지수ETF는 이평선을 타고? feat. 주식시장에서 살아남는 심리 투자 법칙

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오늘은 알렉산더 엘더의 "주식시장에서 살아남는 심리 투자 법칙"이란 책을 읽다가 투자 아이디어가 생각나서, 시뮬레이션 해본 결과를 올려봅니다.

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본격적인 설명에 앞서, 절대 어떤 종목을 추천하기 위한 글이 아니며, 본 글로 인해 투자한 종목의 손실에 대해서는 절대 누구도 책임지지 않는다는 것을 기억해주시기 바랍니다.

데이터의 정확성 역시 일차적으로는 검토했지만, 데이터 수집 시점이나 과정에서 발생한 실수로 부정확할수도 있으니 양해바랍니다.

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"주식시장에서 살아남는 심리 투자 법칙"의 35장에서는 "50일 이동평균 상회종목"을 설명합니다.

간단히, 이야기 하면, 주식 시장에 종목들 중에 50일 이동평균을 상회하는 종목의 비율을 따라 전체 시장이 반전 될지를 어느 정도 예측할 수 있다는 내용입니다.

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책에서는, 50일 이동평균을 상회하는 종목의 비율이 "대개 75퍼센트 근처에 도달하면 다시 내려오고 25퍼센트 근처에 도달하면 다시 올라간다. 나는 차트에 75퍼센트, 25퍼센트에 해당하는 지점에 두 개의 기준선을 긋고 이 수준에 도달했다가 방향을 바꾸는 시장을 찾는다" 라고 설명되어 있습니다.

그리고, "50일 이동평균 상회 종목 비율이 특정 수준에 도달할 때가 아니라 특정 수준 근처에서 방향을 선회할 때 매매 신호가 켜진다. 상단 기준선 가까이 가거나 상단 기준선을 돌파한 후 기준선 아래로 떨어지면 천장이 완성됐다는 신호다. 하단 기준선 가까이 가거나 하단 기준선을 돌파한 후 상승 전환하면 바닥이 완성됐다는 신호다."

뒤에는 더 중요한 말들이 있습니다. 주식 투자에 관심이 많다면 한번쯤 읽어볼 만한 책이라고 생각합니다.

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여기서는 책에서 설명한 내용을 이용해 코스피 지수 ETF를 매매한다면 어떻게 될까를 시뮬레이션 해봤습니다.

여기서는 60일 이동평균을 사용합니다. 50일 이동평균을 계산하는 것이 어렵지는 않지만, 우선 60일 이동평균으로 위의 로직이 진짜 먹힐까를 시험해 보려고 합니다.

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우선, DB_SQLSTK의 데이터베이스(평생 필요한 데이터 분석 책에서 사용하는 데이터베이스)를 사용해, 2019년부터 2020년 말까지 일별로 코스피 일반주 중에 60일 이동평균을 상회하는 종목의 비율을 구해서 엑셀의 차트로 그려봅니다. 아래와 같습니다. 비율이므로 0부터 100 사이를 왔다 갔다 합니다.

[그림 - 1]

 

[그림-1]을 구하는 SQL은 아주 쉽습니다. 아래와 같습니다.

SELECT  T2.DT
        ,COUNT(*) ALL_CNT
        ,SUM(CASE WHEN T2.C_PRC >= T2.M60_PRC THEN 1 ELSE 0 END) OV_MV_CNT
        ,ROUND(SUM(CASE WHEN T2.C_PRC >= T2.M60_PRC THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*) *100,2)OV_MV_RT
FROM    DB_SQLSTK.STOCK T1
        INNER JOIN DB_SQLSTK.HISTORY_DT T2
           ON (T2.STK_CD = T1.STK_CD)
WHERE   T1.STK_TP_NM IS NULL
AND     T1.EX_CD = 'KP'
GROUP BY T2.DT;

 

이제, 위 60일 상회 종목 비율에 코스피 지수를 추종하는 ETF 중에 하나인 KODEX 200 의 주가를 겹쳐서 그려봅니다. 그리고 KODEX 200의 매수(B)와 매도(S) 시점을 잡아봅니다.

- 매수시점 : 60일 상회가 25% 밑으로 내려갔다가 25% 위로 올라오는 시점

- 매도시점: 60일 상회가 75% 위로 올라갔다가 75% 밑으로 내려오는 시점

[그림-2]

 

[그림-2]와 같이 결과가 형편없습니다. 제 생각을 지수 ETF를 매매하는 것이 틀렸다고 봐야겠죠. 그림을 보면, 코로나 시점에는 60일을 상회하는 종목이 거의 0%에 가까웠네요. 해당 구간을 벗어날때 매수가 들어갔다면 좋았겠지만, 앞에서 매수후 매도 조건에 들어 맞지 않았으므로 매수 하지 않았다고 가정했습니다.

그래도, 60일 이동평균을 상회하는 종목이 늘어나는 시점을 기준으로 시장을 공략해 볼수는 있어 보입니다.

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위에서 테스트한 구간은 2019, 2020년 2년치입니다. 제가 가진 데이터 중에 가능한 긴 데이터를 사용해 시뮬레이션 해보면 아래와 같습니다.

2002년부터 현재까지의 60일 이동평균 상회 종목 비율의 움직임과 KODEX 200 ETF 주가의 움직입니다.

[그림-3]

 

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매수, 매도 시점을 대략 집어 넣어 봤습니다. 수작업으로 하려니 힘드네요..

[그림-3]에서 아래쪽에 녹색 상자 위의 선이 60일 이동평균 상회 종목 비율입니다. 0부터 100 사이를 왔다 갔다 합니다. 그리고 위에 파란선은 KODEX 200 ETF의 주가입니다.

KODEX 200 ETF의 주가 위에는 빨간 점선이 그려져 있습니다. 매수와 매도 시점에 따른 주가의 흐름을 표시한 선입니다. 보면, 16번의 매매가 있었고 이 중에 두 번은 하락(5번, 15번) 나머지는 상승한 것을 볼 수 있습니다.

나빠보이지는 않습니다. 하지만 5번의 하락 정도가 매우 크고, 16번을 기점으로 유동성 대세 상승에서는 아무 수익을 얻지 못하는 것을 알 수 있습니다.

위의 그림을 봤을때는, 어느정도는 60일 이동평균 상회 종목 비율을 이용해, 지수 ETF의 움직임을 예측하는 것이 아주 불가능해 보이지는 않습니다. 다만, 60일 비율이 바닥을 만들고 틀어 올릴때 기준과.. 천정을 만들지 못하고 떨어지는 경우를 어떻게 구분해볼지 추가적인 고민이 필요해보입니다.

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결국..오늘 설명 드린 내용은, "주식시장에서 살아남는 심리 투자 법칙" 책은 괜찮은거 같다... 이동평균을 상회하는 종목 비율 변화로 지수ETF를 따라가보는건 어떨까. 정도입니다.

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감사합니다.

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위와 같이 주식 데이터를 마음대로 분석해볼 수 있는 SQL을 공부하고 싶다면 아래 책을 참고해주세요~!

 

※ 책 소개: https://sweetquant.tistory.com/243

※ 책 미리보기: https://sweetquant.tistory.com/257

※ 교육 소개: https://sweetquant.tistory.com/283?category=1205210 

 

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