200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴

마지막 업데이트: 2022년 5월 25일 | 0개 댓글
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[그림 4-5] 이평선의 역할, 트레이딩 뷰

earticle

Recently, manufacturers have established and operated appropriate production plans to actively respond to rapidly changing business conditions and to secure continuous competitiveness of product lines. In particular, in terms of establishing and operating a supply plan, inventory management is a key factor in understanding a company's level of production management. Therefore, flexible inventory management in consideration of changes in manufacturers' demands can lead to a reduction in inventory costs and an increase in corporate profits through proper inventory retention and compliance with delivery times required by customers. However, most small and medium-sized manufacturing companies in Korea are having difficulty in forecasting demand as customers' orders are 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 irregular and fluctuate in the form of small-scale production of a variety of products. Therefore, in this study, we propose an inventory management technique of Company H that grasps the demand trend of vehicle maintenance parts and easily derives the appropriate inventory level by using the cross-selling strategy of moving average lines derived by the moving average method.

최근 제조업체는 급변하는 경영상황에 능동적으로 대응하고 제품군의 지속적인 경쟁력 확보를 위해 적정 한 생산계획을 수립하여 운영하고 있다. 특히 공급계획을 수립하고 운영 관리하는 측면에서 재고관리는 기업의 생 산관리 수준을 알 수 있는 핵심요소이다. 따라서 제조업체의 수요변화를 고려한 탄력적 재고관리는 고객이 요구하 는 납기를 준수하고 적정한 재고보유를 통하여 재고비용의 감소, 나아가 기업의 수익증대를 가져오게 한다. 그러 나 대다수의 국내 중소제조업체는 다품종 소량생산 형태로 고객의 주문이 비정기적이고 변동폭이 심한 경우가 많 아 수요예측에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 이동평균법으로 도출한 장단기 이동평균선의 교차매매전 략을 이용하여 차량 보수용부품의 수요추세를 파악하고 적정 재고수준을 알기 쉽게 도출하는 H사의 사례연구를 결과를 제시하고자 한다. 여기에서 제안된 방법은 성수기와 비수기의 수요변동이 큰 기업들의 재고관리비용 절감 에 크게 기여할 것으로 기대한다.

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 재고관리
2.2 시계열 분석
2.3 기존연구 고찰
Ⅲ. H사의 재고관리 현황 및 문제점
3.1 재고관리 현황
3.2 재고관리 문제점
Ⅳ. 이동평균선의 교차매매전략을 이용한 적정재고 산출
4.1 적정재고 산출을 위한 수요예측기법
4.2 3개년 판매량을 이용한 적정재고 산출
4.3 이동평균선의 교차매매전략을 이용한 재고변경점 도출
4.4 재고변경점에 의한 적정재고 산정
4.5 기대효과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

비트코인, 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호

조세일보

비트코인이 역사적인 바닥 사이클로 작용하는 수준으로 접어들고 있다는 경고가 나와 투자자들의 주의가 필요한 시점이다.

32만 명에 달하는 팔로워를 가진 인기 가상화폐 분석가인 렉트 캐피털(Rekt Capital)은 17일 트위터를 통해 비트코인이 사이클 바닥에 도달하기 전에 중요한 이동평균선 아래로 더 하락할 가능성이 크다고 밝혔다.

그는 “비트코인이 2020년 3월 이후 처음으로 200주 이동평균 아래로 추락했으며 역사적으로 200주 이동평균 아래에서 더 하락하는 경향을 보여 왔다”라며 “통상 200주 이동평균 아래서 –14%, -28% 하락하는 경향을 보였다”고 덧붙였다.

현재 시장은 약세장 바닥을 형성하는 데 필요한 극도의 공포와 불확실성, 최고조의 비관적 전망과 심리는 나타나지 않고 있기 때문에 시간이 더 필요하다는 것이다. 다시 말해 비관적 전망이 우세하기는 하지만 낙관적 기대도 여전한 상황을 지적한 것으로 보인다.

또한, 과매수와 과매도 구간을 파악, 추세전환의 강도를 읽는 RSI(상대강도지수)도 약세장이었던 2015년과 2018년의 수준에는 완전히 이르지 못하고 있다는 점도 강조했다.

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4-1. 이동평균선(1) 정의, 정배열과 역배열, 수렴과 확산

어떤 고수들은 이동평균선(이하 이평선)만을 가지고도 장세를 판단하고 훌륭한 스윙투자를 합니다. 또는 이평선과 볼린저 밴드 정도만 가지고도 단타수익을 내기도 합니다. 그만큼 기술적 분석에 있어 이평선은 기본적이면서도 중요하다 할 수 있겠습니다.

이동평균선(이평선)의 정의

이동평균선(MA : Moving Average)는 말 그대로 현재 종가를 포함하여 최근의 n 일 간의 종가의 평균을 말합니다.

1 4

즉, 해당일의 5일 이평선은 해당일의 종가를 포함해 직전 5일간의 종가의 평균입니다. 보통 5, 10, 20, 60, 120 일 이평선을 많이 사용하며 여기서도 해당 이평선들을 사용하는 것을 가정하도록 하겠습니다. 주식시장은 한주의 영업일이 5일이지만 코인은 7일이라는 관점에서 7, 15, 30 등으로 가정 하는게 맞지 않겠냐는 의견이 있을 수도 있지만 아직은 많은 이들이 사용하는 기존의 개념대로 사용하도록 하겠습니다.

이평선 각각의 의미

당연한 이야기지만 단기 이평선 일수록 단기 추세를, 장기 이평선 일수록 장기 추세를 반영합니다. 단기 이평선 일수록 궁뎅이가 가벼워 잘 움직이고 방향도 잘 바뀌며 장기 이평선 일수록 잘 바뀌지 않습니다. 각각의 특성에 따라 의미를 살펴보겠습니다.

(1) 5일선 : 단기 매매선

시세와 가장 밀접하게 붙어 다니며 단기적인 시세 흐름을 파악하는 기준입니다. 캔들이 5일선과 이격이 생기는 경우가 많은데 이때 다시 붙는 속도가 가장 빠릅니다. 이 두가지 현상이 5일선을 활용한 단기 스윙 매매나 데이트레이딩을 가능하게 합니다. 단기 스윙은 시세가 5일 이평선을 상향 돌파 시 매수, 하향 돌파시 매도 하는 것이며 데이트레이딩은 캔들이 5선과 이격이 클 때 이것이 좁아질 것을 기대하고 매매하는 것을 말합니다.

(2) 10일선 : 급등주 생명선

시세 급등시 생명선의 역할을 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 합니다. 급등주를 매매할 때 10일선 매매를 하는데 이는 급등하는 시세가 10일선을 깨지 않으면 홀딩하고 10일선을 깰 때 매도하는 것입니다. 보통 급등이 아닌 일반 상승주는 20일선을 깨지 않고 오르는데 급등인 경우에는 급하게 오르느라 10일선도 깨지 않고 오르는 경향이 있습니다. 이럴 때는 계속 홀딩 하다가 10일선이 깨지는 경우 매도할 수 있습니다. 물론 더 고점을 노리고자 한다면 거래량이나 다이버전스 등을 봐야 하며 해당 내용은 향후 다루겠습니다.
물론, 더 급하게 급등하는 경우 볼린져 밴드를 이탈하며 5일선을 타고 오르는 경우도 있으나 보통의 급등주의 생명선은 10일선인 경우가 많습니다.

그림1

[그림4-1]급등 종목 일봉, 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 이오스(좌), 리플(우), 하늘색 선이 10일선, 트레이딩뷰(Trading View) 차트

위 그림을 보시면 급등하는 기간중에는 10일선(하늘색 선)을 깨지 않는 모습을 확인할 수 있습니다.

(3) 20일선 : 중기 매매선, 심리선, 생명선, 세력선

20일선은 모든 이평선 중에 가장 중요하다고 할 수 있으며 현재의 흐름을 가장 잘 보여 줍니다. 그렇기 때문에 볼린저 밴드의 중심선일 것입니다. 한달 정도의 중기 추세를 반영하기에 중기 매매선이라고도 하고 20선이 꺾이면 상승세에 대한 기대 심리도 꺾이기 때문에 심리선이라고도 합니다.

상승추세인 종목은 20일선의 지지를 받으며 상승합니다. 이것이 깨지면 상승세가 꺾이는 것으로 보기에 생명선이라고도 합니다. 또한 20일선이 그만큼 중요하기에 주가를 관리하고자 하는 세력은 20일선을 관리하므로 세력선이라고도 합니다. 세력이 진입해 있으며 추가 매집 중이라면 횡보 및 약하락을 시키되 20선의 고개를 아래고 꺾지 말아야 매집과 향후 펌핑이 용이할 것입니다. 또한 시원찮던 종목의 시세가 20선을 상향 돌파 한다면 세력이 진입한 것으로 보기도 합니다. 현 장세가 상승세인지 하락세인지는 20선의 기울기를 보면 가장 잘 나타납니다.

(4) 60일선 : 중기 추세선, 수급선

그림2

[그림4-2] 비트코인 일봉과 거래량, 60선이 거래량과 패턴이 가장 비슷함, 트레이딩뷰(Trading View)

위 [그림4-2] 에서 보면 거래량 및 거래량 이평선 흐름과 가장 비슷한 이평선은 60선임을 알 수 있습니다. 시세의 상승 원동력은 다름아닌 수급에 있습니다. 수급이 꺾이면 시세는 하락할 수 밖에 없습니다. 시세가 20선을 깨더라도 60선을 깨지 않는다면 수급이 뒷받침 되므로 다시 반등할 수 밖에 없습니다. 즉, 20선을 깨더라도 60선에서 지지를 해준다면 그것은 상승에 대한 조정으로 봅니다. 중장기 상승추세에서 20선은 깨더라도 60선은 깨지 않는 이유입니다. 60선이 아래로 고개를 숙인다면 수급이 줄어듦을 의미하여 중장기 하락으로 갈 확률이 커집니다.

(5) 120일선 : 장기 추세선, 경기선

120 선은 장기적 추세를 반영하며 경기를 반영하기에 경기선이라 합니다. 주가는 경기에 선행하기 때문에 120선 상향 돌파가 된다면 향후 경기가 상승 국면으로 전환될 것을 의미하며 반대로 하향 돌파가 된다면 하락 국면이 될 것을 의미합니다. 호황기에서 조정이 와서 60선까지 깨더라도 최소한 120 선은 깨서는 안됩니다. 120선이 깨짐은 조정이 아닌 하락 전환이라 봐도 무방할 것입니다. 반대로 침체기에서 호황기로 접어드는 신호탄은 120선 상향 돌파일 것입니다.

이평선 배열의 정의

(1) 정배열

그림3

[그림4-3] 이평선 완전 정배열, 트레이딩뷰(Trading View)

정배열이란 단기 이평선이 장기 이평선보다 위에 있는 이평선의 배열 형태를 말합니다. 특히나 완전 정배열은 5, 10, 20, 60, 120 선이 위에서부터 순서대로 포진하여 있는 것을 말합니다. 단기 이평선이 장기 이평선 보다 위에 있다는 것은 과거 많은 날의 평균보다 최근의 평균이 크다는 것을 의미하므로 꾸준한 상승세를 의미 합니다. 이는 대세 상승의 척도로 볼 수 있습니다. 또는 하락 하더라도 아래에 이평선들이 차례로 지지를 해주기 때문에 든든한 지지를 받으며 상승할 수 있습니다.

(2) 역배열

그림4

[그림 4-4] 이평선 완전 역배열, 트레이딩뷰(Trading View)

역배열은 정배열과 반대로 단기 이평선이 아래에 있는 배열입니다. 단기 평균이 더 작으므로 지속적인 하락추세 입니다. 상승하더라도 위의 저항선들에 막혀 상승하기가 힘듭니다.

그림5

[그림 4-5] 이평선의 역할, 트레이딩 뷰

지금까지의 내용을 위의 그림을 통해 확인해 보겠습니다. 정배열을 만들게 되면 상승장의 시작입니다. 이후 시세는 5선과 10선은 출렁이나 기본적으로 20선을 아래로 꺾지 않고 상승하게 됩니다. 20선을 깨더라도 수급선인 60선에서 지지를 해준다면 조정으로 보며 상승세는 꺾이지 않습니다. 이후 급등구간에서는 20선이 아닌 10선(급등주의 생명선)을 타고 오르는 모습도 보여 줍니다.

이평선의 성질

(1) 수렴 & 발산(Convergence & Divergence)

이평선은 단기 이평선이 장기 이평선으로 수렴(가까워짐)하였다가 이를 크로스 하여 다시 발산(멀어짐)함을 반복합니다. 단기평선이 장기 이평선을 상향 돌파하면 골든크로스, 하향 돌파하면 데드크로스라고 합니다.

[그림4-6] 5 & 10선, 트레이딩뷰(Trading View) [그림4-7] 10 & 20선, 트레이딩뷰(Trading View) [그림4-8] 20 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 & 60선, 트레이딩뷰(Trading View) [그림4-9] 60 & 120선, 트레이딩뷰(Trading View)

위 그림들을 보면 다음의 성질들이 있음을 알 수 있습니다.

  • 단기 이평선은 장기 이평선에 수렴, 발산을 반복한다.
  • 단기 이평선 간의 수렴 발산이 장기 이평선 간의 수렴 발산보다 폭이 좁다
  • 단기 이평선 간의 크로스가 장기 이평선 간의 크로스보다 자주 일어난다.
  • 단기 이평선은 장기 이평선보다 쉽게 고개를 돌린다.

야구에서 통산 3할을 치는 타자가 있다고 합시다.(장기 평균) 시즌이 시작되자마자 부진이 시작되어 1할을 치고 있다고 합시다.(단기 평균) 하지만 시즌이 가면 갈수록 시즌 타율은 3할에 근접해 갑니다.(평균 회귀, 수렴) 물론 5경기 평균 타율을 보면 1할 칠때도 있고 5할 칠때도 있습니다. 그렇지만 시즌 타율은 매해 거의 3할에서 크게 벗어나지 않습니다. 이평선에서도 마찬가지 입니다. 단기 이평선은 변동이 심하지만 결국 장기 이평선으로 수렴합니다. 크로스를 하고 장기 이평선과 이격이 심해지지만 결국에는 또다시 수렴합니다. 이러한 사실을 이해하고 이평선을 바라보면 대세를 판단하는데 도움을 줍니다.

그림10

[그림4-10] 비트코인 일봉 이동평균선, 트레이딩뷰(Trading View)

작년 여름부터 이평선이 정배열을 이루고 안정적인 상승을 해오다가 작년 연말 엄청난 상승을 겪습니다. 5선이 10, 20 선과 터치도 안할 정도의 급등입니다. 고점에서 보면 모든 이평선들이 고개를 들고 있으나 장기 이평선들과의 이격이 너무 심합니다. 수렴의 성질에 의하여 시세는 하락하고 단기 이평선들은 장기 이평선들을 향해 내려갈 수밖에 없습니다. 급하게 고개를 들고 올랐으니 내려갈 때는 급하게 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 고개를 처박고 내려갈 수밖에 없습니다.

그러다 보니 이번에는 장기 이평선을 하향 돌파하여 깊게 내려가게 되며 완전 역배열을 만들고 하락장을 만들게 됩니다. 20선, 60선, 120선 차례로 고개를 숙이게 되며 하락장으로 가게 됩니다. 이후 비트코인은 장기 이평선들과 이번에는 하방으로 이격이 심해집니다. 이러면 다시 수렴 성질에 의해서 상승하게 되나 이후에는 장기 이평선 120선을 넘지 못하고 다시 하락합니다. 이를 넘지 못하는데는 수급의 부족이 가장 큰 원인이라 생각합니다. 즉, 한마디로 요약하면 작년 말 너무 큰 상승에 의한 조정을 지금까지 받고 있으며 과정 중 다시 정배열로 돌려놓기 위한 노력이 있었으나 수급 부족으로 실패하였다 라고 요약하겠습니다.

이동평균선 마무리

이동평균선의 쓰임새가 다양해서 주식이나 코인 차트를 보시는분에게는 기본이 되는 지표 입니다. 쉽게 볼 수 있고 이평으로 매수타점을 잡을수 있습니다. 기본중의 기본으로 강추합니다. 다음 글에서는 이평선과 캔들이야기 입니다.

이동 평균

Insights in ArcGIS Online

이동 평균은 지정된 기간의 평균값을 계산하고 시계열 그래프에 값을 표시합니다. 이동 평균은 스무싱 효과를 만들며 일별 변동에서 발생하는 노이즈를 줄여줍니다. 이동 평균은 예상된 값이 있는 누락된 데이터를 처리하는 데에도 사용할 수 있습니다.

주식 시장 분석가가 여러 주식의 값을 분석하고 있습니다. 분석가는 이동 평균을 계산하여 주가의 추세를 추적하고 어떤 주식의 가치가 상승 중이며 떨어지고 있는지 파악합니다.

유행병 학자가 전염병의 발생을 연구하고 있지만 데이터셋에 며칠간의 값이 누락되어 있습니다. 누락된 날의 예상 값을 계산하는 데 중앙 이동 평균이 사용됩니다.

이동 평균 기능 사용

이동 평균은 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 y축에 숫자 필드가 있는 시계열 그래프 사용을 통해서만 실행할 수 있습니다.

다음 단계를 완료하여 이동 평균 분석 기능을 실행합니다.

동작

  1. 다음 데이터 조합 중 하나를 사용하여 시계열 차트를 생성합니다.
    • 1개의 날짜/시간 필드 및 1개 이상의 숫자 또는 비율 필드
    • 1개 이상의 날짜/시간 필드 및 1개의 숫자 또는 비율 필드
  2. 필요한 경우 시계열 카드를 클릭하여 활성화합니다. 도구모음 및 작업 버튼 이 나타나면 카드가 활성화됩니다.
  3. 작업 버튼을 클릭하고 이동 평균 을 선택합니다.
  4. 숫자 필드 선택 또는 날짜/시간 필드 선택 에서 이동 평균을 계산할 숫자 또는 날짜/시간 필드를 선택합니다. 이 매개변수는 시계열 그래프가 여러 숫자 필드 또는 여러 날짜/시간 필드로 생성된 경우에만 사용할 수 있습니다.
  5. 이동 평균 기간 의 경우 이동 평균 계산에서 사용할 기간(일)을 입력하고 필요한 경우 슬라이더를 조정합니다. 자세한 내용은 사용 참고 사항을 참조하세요.
  6. 추가 옵션 을 확장하고 필요한 경우 일별 집계 매개변수를 변경합니다.
  7. 실행 을 클릭합니다.

사용 참고 사항

숫자 필드 선택 매개변수는 y축에서 2개 이상의 숫자를 사용하여 생성된 시계열 차트에서 사용할 수 있습니다. 날짜/시간 필드 선택 매개변수는 시계열에서 2개 이상의 날짜/시간 필드가 사용되는 경우 사용할 수 있습니다. 이러한 매개변수는 이동 평균을 계산할 때 사용할 필드를 결정합니다.

이동 평균 기간 매개변수는 이동 평균 계산에 포함되는 기간(일)을 결정합니다. 예를 들어 1주 이동 평균을 계산하려는 경우 7일의 기간을 사용합니다. 기간은 홀수여야 합니다. 기본 기간은 3일입니다.

이동 평균 기간 매개변수의 슬라이더는 계산에 사용되는 날짜를 결정합니다. 이동 평균의 가장 흔한 사용 사례에서는 계산된 값(슬라이더에 0일이라고 레이블이 지정됨)을 끝점(후행 이동 평균) 또는 중간점(중앙 이동 평균)으로 지정합니다. 기본적으로 이동 평균은 중앙 이동 평균을 계산하며, 즉 계산되는 값의 앞뒤에 있는 데이터 포인트의 수가 같습니다.

기본 슬라이더 구성에서는 중간값에 0일을 지정합니다.

슬라이더를 이동하여 계산에 사용되는 날짜를 변경할 수 있습니다. 슬라이더를 음수 쪽으로 이동하면 계산이 후행 이동 평균으로 변경됩니다. 예를 들어 3일의 기본 기간을 사용하면 계산되는 날짜 및 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 그 전의 2일이 계산에 사용되는 후행 이동 평균이 생성됩니다.

슬라이더를 음수 값 쪽으로 이동하면 0일이 끝점으로 변경됩니다.

또한 중앙 또는 후행 이동 평균을 사용하는 대신, 슬라이더를 사용하여 계산되는 날 앞뒤로 사용자 정의된 기간(일)이 있는 200주 이동평균 아래로…추가하락 신호 | 한경닷컴 이동 평균 계산을 생성할 수 있습니다.

이동 평균은 매일 하나의 데이터 포인트를 사용하여 계산됩니다. 일별 집계 매개변수는 하루의 여러 값이 하나의 데이터 포인트로 집계되는 방식을 결정합니다. 집계 옵션에는 평균, 최소값, 최대값이 포함됩니다. 기본 집계 방식은 평균입니다.

이동 평균 선이 시계열 그래프에 추가되었습니다. n-day moving average (이)라는 새 필드( 이동 평균 기간 매개변수의 값이 n임)가 입력 데이터셋에 추가되었습니다. 동일한 데이터셋에서 이동 평균을 여러 번 실행할 수 있습니다. 각 결과가 시계열 그래프에 추가되며 입력 데이터셋에 추가됩니다.

제한 사항

이동 평균은 숫자 필드를 1개 이상 사용하여 생성된 시계열 그래프에서만 실행할 수 있습니다.

이동 평균 기간 매개변수는 3~999 사이의 홀수여야 합니다.

이동 평균의 작동 방식

이동 평균은 일 기반의 단순한 이동 평균(SMA) 계산을 사용합니다. 이동 평균 기간 매개변수 및 해당 슬라이더는 계산에 사용되는 날짜를 결정하는 데 사용됩니다.

이동 평균 계산에서는 달력의 날짜가 아니라 데이터셋의 날짜에 이동 평균 기간을 적용합니다. 데이터셋에 날짜가 없는 경우, 달력에서 연속된 날짜가 사용되지 않고 데이터셋에서 그 다음으로 가까운 날짜가 사용됩니다. 따라서 누락된 날짜의 범위가 큰 데이터셋은 누락된 날짜의 시작 및 끝 근처에서 부정확한 계산이 나타날 수 있습니다.

null 또는 누락된 데이터가 포함된 날짜는 기간에 포함되지만 n의 값에서는 빠집니다(아래의 방정식 참고). null 또는 누락된 데이터를 포함하지 않으려는 경우, 이동 평균을 실행하기 전에 데이터셋에 필터를 적용할 수 있습니다. 영업일 기준으로 이동 평균을 계산하고 주말에 대해 null 값을 제외하려는 경우를 가정해 보겠습니다. 입력 날짜/시간 필드에 대해 Day of week 하위 필드를 기반으로 필터를 적용하여 토요일 및 일요일의 값을 제거할 수 있습니다.


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