈으로 확인할 수 있습니다. 데이터 운영의 모든 요소를 다시 살펴보고 프로세스를 세심하게 측정하여 강력한 인사이트를 지속적으로 얻을 수 있도록 꾸준히 개선하고 적응하며 업그레이드하는 것도 잊지 마십시오.
다양한 기술과 프로세스는 기업 안에서 DataOps를 가능하게 해줍니다. 예를 들면 데이터 관리 기술(데이터 카탈로그, 데이터 가상화, 데이터 파이프라인 및 AI 모델 관리)은 물론 버전 작성, 테스트 자동화, 배포 자동화와 릴리스 관리 및 런타임 조정, 심지어 협업을 위한 기술 등이 여기에 포함됩니다. 테스트 및 배포 자동화 기술은 AI와 러닝머신을 사용하여 업무 프로세스와 워크플로우를 지원하므로 수동으로 구성할 필요가 없습니다. 상호운용성의 장벽을 낮추는 데에도 기술을 사용하는 것이 좋습니다. 여러 기술을 단일 토대로 통합하든 상호 운영 가능한 기술 집합을 형성하든, 이런 기술은 현재와 미래의 모든 데이터 환경(온프레미스, 클라우드, 멀티 클라우드 및 하이브리드)에서 작동해야 합니다.
스마트 메타 데이터는 매우 중요합니다. 스마트 기술을 포괄적인 AI, 러닝머신과 함께 사용하면 지능형 메타 데이터가 이것들을 이용해 추론 기능을 개선합니다. 수집 단계에서 메타 데이터를 자동으로 생성하면 런타임에서 자동으로 감지하고 그에 따라 데이터 객체에 태그가 붙으므로 수동 작업이 크게 줄어듭니다. 그 결과 데이터 파이프라인 개발에 속도가 붙고 각 부서에서는 DataOps 채택과 효과적인 분석이 가속화됩니다.
DataOps는 방법론이며 협업을 중심으로 하는 심적 태도이므로 엔지니어나 다른 직무 담당자 한 명만으로 성공할 수 없습니다. DataOps에서는 IT 직원부터 데이터 전문가, 데이터 소비자까지 협업 범위가 확장됩니다. 고립된 사고와 테러리스트는 팀 간 협업을 무너뜨리고 데이터가 회사 전체에 속한다는 이해를 와해시킵니다.
개별 기술이 회사 전체의 활동을 방해한다는 뜻이 아니라 부서마다 기존에 보유하던 기술을 다르게 사용한다는 뜻입니다. 데이터 엔지니어링, 데이터 품질, 데이터 프로파일링, 데이터 과학, 데이터 관리 등은 여전히 꼭 필요하고 유용합니다. 이제는 DataOps 인프라에서 데이터와 비즈니스를 분석하는 데이터 소비자에게 데이터를 공급합니다. DataOps를 통해 데이터 소비자가 스스로 신속하게 데이터를 탐색하는 능력이 향상됩니다. 데이터 관리인의 역할이 바뀌어 이제는 데이터 품질을 높이고 메타 데이터를 강화하라는 요구를 받고 있습니다. 물론 데이터를 가져오고 데이터 간격을 찾아 채우는 데이터 엔지니어는 존재하며 IT 직원과 운영 직원들이 데이터 운영을 관리하고 최적화하는 것도 여전합니다.
DataOps는 방법론이기 때문에 서비스로서의 스토리지(기술 분석이란 무엇입니까 SaaS) 제품으로 제공되는 제품이 아닙니다. 그러나 SaaS는 마이크로 서비스, 조정 및 데이터 흐름 관리를 조직에 추가하는 DataOps 실행의 일부일 수 있습니다. 필수 DataOps 도구 몇 가지는 SaaS 구현 모델에서 얻을 수 있습니다.
빠르게 답하자면 DataOps의 잠재력을 완전히 실현한 기업은 아직 없으며 지속적인 개선이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 다른 기업보다 한참 앞선 기업은 있습니다. 대규모 DataOps 전담 부서가 있고 DataOps 계획도 지원하는 첨단 기업이 대부분입니다. 그러나 폭넓게 보면 이미 많은 조직에서 미처 알지 못한 채 혹은 명칭을 붙이지 않은 채 어떤 형태로든 DataOps를 실행하고 있을지도 모릅니다. 데이터 민첩성 계획은 DataOps 계획과 긴밀하게 연결되는 경우가 많습니다.
Hitachi는 자체 비즈니스에 DataOps를 실행하고 있습니다. 예를 들어 객체 저장소와 Pentaho를 이용하여 기업 분석과 보고 및 IoT 플랫폼을 데이터 레이크 아키텍처에 배치했습니다. 그 결과 효율이 높아졌고 운영비가 줄었으며 신규 비즈니스 기회가 증가했습니다. 데이터 분석 운영은 30% 개선되었고 데이터 품질과 일관성은 50% 이상 향상되었으며 플랫폼 운영비는 20% 절감했습니다. 이것을 DataOps 사용 시 이점이라고 부릅니다.
DataOps는 DevOps보다 넓은 새로운 개념입니다. DataOps는 DevOps와 마찬가지로 각 팀과 부서 간의 협업을 자동화하고 단순화하며 새로운 협업에 의존합니다. DevOps는 IT 부서 내에서 개발과 운영 사이에 협업을 구축합니다. DataOps는 IT부터 데이터 전문가, 데이터 소비자까지 기업 전체적으로 협업을 구축하고 또 요구합니다. DevOps가 IT의 효율을 높인다면 DataOps는 기업 전체의 효율을 높입니다.
둘 다 모든 목표를 포함하여 말단에서 말단까지 문제 전체를 다시 생각해야 합니다. DevOps는 Dev만의 문제 또는 Ops만의 문제가 아닌 DevOps의 문제로 문제의 범위를 확장합니다. DataOps는 데이터의 생성부터 사용까지 데이터 흐름을 통한 조직의 사고 방식을 같은 방식으로 확장합니다. 그러나 조직 전체가 데이터에 의존하므로 DataOps는 더 많은 그룹에 영향을 미칩니다. DataOps는 더 복잡하기도 합니다. DevOps에서는 구현 파이프라인(실행 코드)이 하나면 충분했지만 DataOps에서는 데이터 모델을 학습하고 데이터 흐름을 실행할 프로덕션 배포 및 데이터 파이프라인이 여러 개 필요합니다. 그리고 이것들 모두를 지속적으로 적응시키고 개선하며 측정해야 합니다.
451 Research의 최근 연구인 "DataOps: 민첩성, 보안 및 혁신적인 변화의 토대" 보고서는 이미 DataOps 방법을 사용 중인 기업으로부터 얻은 중요한 인사이트를 제공합니다. 이 보고서의 결론은 아래와 같습니다.
- DataOps라는 개념은 운영 효율과 가장 연관이 깊지만 그것이 가져다 주는 효율 개선은 민첩성 뿐만 아니라 보안 및 혁신적 변화와도 연결됩니다.
- 이미 DataOps에 관여하고 있는 기업들은 DataOps가 조직에 긍정적인 영향을 미친다는 데 이구동성으로 동의하며, 민첩성 및 효율 개선과 밀접한 관련이 있으나 실제로 최대 추진 동력이자 우선순위 겸 장점은 보안과 규정 준수입니다.
- DataOps를 도입한 기업들은 클라우드 이전, 디지털 전환 전략 실행 면에서 더 앞서 있으며 이로 인해 경쟁사보다 경쟁력 있는 위치에 놓여 있습니다.
- 또한 DataOps를 조기에 도입한 기업은 이점을 누리고 있는 만큼 프로세스와 조직 변화는 물론 제품과 서비스 면에서도 투자에 더 열심입니다.
- 설문조사 결과 DataOps는 오늘날 주류 용어로서는 상대적으로 덜 알려져 있으나 앞으로 몇 년 후 폭넓은 시장에 많은 영향을 미칠 것으로 예상한다는 당사의 시각이 강화되었습니다.
Hitachi Vantara는 DataOps 기업입니다. DataOps를 개척하고 개발하여 비즈니스에 사용하며 고객 및 파트너의 DataOps 구축과 최적화를 위해 함께 노력하기 때문입니다. 거의 110년 동안 운영 기술을 다루었고 60년 이상 IT 업계에 몸담은 까닭에 DataOps 분야에 있어서 그 누구보다 깊은 경험을 지닌 Hitachi는.
가치로 향하는 데이터 계단 즉, SEAM이라고 부르는 다양한 지원 제품을 통해 고객이 DataOps의 이점을 알아가도록 지원합니다. 고객들은 다음 사항에 Hitachi 제품을 사용합니다.
저장: 에지, 프라이빗, 기술 분석이란 무엇입니까 하이브리드 및 멀티 클라우드 솔루션에서 올바른 서비스 수준으로 최저 가격에 데이터를 저장, 관리 및 보호합니다.
풍성화: 지능형 데이터 관리와 거버넌스에 맥락을 마련해 주는 메타 데이터 분류 및 카탈로그 작성으로 데이터를 풍성화합니다.
활성화: 기업 데이터 자산을 발견, 통합, 조정하고 분석을 이용하여 기업의 모든 상호작용과 애플리케이션에 실행할 수 있는 인사이트를 생성합니다.
수익화: 고객의 기업 내부와 그 너머까지 모든 데이터의 경제적 가치를 완전하게 포착한 결과를 전달합니다.
고객과 함께 혁신하면서 고객의 비전을 성공적으로 실현해 줄 Hitachi Vantara를 선택해야 합니다. Hitachi는 항상 고객이 추진하려는 비즈니스의 결과에서 시작합니다. 이러한 접근방식과 Hitachi만의 업계 노하우를 결합하여 SEAM의 매 단계에서 데이터의 가치를 극대화하는 통합 시스템을 구현합니다. 매 기술 분석이란 무엇입니까 단계를 우수하게 실행하여 다음 단계의 성공을 보장하며 고객이 디지털 성숙도에서 기었다가 걷고, 다시 뛸 수 있도록 하여 진정한 DataOps 이점을 누리도록 돕습니다.
기술 분석이란 무엇입니까
기본적 분석은 기술적 분석과 함께 주가 분석의 양대 축을 이루는 일반적인 분석 방법이다. 일반적이라는 것은 보편적, 기준적이라는 의미하고도 상통하는데 대부분의 투자자들이 다 알고 있으며 이를 투자의 기준으로 삼고 있어 놓칠 수 없다는 중요한 의미를 갖고 있다.
실전투자에 있어서도 기본적 분석의 중요성은 날로 커지고 있다. 내재가치를 중요시 여기는 외국인투자들의 비중이 커졌고, 국제경제와 증시가 연동화 되어 있어 객관적인 지표나 가치의 중요성이 더욱 부각되고 있기 때문이다. 따라서 본 교재에서는 이 점을 고려하여 일반투자자들이 효과적으로 기본적 분석을 이용하는데 역점을 두었다는 점을 먼저 알려둔다.
기본적 분석은 '주가는 본질적인 내재가치를 상당부분 반영하고 있으며 결국 내재가치에 회귀한다'는 전제 하에 이를 분석하여 주가를 예측하고자 하는 방법이다. 한마디로 얘기하면, 내재가치와 주가와의 관계를 분석하는 것이다. 좀 풀어서 얘기하면, 현재의 내재가치가 주가에 얼마나 반영이 되어 있으며, 또 내재가치가 변함에 따라 주가가 어떻게 변할 것인가를 예측하여 주가의 고평가, 저평가 여부와 그 크기를 측정하는 방법이다. 이를 통해 저평가된 주식을 골라내어 매수의 포지션을 취하게 되고, 고평가 주식은 매도를 하게 된다. 이를 정리하면 다음과 같은 단계를 밟게 된다.
1)주가는 기업의 내재가치에 따라서 결정된다.
2)기업의 내재가치는 기업의 내적인 요인과 기업의 외적인 요인에 의해서 결정이 된다.
3)따라서 주가를 예측하기 위해서는 먼저 기업의 내적, 외적 요인들과 주가와의 관계를 밝혀야 하고.
4)기업의 내적, 외적 요인들이 어떻게 변할 것인가를 예측하여야 한다.
5)그리고 중요한 요인들에 대한 내재가치를 객관적인 지표로 산출하여
6)이 때의 내재가치와 현재의 주가를 비교한다.
이를 통해, 만약 내재가치가 현재의 주가보다 크면 저평가 되어 있다고 보고 매수의 포지션을 취하게 되는데 주가는 결국 미래의 내재가치로 근접해 갈 것이기 때문이다. 반대로 현재의 주가보다 적으면 고평가 되어 있다고 보고 매도의 포지션을 취한다.
또 기업의 내재가치와 주가와의 변화에 따라 매매타이밍을 포착해 낼 수가 있다.
기업의 내재가치가 증가하는데 주가가 적정선 이하로 하락할 경우 이는 매수 타이밍이 되고 기업의 내재가치가 하락하는데 주가가 적정선 이상으로 상승할 경우 이는 매도 타이밍이 된다.
결국 기업의 내재가치만 잘 분석하면 주가의 예측이 가능하다는 결론이 성립되고 이것이 기본적 분석의 목표이다. 따라서 기본적 분석은 내재가치 분석을 위주로 한다. 또 내재가치는 곧 기업의 내적인 요인과 외적인 요인들로 결정되기 때문에 기본적 분석은 이를 분석하는 것이다.
기업의 내적인 기술 분석이란 무엇입니까 요인은 기업관련 모든 사항들이 포괄되어 있고, 기업의 외적인 요인은 산업과 경제로 나누어 분류를 할 수 있다. 따라서 기본적 분석은 기업분석, 산업분석, 경제분석으로 세 분류할 수 있다.
이 중 경제는 한 기업에만 영향을 미치는 것이 아니고 전체 기업에 영향을 미치기 때문에 곧 전체 기업의 주가와도 밀접한 관계를 갖게 된다. 따라서 기술 분석이란 무엇입니까 경제는 전체 주가, 즉 주식시장의 개별 기업의 주가를 합한 종합주가지수를 좌우하게 된다. 따라서 경제분석을 하게 되면 주식시장의 주가예측이 가능해지고 이는 대세의 흐름을 파악하는 길이 된다.
경제는 산업으로 구성되어 있기 때문에 산업분석을 통해 개별 산업의 주가 수준을 파악하고 이를 모두 합하면 경제를 알 수 있다. 그러나 경제와 산업은 상호 원인과 결과의 관계를 갖고 있지만, 독립적인 관계를 갖고 있기도 하다. 즉, 경제가 나쁘면 많은 산업이 나쁘지만 일부 산업은 경제와는 관계없이 호황을 구가하는 산업도 있다. 따라서 산업분석을 할 때 이러한 독립적인 상관관계를 갖는 산업에 대해 가중치를 주어야 할 것이다.
2.기본적 분석의 한계
기본적 분석은 결국 기업, 산업, 경제분석으로 귀결된다고 정의를 하였다. 그러나 실전적으로 이를 분석하고 이용하는 데에는 여간 힘든 것이 아니다. 이를 살펴보자
1)기업, 산업, 경제 요인의 수가 많다.
증권분석 개론에서도 언급을 하였던 부분인 만큼 내용을 참조하시기 바란다. 요인의 수가 많기 때문에 아무리 능력 있는 애널리스트라고 하더라도 혼자서 모든 요인들을 모두 다 정확하게 분석해 낼 수가 없다는 것이다. 일반투자는 더욱 힘든 일이다. 그래서 특정 부문만 전문적으로 연구하는 전문가(스페셜리스트)가 생겨났고 이들이 모인 곳이 증권사부설 연구소 또는 분석집단이다. 누구든지 이들의 도움을 받을 수밖에 없는 것이 현실이다. 일반투자자 또한 이들의 전문적인 분석 결과를 이용하면 이 문제를 해결할 수가 있다.
2)요인이 계량화되기 어려운 것이 많다.
가령 기업 요인 중 '경영자'는 기업 경영에 중대한 영향을 미치기 때문에 중요한 요인으로 평가되고 있다. 그러나 이를 객관적으로 측정할 수 있는 방법은 거의 없다고 본다. 경영자의 경영철학, 가치관, 경영능력을 어떻게 계량화시킬 수 있겠는가. 상식의 선에서 이해할 수밖에 없는데 문제는 그것이 통할 때도 있고 통하지 않을 때도 있다는 것이다.
3)요인이 전문적인 지식을 필요로 하는 것이 있다.
전문가의 분석자료를 입수하였다고 하더라도 전문적인 지식이 없으면 그 내용을 이해할 수 없는 경우도 생긴다. 특히 전자부품, 반도체장비, 핵연료 등 아주 시장의 규모가 적고 전문화된 산업인 경우는 내용을 이해할 수 없기 때문에 결과를 무조건적으로 수용하게 된다. 그러나 그 결과가 옳은 것이면 다행이지만 잘못됐을 경우 사전에 검증을 할 수 없기 때문에 이를 투자에 그대로 이용할 경우 심각한 곤경에 빠질 수 있다.
4)요인의 변화 역시 확실하지 않다.
주가를 곧잘 '어디로 뛸 지 모르는 망아지'로 표현한다. 주가를 구성하는 요인의 변화 역시 마찬가지이다. 기업환경도 변화와 끊임없는 경쟁의 연속이다. 경제도 마찬가지이다. 국가간에 총성 없는 경쟁이고 많은 위험을 안고 있다. 따라서 기업, 경제의 요인이 끊임없이 변화하고 또 위험을 안고 있어 그 방향성을 예측하는데 있어 어려움이 뒤따른다.
5)새로운 산업이나 기술이 출현할 경우 기존의 척도가 먹히지 않는다.
인터넷산업이 대표적인 예이다. 회사가 만들어진지 불과 2년도 안 되고 적자행진이 불 보듯 뻔한 기업인데도 주가는 액면가대비 수 백 배나 치솟았다. 경쟁이 날로 치열해지고 있는 지금도 수 십 배나 한다. 기존의 척도로는 투자 부적격 회사임에도 불구하고 말이다.
6)수급에 의한 단기적인 주가흐름을 이해하는 데에는 한계가 있다.
내재가치의 속성이 하루아침에 변하는 것이 아니고 일정기간 동안 계속 진행되는 과정에서 변해나가는 것이고 이에 대한 주가 반영 역시 마찬가지이다. 따라서 수급에 좌우되는 단기적인 주가흐름을 이해하는 데에는 부적합하다는 단점이 있다. 또 작전주처럼 인위적인 수급 조작에 의한 경우도 마찬가지이다.
3.기본적 분석의 접근방법
위에서 살펴본 것처럼 기본적 분석은 복잡성과 해석의 난이함, 그리고 한계점을 갖고 있다. 따라서 기본적 분석의 원리는 간단하지만 막연하게 접근을 하게 되면 곧잘 난관에 봉착하게 된다. 이를 피하기 위해서는 몇 가지 미리 준비된 방법으로 접근해 가는 것이 효율적이다.
1)투자유망도로 접근
기본적 분석의 최종 목표는 결국 주가의 고평가, 저평가 여부와 그 정도를 측정해 이에 따라 매수와 매도를 하기 위함이다. 따라서 기본적 분석의 접근은 새로운 주식을 매수하는 관점과 기존의 보유 주식을 매도하는 관점의 두 가지 측면으로 나눌 수 있다. 물론 동일 기업에 대해서 동일한 결과가 나오기 때문에 한 방향만으로 접근해도 무방하다. 단지 매수의 관점은 많은 기업들을 투자 유망한 순위로 압축해 이 중에 매수할 종목을 선택하는 문제이며, 매도의 관점은 이미 선택되어 매수한 종목, 즉 보유 종목에 대한 투자유망도를 분석하여 보유 또는 매도를 결정하는 차이가 있을 뿐이다.
매수의 관점은 투자유망도를 분석하는 것인데, 투자유망도는 분석요인에 따라 수치로 나타낼 수 있다. 즉, PER순위, 부채비율순위, 매출액증가율순위 등등. 또는 이 요인들을 몇 개씩 묶어 안정성, 성장성, 수익성 등의 부류로도 순위를 매길 수 있다.
중요한 점은 어떤 요인에 얼마큼 투자유망도의 가중치를 줄 것인가에 있다. 투자유망의 기준은 투자자에 따라 다를 수 있고, 시대에 따라서도 달라질 수 있기 때문에 분석자는 이 점을 신중히 고려해야 한다.
또 투자유망도가 높다고 하더라도, 투자대상으로서의 가중치를 고려해야 한다는 점이다. 즉, 부실기업일수록 주가는 현저하게 낮고 주가와 비교된 분석결과 대부분이 저평가된 것으로 나타나기 때문에 이러한 기업에 대한 별도의 선별 작업이 필요하다.
2)본질적 요인으로 접근
최근 들어 다양한 분석지표들이 개발되고 있으며, 복잡한 연산을 필요로 하고 있는 것도 많다. 일부 기관투자의 경우는 이러한 지표들을 잘 알고 있으며 투자유망도를 측정하는 기준으로 삼고 있다. 그러나 일반투자자의 경우는 설혹 복잡한 지표들을 알고 있다고 하더라도 본인이 직접 계산해내기는 거의 불가능하다. 상대적 열등감을 느낄 수 있는 대목이다. 그러나 곰곰히 생각을 해 볼 일이다.
사실 이러한 지표들은 수익성보다는 안정성을 중요시 여기는 기관투자자를 위한 것이라는 점이다. 또 어떻게 하면 수익성과 안정성을 동시에 충족시킬 수 있는가에 대한 고육지책일 수도 있다. 그리고 포장에 대한 문제이기도 하다.
기본적 분석에 있어 가장 중요한 것은 가장 영향도가 큰 결정적인 요인을 찾아내는 것이고 이를 제대로 분석해 투자에 이용하는 것이다. 기본적 분석 요인의 대부분은 어떤 한 방향으로 향하게 되어 있고 대부분의 요인들은 이를 포장하거나 증명하는 것에 불과할 수 있다. 따라서 다른 요인의 중심에 서 있고 가장 영향도가 큰 본질적 요인을 찾아 내 이를 기준으로 다른 요인으로 확대해 가는 접근 방법이 중요하다.
이 본질적 요인은 무엇인가? 일반투자자 누구나가 쉽게 알 수 있는 요인이다.
주식은 기업 기술 분석이란 무엇입니까 자산의 소유권을 나타내며 동시에 이익을 배분받을 권리를 나타낸다. 순자산이 늘어나고 이익이 늘어나면 주식의 가치도 증가하게 된다. 따라서 1주당 순자산이 얼마나 늘어나는가 또 1주당 배당이 얼마나 늘어나는가에 초점이 맞추어진다. 순자산이 늘어나기 위해서는 이익이 늘어나야 하기 때문에 결국은 자산보다는 이익이 더 중요하게 된다. 배당 역시 이익이 늘어나는 정도에 좌우되기에 가장 본질적은 요인은 '이익'이다.
'이익'이 늘어날려면 경영자의 자질도 좋아야 하고, 재무 안정성도 높아야 되고, 매출도 많이 올려야 하고, 경제도 좋아야 하기에 다른 요인들에 대한 확대가 가능하다.
3)TOP-DOWN 접근
TOP-DOWN 접근 방식은 위에서부터 아래로 접근한다는 것이다. 기본적 분석에 있어서는 위가 경제이고 아래가 기업이다. 경제분석→산업분석→기업분석의 순으로 접근하는 것이다. 이는 기술 분석이란 무엇입니까 경제가 산업이나 기업에 대해 미치는 영향도가 크고, 또 요인의 수가 적기 때문에 접근하기가 쉽기 때문이다.
주식시장에서도 이와 같은 접근 방법이 중요한데, 개별기업의 가치가 높다고 하더라도 개별주가는 전체장세흐름이나 업종 단위, 테마 단위의 종목흐름에 더 큰 영향을 받기 때문이다. 마찬가지로 기업의 이익도 산업과 경제에 의해서 좌우되는 경우가 많기 때문에 TOP-DOWN 방식의 접근은 매우 유용한 결과를 낳을 수 있다.
경제분석으로 대세를 파악하고 투자시기를 결정하고, 산업분석으로 유망한 업종을 선정하고 , 기업분석으로 투자유망도를 점검하는 것이 보통이다. 대부분의 전세계를 투자 대상으로 하는 펀드의 경우는, 먼저 세계 경제를 전망하고, 투자유망도가 높은 국가를 선정하고, 해당국의 산업 중 가장 유망한 업종을 선택하고, 그 업종 내에서 가장 유망한 기업을 찾아 들어간다.
4.기본적 분석의 중요성
투자자들이 기본적 분석의 중요성을 인식하면서도 이에 대한 접근에 대해서 힘들어 하고, 또 잘 활용하지 못하는 경우가 많다. 심지어는 잘못된 인식을 하는 경우도 있다. 먼저 그 중요성을 되짚어 보고 어떻게 활용할 것인가의 문제와 잘못된 인식이 무엇인지에 대해서 살펴보도록 한다.
1)기본 척도로서의 중요성.
기본적 분석은 밥상에서 마치 밥과도 같은 것이다. 기술적 분석은 반찬이라고 할 수 있다. 밥과 반찬의 역할이 바뀔 수 없다. 물론 반찬이 좋을 경우, 많을 경우, 밥의 기능성을 대체할 경우 밥보다 우선되는 경우도 있지만 그래도 반찬만 먹을 수는 없다.
기본적 분석으로 얻어지는 결과는 절대적이지는 못하지만 투자의 기준점이 된다는 측면에서 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다.
2)객관적 척도로서의 중요성
기술적 분석은 해석의 차이가 발생할 수 있다는 점에서 객관성을 입증하기가 여간 곤란한 것이 아니지만, 기본적 분석은 해석의 차이가 거의 발생하지 않기 때문에 객관성을 확보하고 있다. 즉, 해석의 복잡성과 난해성은 있을 수 있지만 차이는 없다는 것이다. 가령 '저퍼주가 좋다'는 데 이견이 없다는 것이다.
따라서 대부분의 투자자들이 분석결과를 신뢰하고 있으며, 정의 방향으로 움직이기 때문에 실전적으로도 중요한 지표가 된다.
3)직접적 척도로서의 중요성
기본적 분석의 요인들은 주가에 직접적인 영향을 미치는 경우가 많다. 특히 기업의 안정성과 수익성에 관련된 요인들은 직접적이고 결정적인 영향을 미친다. 경제 또한 마찬가지이다. 환율과 금리 등은 일정폭 이상 변동될 때 주가에 직접적으로 작용하기 마련이다. 따라서 이러한 요인들에 대한 분석은 곧바로 주가 예측과 맞물려 있다.
대부분의 이론서에서 기술되어 있는 기본적 분석의 한계를 단기적인 주가흐름을 예측하기 힘들다는 데서 찾고 있다. 기본적 분석은 유망종목을 선정하는데 그치고 실제 매매타이밍은 기술적 분석에 의해서 포착하라고 한결같이 외치고 있다. 일견 맞는 말이나 사실은 대부분의 경우 그렇지 않다는 것이다. 반찬이 밥의 기능을 하는 경우는 아주 드문 예이기 때문이다.
기본적 분석 역시 단기적인 매매타이밍을 결정하는데 있어 아주 유용하다. 물론 인위적인 수급의 조작이나 수급이 강해졌을 때는 예외이지만 정상적인 시장흐름과 수급을 보일 경우는 예외없이 기본적 분석 요인에 의해서 주가가 움직이기 때문이다.
단기적인 수급을 결정하는 것은 재료이다. 즉, 호재와 악재에 의해서 시장수급과 개별수급이 결정되고 이는 시장의 상황이나 투자자의 상황에 따라서 그 크기가 반영도가 달라지지만 주가에 어느 정도 결정적 역할을 하게 된다.
호재와 악재는 대부분이 기본적 분석 요인들이 어떠한 방향으로 진행되는 과정의 표출이거나 또 주목을 받을 만한 사항이 노출되는 것이다. 가령 호재가 지속되고 있다면 당연히 내재가치가 계속 증가하고 있다고 보아도 무방하고, 호재가 노출되는 시점마다 주가는 큰 폭의 모멘텀을 갖게 되기 때문에 단기적인 주가흐름 역시 이와 연관하여 분석할 수 있으며, 매매타이밍 역시 포착해 낼 수 있다는 것이다.
반면 기술적 분석은 단기적인 매수신호를 발생시킴에도 불구하고 그것이 후행성이라는 점과 또 분석자에 따라 해석의 차이가 발생하여 오히려 거꾸로 투자하게 되는 오류를 범하게 만든다.
5.기본적 분석의 방법
기본적 분석을 하기 위해서는 먼저 분석의 대상이 되는 기업, 산업, 그리고 경제 요인을 정의하고 이들 요인에 대한 정보수집과 조사로 데이타를 구해야 하고 별도로 미래 예측이 이루어진 후 어떻게 분석할 것인가의 방법을 찾는 것이 순서일 것이다.
①기업, 산업, 경제 요인의 정의 및 이해
아래 각 부분별 분석을 참고
②각 요인의 정보수집, 조사 ←조사방법
현재 데이타는 물론 미래의 데이타까지 수집
③요인의 미래 예측 ←예측방법
각 요인을 종합하여 종합적인 미래 예측을 함
④요인의 평가와 분석 ←분석방법
상대평가, 주가와의 상관관계 분석
+ 잘 정리된 분석자료를 입수한다.
일반투자자는 당연히 애널리스트의 역할도 해야 되지만 투자도 해야 되기 때문에 시간이 많이 걸리는 기본적 분석에 정열을 쏟을 수가 없다. 따라서 해당 분야의 전문가가 분석해 놓은 자료를 입수하는 편이 능률적이다. 현재 당장 활용을 안 하더라도 기업, 산업, 경제 관련 분석자료를 꾸준하게 모아 놓는 것이 좋다. 다만 쓸모가 있는 잘 정리된 것이어야 한다. 인터넷 증권사이트, 증권사사이트, 신문 등은 중요한 정보원이다.
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