변동성 지표 란 무엇입니까?

마지막 업데이트: 2022년 4월 8일 | 0개 댓글
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RSI 공식
RSI = (n일 동안의 종가 상승 분 평균(AU))/(n일 동안의 종가 상승 분 평균(AU)+ n일 동안의 종가 하락 분 평균(AD)) × 100

earticle

Is PBR Always The PBR? - 주가순자산비율의 변동성 결정요인에 대한 실증 -

Is PBR Always The PBR? - A Study on the Factors that Affect Volatility of PBR -

Unlike previous studies, this study paid attention to the volatility of PBR, which is being used extensively as an index for value investment strategies. Besides, this study tried to observe the volatility of PBR from a long-term perspective and analyzed the contributing factors of volatility. Lastly, after setting the displacement of PBR as the selecting criterion, this paper attempted to verify the validity of the value investment regarding the value stock funds, which was constructed by the criterion that selected the management period of each stock. The sample for empirical analysis meets all of the following criteria. First, quarterly financial statement data from 2000 to 2018 is available. Second, PBR is continuous for more than 60 quarters (15 years), so that a long-term time series to observe the PBR volatility is secured. Third, during the analysis period, the company has not been capital impaired nor had any issues for the administration. The analysis results revealed that the PBR has an extreme value in the unbalanced panel data without a time gap; the factors causing PBR volatility were ROE, firm size, and momentum. From the value investment strategy perspective, the excess returns rate measured by constructing the portfolio based on the displacement of the extreme value was different from '0', showing the low PBR effect, an abnormality in the capital market. These results provide a theoretical rationale for the preference for stocks with low PBR, which most value investment funds have traditionally and firmly used as a stock selection criterion and are expected to provide a methodological basis for the systematic operation of funds.

본 연구는 기존 연구와는 차별적으로 가치투자전략의 지표로 많이 이용되고 있는 PBR이 갖는 변동성에 주목하고, 장기적 관점에서 PBR의 변동성을 관찰하고 그 변동성 유발요인을 분석하고자 하였으며, PBR의 변위(displacement)를 선정기준으로 하고 이 기준으로 개별 종목의 운용기간을 선 택하여 구성한 가치주 펀드를 대상으로 가치투자방법의 유효성을 검증하고자 하였다. 실증분석을 위한 표본은 2000년부터 2018년 기간 동안, 분기별 재무제표 자료의 확보가 가능하고 PBR 변동성 관찰을 위한 장기적 시계열 확보를 위해 60분기(15년) 이상 연속적인 PBR을 갖는 KOSPI 기업으로, 분석기간 동안 자본잠식이나 관리대상종목에 편입되지 않은 기업으로 선정하였다. 분석결과, 시간 갭이 없는 불균형패널자료에서 PBR은 극값을 갖는 것으로 나타났으며, PBR 변 동성을 유발하는 요인으로 ROE, 기업규모, 모멘텀으로 나타났다. 가치투자전략 관점에서 극값의 변 위를 기준으로 포트폴리오를 구성하고 측정한 초과수익률은 ‘0’과 다른 것으로 나타나 자본시장의 이상현상인 저PBR 효과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전통적으로 대부분의 가치투자펀드에서 종목선정의 기준으로 공고히 이용되는 저 PBR 주 선호현상의 이론적 근거와 체계적 운용의 방법론적 기초를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. PBR
1. PBR 선행연구
2. PBR 결정요인
Ⅲ. 연구설계
1. 가설의 설정
2. 표본의 선정
3. 실증분석 방법
Ⅳ. 실증분석 결과 및 해석
1. PBR과 PBR 변동성 분석
3. PBR과 PBR 변동성의 결정요인 분석
4. PBR 투자전략 성과분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

금융상품 평가지표 제2편_변동성

금융상품 평가지표 제1편에서는 수익률의 개념에 대해 이야기 해보았다. 수익률이 높을수록 더 좋다는 똥만도 못한 소리를 길게 늘어 놓았던지라, 이번 편에서는 변동성이라는 조금 더 재미있는 개념을 준비했다. 과연 변동성(Volatility)는 무엇인가? 직관적으로 설명해보면 아주 그냥 X 될 수 있는 가능성이라 할 수 있겠다. 그러나 미지의 X, 그것이 똥인지 된장인지는 알 수 없다. 즉, 변동성이란 방향 개념 없이 그저 평균으로부터 얼마나 벗어날 수 있는가를 나타내는 지표로, '불확실성' 그 자체라고 할 수 있겠다. 평균으로부터 벗어난다라. 어라? 이거 또 막 아른아른한 학창 시절의 기억이 떠오르지 않는가? 그래, 표준 편차! 기억이 가물가물할 독자를 위해 표준 편차의 사전적 정의를 빌려보면, '자료가 평균으로부터 얼마나 퍼져있는지를 나타내는 대표 수치' 라 할 수 있겠다. 투자 세계에서 수익률이 평균 개념이라면, 변동성은 표준 편차이다. 커피는 TOP . 그렇다면 이 수익률과 변동성이라는 숫자는 어떻게 해석해야 할까? A라는 투자 상품의 기대 수익률은 연 4%요, 변동성은 연 7%라고 해보자. 이를 인간의 언어로 풀어 쓰면, A라는 상품에 투자하면 1년 뒤 -3 ~ +11% ( 평균 ±변동성) 범위 의 수익 을 얻을 확률이 68%라는 이야기이다. 그렇다면 나머지 32%는? 연 수익률이 -3% 보다도 낮거나 반대로 11% 이상이 될 확률이 각각 16% 가 된다. 이 확률들은 어떻게 나온 것일까? 이제 본격적으로 변동성의 세계로 빠져보자.

앞서 변동성은 표준 편차의 개념이라고 했다. 따라서 계산 방식 역시 표준 편차와 동일하다. 표준 편차의 계산은 아래 산식과 같이 (1) 각각의 데이터에서 평균을 뺀 편차들을 구해준 뒤, (2) 이를 각각 제곱해 양수 형태로 변환시켜 주고, (3) 해당 값들의 평균을 계산한 다음, (4) 도로 제곱근을 씌워 원래의 스케일(단위)로 되돌려준다. 위 (2)의 과정에서 모든 편차 값들을 제곱하게 되므로, ± 부호가 나타내던 방향의 속성이 사라지고 오직 퍼짐의 속성만이 남게 된 다.

그렇다면 왜 굳이 절대값을 씌우지 않고, 제곱을 하느냐라는 의문이 들지 모르겠다. 본인 역시 수학에 조예가 깊지 않아, 명쾌한 설명은 하지 못하겠다. 다만 직관적으로 보면, 절대값 은 단순한 '거리'의 개념인 반면, '퍼짐'의 개념이 아니기 때문이다. 예로 10 과 2의 두 값이 있다고 했을 때, 이들과 최소 '거리'에 있는 숫자를 찾아보면 10과 2 사이에 존재하는 모든 수들이 해당된다. 3 이라고 해도 두 값과의 평균 거리는 ( |10-3|+|2-3|)/2 = 4 이고, 5라고 해도 평균 거리는 (|10-5|+|2-5|)/2 = 4 로 동일하기 때문이다. 그러나 제곱의 개념으로 [(10-x)^2+(2-x)^2]/2 를 최소화하는 숫자는 오직 하나 밖에 존재하지 않는다. 바로 10과 2의 평균값인 6이다. 따라서 평균으로부터의 퍼짐 정도를 표현하기에는 절대값 보다 제곱이 더 적절한 것이다.

그럼 변동성이 표준 편차라는 것은 알겠고, 서두에 말했던 평균 ±변동성 범위와 확률 이야기는 다 무엇이란 말인가? 정규 분포에 대해 들어 본 적이 있을 것이다. 자연은 물론 인간 사회의 많은 현상들이 이 정규 분포를 따른다는 이야기말이다. 이러한 정규 분포의 형태가 바로 표준 편차에 의해 정의된다. 즉, 평균을 중심으로 좌우 1표준 편차 안에 전체 데이터의 68.26%, 2표준 편차 안에 전체 데이터의 95.44%, 3표준 편차 안에 전체 데이터의 99.74%가 존재하는 좌우 대칭의 종형 분포가 바로 정규 분포이다. 이러한 정규 분포를 그래프로 표현하면 아래와 같은 확률 분포를 그린다. 어째 익숙하지 않은가?

일반적으로 주식 수익률 역시 정규 분포 형태를 따른다고 여겨지기에, 수익률의 범위를 예측하고 위험을 측정하는데 있어 이 표준 편차 개념이 사용되는 것이다. 그렇다면, 지금까지 한 설명을 바탕으로 극히 간단한 실제 변동성 계산 문제를 풀어보자. 어떤 주식의 이틀 간 수익률이 Day1 에 +1%, Day2 에 -0.7% 였다고 해보자. 그렇다면 이틀 간의 평균 일간 수익률은 +0.15%일테고, 일간 변동성은 <[(1-0.15)^2+(-0.7-0.15)^2]/2>^(1/2) = 0.85%가 된다. 어때요? 참 쉽죠? 이러한 지표들은 역시 상호 비교 가능성이 있어야만 의미가 있다. 1편에서 서로 다른 기간의 누적 수익률을 비교하기 위해 연율화를 했던 것을 기억할 것이다. 변동성 또한 일반적으로 연율화를 통해 연 변동성을 상호 비교하게 된다. 변동성의 연율화 방식은 아래와 같다.

Stdev 는 표준 편차의 영문 표기인 Standard Deviation 의 약어이다. 연율화를 위해서는 위와 같이 주어진 수익률 데이터 집합의 표준 편차에 루트 n 을 곱해 연간 기준 변동성(표준 편차)로 변환해준다. 이때 n 에 어떤 수를 넣을 것인지는 (1) 원하는 기준 기간 및 (2) 표준편차를 구하는데 쓰인 데이터 주기에 따라 달라진다. 만약 공휴일을 제외한 영업일의 일간 수익률 데이터 표준 편차를 연율화 하고자 한다면, n 에는 연간 영업일 수 인 252가 넣어주면 되는 식이다. 따라서 위 이틀 간 일간 수익률의 예를 마저 연율화 해보면, 일간 표준편차인 0.85%*(252)^(1/2) = 13.49% 라는 연 변동성 수치가 나오게 된다. 만약 주말을 제외하지 않은 달력일 기준 데이터 집합이라면 n 에 365가 들어갈 것이다. 또한 주간 수익률 데이터 집합의 표준 편차를 연율화한다면 n에 52를, 월간 수익률 데이터 집합의 표준 편차를 연율화한다면 n에 12가 들어갈 것이다. 혹시 나는 연간 변동성이 아닌 2년 기준 변동성이 보고 싶다 하면 n의 수를 두 배로 올려주면 되겠다.

이로써 변동성의 기본적인 개념 및 계산 방식에 대한 설명은 모두 끝났다. 그렇다면 변동성이 큰 상품이 좋을까 아니면 변동성이 낮은 상품이 좋을까? 특이 취향을 가진 사람도 있겠지만, 일반적인 인간은 변동성이 낮은 상품을 선호한다. 불확실성을 싫어하는 것이 인간의 본성이기 때문이다. 어떤 코스닥 주식의 기대 수익률이 연간 15% 인데, 어떤 대형 시중 은행이 예금 이자로 15%를 준다고 해보자. 대부분의 사람이 주식 투자 대신 예금을 들지 않겠는가? 예금은 변동성이 0 에 가까운 거의 "확실한" 수익인데 반해, 그 어떤 코스닥 주식 수익은 대략 15%일 뿐 "확실하지 않기" 때문이다. 이처럼 수익률이 동일하다면, 변동성이 낮아질수록 더 우수 한 금융 상품이 된다. 따라서 금융 상품을 비교하는 데 있어서는 단순 수익률 뿐 아니라 변동성 역시 함께 확인해야 한다. 나아가서는 이 수익률과 변동성을 조합해 다양한 형태의 새로운 평가 지표 들이 만들어지 기도 한다. 이러한 지표들에 대해서는 추후 3편에서 소개해보도록 하겠다. 다만, 한가지 유념해야할 것은 앞서 말했듯 수익률이 정규 분포 형태로 존재한다는 가정 하에 이러한 개념을 사용할 수 있다는 것이다. 따라서 비대칭적인 수익률 분포를 가질 수 있는 일부 구조화 자산이나 대체 자산(Alternative Investment) 등의 성과 분석에는 이러한 변동성 개념이 적절치 않을 수 있다.

수익률과 변동성이 가지는 함의

1편과 이번 편을 통해 수익률과 변동성의 계산 방법 및 의미에 대해 조금은 이해도가 높아졌으리라 믿는다. 그렇다면 그로부터 우리가 얻을 수 있는 함의는 무엇이 있을까? 그 가운데 중요한 한 가지는 바로, 장기 투자를 해야한다는 것 이다. 너무 귀에 닳도록 들어 사실 그다지 와닿지도 않는 그 장기 투자의 교훈을 이 수익률과 변동성 개념으로부터 이끌어낼 수 있다. 지금까지 논의한 수익률과 변동성 개념을 적용해, 특정 금융 상품의 시간(x) 흐름에 따른 누적 수익(y) 그래프를 아래와 같이 표현해보았다. 파란선은 평균 기대 수익의 누적을 선형으로 표현한 것이며, 노란선은 시간에 따른 ±1표준 편차(68%확률) 범위 변화를 나타낸 것이다.

보다시피, 파란선이 우상향 한다는 것은 해당 금융 상품의 기대 수익률이 +라는 의미이다. 그럼에도 불구하고 시간(x) 축이 65 가 되기 전까지는, ±1표준 편차 (68% 확률) 범위 내에 y=0 이하의 손실 영역이 존재한다. 특히, 최초 투자 시점에 가까운 초반으로 갈수록 ±1표준 편차(68% 확률) 범위 내에서 손실 영역이 차지하는 범위가 더 크다. 비록 임의의 기대 수익률과 변동성을 가정하였지만, 이러한 그래프 형태는 우리에게 무언가 메시지를 전하고 있다. 바로, 투자 기간이 짧으면 짧을수록 해당 투자 상품의 진가(평균 기대 수익률)은 성과에 덜 반영되는 반면, 순수한 운(변동성)이 훨씬 큰 폭으로 성과에 영향을 미친다는 점이다. 반면 시간이 흐름에 따라 평균 기대 수익과 운(변동성)이 함께 증가하기는 하지만, 운(변동성)에 의한 효과가 "상대적"으로 작아지고 평균 기대 수익의 성과 영향력이 점차 커진다는 점이다. 따라서 우리는 장기 투자를 해야만 해당 투자 상품의 진정한 기대 수익률에 가까운 성과를 얻을 수 있게 된다. 그것이 수익률과 변동성이 전하는 중요한 투자 교훈 가운데 하나이다.

심뇌혈관질환의 임상지표로서 혈압 변동성의 역할

혈압 변동성의 개요
혈압 변동성은 visit-to-visit 변동성, within-visit 변동성, 24시간 활동혈압(ambulatory blood pressure, ABP) 측정 시 나타나는 circadian 변동성, 계절별 변동성, 스트레스에 기인한 변동성, 치료 효과에 의한 변동성 등으로 구분된다. 이 중 visit-to-visit 변동성은 진료실에 방문할 때마다 수축기와 확장기혈압을 측정해 그 변화를 표준편차(standard deviation, SD), 변동계수(coefficient of variation, CV), 평균에 독립적인 변동성(variability independent of mean, VIM)으로 나타낸다.

Within-visit 변동성은 진료실을 방문했을 때 3번의 혈압을 측정해서 SD로 표시하며, circadian 변동성은 24시간 ABP를 SD로 표시한다. Visit-to-visit 변동성에 대해 모든 원인에 의한 사망률을 평가변수로 해 14년 동안 추적관찰한 결과, 혈압 변동성에 따라 3개의 군으로 나눴을 때 혈압 변동성이 가장 큰 군은 가장 적은 군에 비해 모든 원인에 의한 사망률이 50% 정도 높은 것으로 나타났다. 확장기혈압의 변동성은 평가변수에 대한 영향이 미미했지만 수축기혈압의 변동성은 총 사망률 및 심혈관 사망률과 연관성을 보였고 특히 혈압 변동성이 높을수록 뇌졸중 위험성이 증가했다.

24시간 ABP를 측정한 결과, 야간혈압의 변화가 일반적인 혈압의 변화나 주간혈압의 변화에 비해 심혈관 위험성을 예측하는데 유용한 것으로 확인됐다. Ohasama 코호트 연구에서는 24시간 ABP가 진료실에서 측정한 혈압보다 첫 뇌졸중 발생의 예측력이 높다는 것을 입증했다. 특히 이 연구에서는 야간혈압보다 주간혈압이, 확장기혈압보다 수축기혈압이 뇌졸중 위험성을 잘 반영했다(J Hypertens 2000:18;847-54). Circadian 혈압강하 경향을 혈압이 역강하(reverse dipping)하는 riser, non-dipper, dipper, extreme dipper로 나눴을 때 riser와 non-dipper를 심혈관질환의 독립적인 예측인자로 볼 수 있었다. 또한 심혈관질환 중에서도 무증상성 뇌경색의 예측력은 riser와 extreme dipper에서 높았다. Dipper와 non-dipper의 경우도 뇌경색을 비교적 잘 예측했지만 특히 riser와 extreme dipper가 위험성을 더 잘 반영하는 것으로 확인됐다(Hypertension 2001;38:852-7).

ASCOT-BPLA 연구
Anglo-Scandinavian Cardiac Outcomes Trial-Blood Pressure Lowering Arm(ASCOT-BPLA) 연구는 고혈압이 있으면서 3개 이상의 심혈관 위험인자를 가진 환자를 대상으로 베타차단제인 atenolol과 이뇨제인 bendroflumethiazide를 병용한 군과 칼슘채널차단제(calcium channel blocker, CCB)인 amlodipine과 안지오텐신전환효소(angiotensin converting enzyme, ACE) 억제제인 perindopril을 병용한 군으로 나눠 5.5년 동안 혈압강하 효과를 비교했다. 연구 결과, 베타차단제 사용군에 비해 CCB 사용군에서 수축기혈압과 확장기혈압이 유의하게 감소했으며(p<0.0001), 2차 평가변수인 치명적/비치명적 뇌졸중 발생은 CCB군이 베타차단제 군에 비해 23% 정도 낮았다. 사후분석(post hoc analysis)으로 평가한 심혈관 사망, 심근경색, 뇌졸중의 복합 변수도 CCB군에서 16% 정도 더 낮은 것으로 확인됐다.

이 연구에서는 visit-to-visit 변동성의 SD, CV, VIM과 within-visit 변동성을 조사했고 일부 환자를 대상으로는 24시간 ABP를 시행했다. Visit-to-visit 평균 수축기혈압을 10 분위수로 나눠 비교했을 때 베타차단제를 사용한 군에서 수축기혈압이 높은 환자의 비율이 높았고, CCB를 사용한 군은 혈압조절이 잘 되는 환자의 비율이 높았다. Within-visit 변동성도 10 분위수로 나눠 비교하거나 CV로 나타냈을 때 모두 베타차단제를 사용한 군의 혈압 변동성이 CCB를 사용한 군에 비해 컸다.

혈압 변동성의 뇌졸중 예측력
아침 고혈압과 예후의 상관관계에 대해서는 논란이 있지만 Bordeaux hypertensive 코호트 연구에서는 뇌졸중이 아침 고혈압과 연관성이 있다고 보고했으며, Ohasama 연구에서도 뇌출혈과 아침 고혈압이 연관성이 있는 것으로 발표했다. Systolic Hypertension in Europe(Syst-Eur) 연구에서는 주간 맥압이 뇌졸중 발생을 잘 반영하는 것으로 보고했으며 맥압이 10mmHg 증가할 때마다 25~68% 정도 뇌졸중 위험성이 증가한다는 것이 입증됐다(Am J Hypertens 2002;15:835-43). Ohasama 연구에서는 활동성 맥압이 확장기혈압이나 평균혈압에 비해 뇌졸중 예측력이 강하다고 보고했다.
ASCOT-BPLA 연구에서는 뇌졸중의 위험성은 평균 수축기혈압이 높은 군에서 증가했으며 베타차단제를 사용한 군의 뇌졸중 위험성이 가장 높은 것으로 확인됐다.

Visit-to-visit 수축기혈압을 SD와 VIM으로 나타냈을 때는 수축기혈압이 높은 군에서 뇌졸중 발생이 더 명확하게 높았으며 특히 VIM으로 나타냈을 때 베타차단제를 사용한 군에서 뇌졸중 위험성이 더 증가한 것을 확인했다. CCB보다 베타차단제를 사용한 군에서 환자별 SD로 나타낸 수축기혈압의 변동성이 훨씬 컸으며 CV로 나타낸 수축기혈압 변동성도 베타차단제를 사용한 군에서 더 컸다. 10개의 집단 중에서 가장 변동성이 컸던 집단은 뇌졸중 위험성이 높은 것으로 확인됐다. ASCOT-BPLA 연구를 통해 CCB를 사용한 군은 베타차단제를 사용한 군에 비해 혈압 변동성이 적고 평균혈압은 뇌졸중의 예측에 큰 도움이 되지 않으며 24시간 ABP 중 visit-to-visit 혈압 변동성의 SD, CV, VIM이 뇌졸중을 예측하는데 효과적이라는 사실을 알 수 있었다. 또한 혈압 변동성은 고령, 당뇨병, 흡연력, 혈관질환 등과 같은 다양한 위험인자에 영향을 받는다는 사실을 확인할 수 있었다.


혈압 변동성 조절의 중요성
Anglo-Scandinavian Cardiac Outcomes Trial(ASCOT) 연구를 통해 비치명적 심근경색이나 치명적 관상동맥성 심장질환(coronary heart disease, CHD)의 발생률이 베타차단제를 사용한 군에 비해 칼슘채널차단제(calcium channel blocker, CCB)를 사용한 군에서 유의하게 낮은 것으로 확인됐다(p=0.0458). 이 같은 결과에는 CCB의 다면발현 효과뿐 아니라 중심 혈압강하 또는 혈압 변동성을 감소시키는 효과도 영향을 미친 것으로 여겨진다.

과거에는 내원 시 혈압의 변동성이 나타나는 것을 무작위적 현상에 의한 것으로 판단해 평균혈압이나 24시간 활동혈압(ambulatory blood pressure, ABP)을 더 중요하게 여겼다(Circulation 2005;111:697-716). 하지만 총 2435명의 뇌졸중 환자를 대상으로 진행된 United Kingdom Transient Ischaemic Attack(UK-TIA) 연구를 통해 뇌졸중 또는 일과성허혈발작(transient ischemic attack, TIA)의 재발과 관련성이 높은 인자는 평균혈압보다 최고혈압이나 혈압의 표준편차(standard deviation, SD)인 것으로 확인됐다. Visit-to-visit 변동성으로 평가 시 내원 횟수가 6회 이하일 때는 평균혈압과 혈압 변동성의 위험비에 차이가 없었지만 8회 이상부터는 혈압 변동성이 평균혈압에 비해 뇌졸중에 대한 예측력이 높은 것으로 나타났다(Lancet 2010;375:895-905).

ASCOT 연구의 의의
ASCOT 연구에서는 약 1만8000명 환자를 대상으로 visit-to-visit 변동성, within-visit 변동성을 분석했고 이 중 약 1900명의 환자에서는 24시간 ABP를 측정했다. 베타차단제를 사용한 군에 비해 CCB를 사용한 군의 혈압 변동성이 낮았는데, 이런 효과가 약제 계열의 차이에 의한 것인지 작용시간에 따른 약동학적 차이에 의한 것인지에 대해서는 명확하지 않다. 또한 평균혈압에 비해 혈압의 SD나 평균에 독립적인 변동성(variability independent of mean, VIM)이 뇌졸중 예측에 더 효과적인 것으로 확인됐다. 통계적으로 평균혈압을 보정한 경우에는 위험비가 유의한 차이를 보였으나 혈압 변동성을 보정한 경우에는 유의성이 나타나지 않았기 때문에 CCB를 사용한 군과 베타차단제를 사용한 군에서 효과 차이를 결정하는 것은 혈압 변동성인 것으로 추측할 수 있었다. 혈압 변동성이 클수록 뇌졸중 및 관상동맥질환의 위험성이 높으므로 CCB군이 베타차단제 군에 비해 심혈관질환의 위험성이 낮았다.

고찰
백의 고혈압이나 불안 등이 혈압 변동성에 영향을 주는 주요 원인으로 여겨졌으나 최근에는 압수용체(baroreceptor)와 관련된 기전이 혈압 변동성의 원인으로 제시되고 있다. 즉, 혈압을 안정적으로 유지시켜주는 것이 압수용체의 기능인데 고령의 환자나 동맥 경직도가 증가한 환자에서는 그 기능이 저하됨으로 인해 혈압 변동성이 커진다는 것이다. 교감신경계의 활성화도 혈압 변동성을 일으키는 원인 중 하나로 이해된다. 하지만 혈압 변동성을 조절해야 하는 시기나 치료 약제에 대한 명확한 기준은 아직 확립되지 않았으므로 실제 임상에 적용하기는 어려울 것으로 판단된다.

혈압 변동성의 원인
Anglo-Scandinavian Cardiac Outcomes Trial(ASCOT) 연구에서는 유지 용량의 혈압 약제를 사용 중인 환자의 혈압을 측정했는데 방문 횟수가 증가할수록 환자의 평균혈압은 감소했다. United Kingdom transient ischaemic attack(UK-TIA) 연구에서도 방문 횟수가 증가함에 따라 평균혈압이 감소하는 경향을 보였다. Women’s Health Initiative(WHI) 연구에서는 방문 횟수가 증가할수록 혈압 변동성의 예측력이 증가했으나 실제 평균혈압에 따라 분류했을 때는 고혈압이 없는 환자군 또는 조절된 혈압의 환자군에서 혈압 변동성의 예측력이 더 높은 것으로 확인됐다.

혈압의 표준편차(standard deviation, SD)는 변화를 예측하기가 어렵고 내원 시 측정하는 진료실 혈압은 지속적으로 환자의 연령, 혈압 조절 기전의 이상 및 무작위적인 요인에 영향을 받게 된다. 스트레스, 흡연, 약제의 반감기 등에 의해서도 영향을 받으며 뇌에서 충분한 혈류를 공급받기 위한 방어기전이 혈압 변동성에 영향을 주기도 한다. 따라서 약제에 의한 변동성과 다른 원인에 의한 무작위적인 변동성을 구분하기는 어렵다(J Hypertens 2007;25:1573-5).

Antihypertensive and Lipid-Lowering Treatment to Prevent Heart Attack Trial(ALLHAT) 연구 결과, 칼슘채널차단제(calcium channel blocker, CCB)는 안지오텐신전환효소(angiotensin converting enzyme, ACE) 억제제나 이뇨제에 비해 10년 경과 시점에서 SD로 분석한 혈압의 변동성이 현저하게 적었다(JAMA 2002;288:2981-97).

이 연구에서 lisinopril은 시간이 경과할수록 SD가 증가했는데 이것이 약제 자체의 영향인지 약효의 지속성의 영향인지는 명확하지 않다. 이탈리아에서 진행된 장기 추적 연구를 통해 내원 시 백의 고혈압이 있는 환자는 10년 후의 예후가 좋지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 백의 고혈압을 유발하는 진료실 또는 기립 상태에서의 교감신경 작용 때문인 것으로 여겨지지만 당뇨병을 동반한 백의 고혈압 환자의 경우는 예후가 좋은 것으로 보고됐다(Arch Intern Med 2007;167:2139-42).

아침 고혈압의 발생 원인과 치료
대부분 아침혈압을 기준으로 고혈압을 진단하기 때문에 아침혈압이 높게 나타나는 환자는 약제의 용량을 증량하거나 다른 약제로 전환하게 되는 경우가 많으며 이로 인해 주간혈압이나 야간혈압이 영향을 받을 수 있다. 아침혈압이 높은 경우에는 혈압강하 정도와는 무관하게 예후가 나쁘다는 연구가 있으나, 이 연구에서는 15일 전부터 약제 사용을 모두 중단했고 이는 평균적인 야간혈압 및 아침혈압이 모두 높았음을 의미하므로 실제 임상에서 적용할 수 있는 환자는 많지 않을 것으로 본다(Circulation 2003;107:1401-6). 약제 사용을 중단하지 않은 상태에서 진행된 연구에서는 extreme dipper가 뇌출혈에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인됐다(Hypertension 2006;47:149-54).

혈압의 SD가 증가할수록 표적장기의 손상이 커지며 아침 고혈압이 있는 경우에는 좌심실비대를 동반하는 등 예후가 더 나빠지게 된다(J Clin Hypertens 2010:12:776-83). 아침혈압에는 약제의 반감기, 환자의 신체 활동 정도나 자세에 따른 교감신경의 작용, 혈액량 등 혈압의 단기간 조절과 관련된 인자가 모두 관련된다. 아침 고혈압이 지속적이지 않은 약제의 혈압조절 효과나 단기간의 혈압조절 기전과 연관된다고 볼 때, 아침 고혈압이 나타나는 환자의 예후가 나쁜 변동성 지표 란 무엇입니까? 것은 야간에도 혈압이 높기 때문인 것으로 추측할 수 있다. 혈관 경직도가 심하거나 맥압이 높은 경우에는 그 자체만으로도 수축기의 부하가 증가해 좌심실비대가 발생할 수 있고 그 중에서도 동심성 좌심실비대의 발생률이 높은 편이다. 아침 고혈압 발생과 관련된 인자는 매우 다양하므로 여러 관점에서 그 원인을 분석할 수 있을 것이다(Hypertension 2010;56:765-73).

아침혈압은 약제의 24시간 동안의 효과 지속성에 큰 영향을 받기 때문에 과거에는 지속성 약제인 CCB가 아침 고혈압 치료에 효과적인 것으로 보고됐으나 최근 개발된 작용시간이 긴 안지오텐신 수용체 차단제(angiotensin II receptor blocker, ARB)와의 비교 연구가 진행될 필요가 있다.


혈압 변동성의 임상 적용 시 문제점
혈압 변동성을 치료하는 것에 대한 이점이나 치료 목표는 아직 명확하지 않다. 과거에는 주로 단기간 또는 초단기간의 혈압 변동성에 초점을 맞춘 연구가 진행됐지만 최근에는 visit-to-visit 변동성 연구에 대한 비중이 높아졌다. 하지만 실제로 환자를 몇 년 동안 추적 관찰하면서 visit-to-visit 변동성을 확인하고 이를 바탕으로 치료하며 그 효과를 오랜 기간 다시 확인하는 것은 현실적으로 어려운 일이다. 혈압 변동성이 높은 환자의 대부분이 동맥 경직 등의 다양한 위험인자를 가지므로 1차 원인을 먼저 규명하는 것이 필요하다.

혈압 변동성이 자연스럽게 발생한 것인지 약제 복용 여부에 의해 발생한 것인지를 구분하는 것도 쉽지 않다. 특히 visit-to-visit 변동성은 약제를 복용하지 않은 경우 또는 속효성 약제를 복용한 경우에 대해 종합적으로 분석할 필요가 있다. 칼슘채널차단제(calcium channel blocker, CCB)가 혈압 변동성을 낮추는데 효과적인 약제인 것으로 확인됐지만 이는 대부분 사후분석(post hoc analysis)을 통해 확인된 결과이므로 약제 고유의 효과에 의한 것인지 확인하기 위해서는 다른 계열의 지속성 약제와의 비교가 필요하며 약제의 반감기나 작용 시간 등도 함께 고려돼야 한다.

X-CELLENT 연구
NatriliX SR versus CandEsartan and amLodipine in the reduction of systoLic blood prEssure in hyperteNsive patienTs(X-CELLENT) 연구에서 candesartan 8 mg, amlodipine 5 mg, indapamide 1.5mg을 1일 1회 12주 동안 투여한 후 혈압 변동성을 비교한 결과, amlodipine이 다른 약제에 비해 혈압 변동성을 감소시키는 효과가 우수한 것으로 확인됐다. 하지만 cadesartan 투여군의 경우 60세 내외의 폐경 여성이 다른 군에 비해 많이 포함돼 있었으므로 이를 고려해서 판단해야 한다. Candesartan 투여군은 amlodipine 투여군에 비해 표준편차(standard deviation, SD)는 증가했지만 평균혈압은 2mmHg 정도 더 감소했으며, 야간 혈압강하 효과는 두 군이 비슷했지만 주간 혈압강하 효과는 amlodipne 투여군이 더 우수했다.

주간혈압 변동성은 위약군 대비 indapamide 투여군과 amlodipine 투여군에서 유의하게 감소했으며(p=0.04) 야간혈압 변동성은 amlodipine 투여군에서만 유의한 감소를 보였다(p=0.01). 연령과 기저 혈압, 심박수의 변동성이 높을수록 혈압 변동성이 증가하는 것으로 확인됐다(Hypertension 2011;58:155-60). 일반적으로 혈압이 높고 혈관 경직이 있을 때 혈압 변동성이 증가하며 혈압 변동성은 혈압을 감소시킬 경우 함께 감소하는 것으로 알려져 있지만 X-CELLENT 연구에서 candesartan 투여군은 다른 군에 비해 혈압강하 효과는 우수했으나 혈압 변동성은 높은 것으로 확인됐다.

약제의 선택
Anglo-Scandinavian Cardiac Outcomes Trial(ASCOT) 연구와 Antihypertensive and Lipid-Lowering Treatment to Prevent Heart Attack Trial(ALLHAT) 연구를 통해 amlodipine은 혈압 변동성을 감소시키고 atenolol은 혈압 변동성을 증가시키는 것으로 확인됐다. 특히 amlodipine은 고령, 혈관 경직 등의 다양한 위험인자를 가진 환자에서 다른 약제에 비해 혈압 변동성을 효과적으로 감소시켰다. 메타분석 결과, amlodipine이 혈압 변동성 감소에 가장 효과적이었으며 SD와 변동계수(coefficient of variation, CV)로 분석했을 때도 동일한 결과를 얻었다(J Am Soc Hypertens 2014;8:340-9).

다양한 메타분석을 통해 CCB가 혈압 변동성을 감소시키는 약제임이 입증됐으나 non-dihydropyridine 계열의 CCB는 혈압 변동성을 오히려 증가시키는 것으로 확인돼 혈압 변동성 조절 효과를 약제 계열에 따른 차이로 판단하는 것에 대한 의문이 제기되고 있다(Clinical and Experimental Hypertension 2013;35:285-90). 또한 변동성 지표 란 무엇입니까? CCB가 혈압 변동성을 감소시켜 뇌졸중을 예방하는 것으로 알려져 있으나 사망률과는 직접적인 연관성이 없는 것으로 보고되고 있다. 베타차단제 중 nebivolol이나 carvedilol과 같은 새로운 베타차단제는 atenolol에 비해 혈압 변동성을 감소시키는 효과가 우수한 것으로 확인됐다.
2012년 발표된 메타분석 결과, 혈압 변동성 감소에 CCB가 가장 효과적이며 베타차단제의 효과가 가장 미미한 것으로 나타났다.

그러나 두통과 같은 이상반응은 CCB를 복용한 환자에서 가장 많이 발생했다(J Neurol 2012;259:1781-7). 한편 미국에서 약 20만 명의 의료보험 자료를 분석한 결과에서는 이뇨제가 혈압 변동성 감소에 가장 효과적인 약제인 것으로 확인됐다(J Clin Hypertens 2013;15:655-62).
European Lacidipine Study on Atherosclerosis(ELSA) 연구에서는 혈압 변동성이 환자의 예후에 영향을 미치지 못한다고 결론 내렸다. 또한 생활습관 교정과 혈압 변동성은 연관성이 없는 것으로 확인됐다(J Hypertension 2014;32:840-8).

Discussion

박정배 확장기 혈압 변동성에 비해 수축기혈압 변동성이 큰 원인은 무엇이라고 생각하십니까?

성기철 ASCOT 연구에서도 확인할 수 있듯이 확장기혈압 변동성이 수축기혈압 변동성만큼 영향이 크지는 않지만 연관성은 있습니다.

박정배
수축기혈압은 확장기혈압에 비해 수치가 크고 교감신경에 영향을 많이 받으므로 이런 점도 수축기혈압 변동성을 높이는 원인으로 작용할 수 있을 것 같습니다.

성기철 관상동맥질환의 위험성 측면에서는 수축기혈압 변동성의 영향이 미미할 것으로 여겨지지만 ASCOT 연구에서는 오히려 확장기혈압 변동성보다 수축기혈압 변동성의 영향이 더 큰 것으로 나타났습니다. 즉, 확장기혈압 변동성 자체가 관상동맥질환을 유발한다기 보다 혈압 변동성이 높은 경우에 관상동맥질환이 잘 발생하는 것으로 생각할 수 있습니다.

박정배 맥압이 증가한 경우와 혈압 변동성이 증가한 경우는 어떤 차이가 있습니까?

성기철 기전은 비슷할 것으로 여겨지며 동맥 경직도가 심할수록 박출량 변화에 따른 혈압 변동성의 차이가 커지게 됩니다. 즉, 대동맥의 impedance가 커질수록 박출량이 조금만 증가해도 맥압이 크게 증가하며 부피가 감소하면 맥압의 감소폭이 더 커지므로 동맥 경직도가 심할수록 혈압이 부피에 민감하게 반응하게 됩니다.

박정배 Visit-to-visit 변동성에 대해서 확인하고자 할 때 약제를 복용하는 환자를 포함하는 것에 대해 어떻게 생각하십니까?

신진호 방문 횟수가 증가하더라도 평균혈압이 감소하지 않고 유지되는 것이 이상적이지만 대부분의 경우 감소하게 되므로 약제를 복용 중인 환자를 대상으로 혈압 변동성이 논의돼야 한다고 생각합니다. 현재 진행된 대부분의 연구들도 약제를 복용하는 환자를 대상으로 혈압 변동성을 확인했습니다.

박정배 가정혈압과 24시간 ABP 중 혈압 변동성 측정 면에서 어떤 것이 더 효과적입니까?

박성하 일본에서는 가정혈압이 표적장기의 손상과 연관성이 있는 것으로 보고됐습니다.

신진호 환자의 실제 visit-to-visit 변동성을 반영해 측정하기 위해서는 가정혈압으로 day-to-day와 week-to-week 변동성을 확인해야 할 것 같습니다.

박정배 혈압 변동성이 약제 계열 차이에 의해 영향을 받는 것인지 약제마다의 지속성 차이에 의해 영향을 받는 것인지 궁금합니다.

신진호 레닌-안지오텐신계(renin-angiotensin system, RAS) 또는 교감신경계에 영향을 미치는 약제는 혈압조절 기전에 영향을 줄 수 있습니다. CCB는 혈압이 감소했을 때 신경계 조절이나 혈액량 조절을 통해 혈압을 어느 정도는 유지시킬 수 있습니다. 따라서 계열만으로 판단할 때는 보상 기전을 유지한 채 혈압을 감소시키는 CCB가 혈압 변동성 조절에 효과적인 약제라고 생각합니다.

박정배 혈압 변동성을 실제 임상에서 어떻게 활용할 수 있습니까?

신진호 일단 약제 치료 중인 환자의 혈압이 방문할 때마다 상승과 하강을 반복하면 그렇지 않은 환자에 비해 위험도가 높다는 것은 어느 정도 동의할 수 있을 것 같습니다. 혈압의 변동성은 혈압이 높아지는 변동성과 낮아지는 변동성이 있는데 두 가지 모두 동일하게 나쁜 영향을 미치는 것으로 알려져 있습니다.
혈압이 높아지는 변동성에 있어서는 약제의 반감기와 같은 약제 요인과 흡연, 야간혈압 상승과 같은 환자 요인을 점검할 필요가 있습니다. 혈압이 낮아지는 변동성에 있어서는 환자의 전신 건강상태, 탈수 여부, 지나친 운동 후 진료실 방문 등과 같은 환자 요인을 점검하는 것이 필요합니다. 따라서 임상적으로는 혈압 변동성을 이해하는 것이 실제 약제 치료나 효과로 연결되지 않는다고 해도 환자 별 혈압조절 기전을 이해하고 환자의 특성에 맞춰 혈압의 변동성을 미리 낮게 유지하도록 진료하는데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

성기철 혈압 변동성을 실제 임상에 적용하기는 어렵지만 이를 유발할 수 있는 혈관 경직을 치료하는 것은 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

홍순준 혈압 변동성을 평가하기 위해 모든 환자를 대상으로 24시간 ABP를 측정하는 것은 현실적으로 어려움이 있습니다. 따라서 혈압이 적절히 조절되는 환자는 제외하고 위험인자가 많거나 혈압 조절이 잘 되지 않는 환자를 선택적으로 평가해 그 결과를 약제 선택에 반영할 수 있을 것 같습니다.

박성하 혈압 변동성을 아직 임상에 적용하기 어려운 이유는 예후에 영향을 미칠 수 있는 혈압 변동성의 기준이나 치료의 기준점이 정립돼 있지 않기 때문입니다. 따라서 실제 임상에서 혈압 변동성의 역치를 고려하기는 어려우며 진료실 혈압과 24시간 ABP 및 가정 혈압을 적절히 활용하고 반감기가 긴 약제를 사용해 혈압 변동성을 감소시키는 것이 적절하다고 판단됩니다. 고령의 고혈압 환자 중에는 혈압 변동성이 심해 갑자기 기립성 저혈압이 나타나는 경우가 있는데 이는 연령이 증가할수록 혈압의 자동 조절능이 감소하기 때문에 발생하는 것입니다. 최근 진행된 연구에 의하면 기립성 저혈압이 있는 고혈압 환자가 혈압 변동성 지표 란 무엇입니까? 치료를 하지 않을 경우 압력 나트륨뇨배설항진(pressure natriuresis)에 의해 오히려 혈관 내 혈액량이 감소하게 되고, 압수용체에 의한 자동 조절능을 더 감소시켜 기립성 저혈압과 혈압 변동성이 악화될 수 있는 것으로 확인됐습니다. 즉, 기립성 저혈압이 있는 고혈압 환자에서는 저혈압 증상이 악화되지 않는 범위 내에서 항고혈압제를 사용하는 것이 기립성 저혈압에 의한 낙상 빈도를 줄일 수 있습니다.

변동성 지표 란 무엇입니까?

2021년 11월 26일 다양한 이유(코로나 변이, 재확산등)로 나스닥 선물 지수가 약 2.24% 하락 했습니다.

이런 하락이 언제까지 유지될지? 와 언제 사는 게 제일 저점인지? 가 투자자에겐 중요한 요소입니다.

어떤 물건이든 구매자 입장에선 싸게 사고 싶기 마련이며, 이는 투자도 마찬가지 이기 때문입니다.

RSI와 MACD는 투자의 시점을 예측하는 데 활용되는 주요 보조지표 중 하나입니다.

기술적 지표란? (Technical Indicator)

보통 보조 지표라고 불리며, 이 지표는 계산과 통계 그리고 다양한 각도로 분석되어진 차트 분석 도구입니다.

이 도구를 통해 적절한 매수 시점과 매도 시점을 파악하는 데 쓰이게 됩니다.

이는 하나의 참고 사항일 뿐이며, 이 지표가 무조건 맞다라는 건 아닙니다. 매매의 책임은 투자자에게 있으며, 이지표의 활용도 투자자님 자신에게 귀속됨을 아셔야 합니다.

: 추세의 진행 방향을 나타내는 지표입니다. 추세란 경향을 의미합니다. 상승추세다 하면 상승으로 향하고 있다. 즉 앞으로 더 나아갈 힘이 있다라는 뜻이 되며 반대의 경우도 마찬가지 입니다.

대표적인 보조지표로는 MACD(Moving Average Convergency & Divergency), '맥디'가 있습니다.

: 추세의 가속도를 측정하는 지표입니다. 지금의 가격과 과거의 가격 차이나 비율을 측정하여 과거로부터 지금 까지의 가격의 변화 속도나 비율이 어느정도나 되는지 그리고 그게 어느정도 더 나아갈 요소가 되는지 측정하는 지표입니다.

대표적인 보조지표로는 RSI(Relative Strength Index)가 있습니다.

: 변동성을 시각화한 변동성 지표 란 무엇입니까? 지표로 현재의 가격을 기준으로 삼는 게 아니기 때문에 매매시점 보다는 시장 상황을 보는데 유리한 지표입니다.

대표적인 보조지표로는 볼린저밴드(Bollinger Band)가 있습니다.

4. 시장강도(거래량)지표

거래량을 이용한 지표로 현재의 추세나 변동성이 얼마나 강한지 보여주는 지표입니다.

대표적인 보조지표로는 거래량 이동평균선(On Balance Volume)가 있습니다.

이중 RSI와 MACD에 대해 소개해 드릴까 합니다.

RSI(Relative Strength Index)

RSI는 상대적 강세지수라고 하며, 웰레스 와일더(J.Welles Wilder, Jr.)가 개발한 지표입니다.

상승추세라면 그 상승의 추세 즉 어느정도 더 나아갈지 하락추세라면 하락의 강도가 어떤지를 백분율로 나타내는 지표입니다.

RSI 공식
RSI = (n일 동안의 종가 상승 분 평균(AU))/(n일 동안의 종가 상승 분 평균(AU)+ n일 동안의 종가 하락 분 평균(AD)) × 100

U(up): n일 동안의 종가 상승 분D(down): n일 동안의 종가 하락 분AU(average ups): U값의 평균DU(average downs): D값의 평균

미국 레버리지 ETF인 QLD의 차트입니다. RSI 14 차트를 보면 2021년 11월 04일 RSI 14가 78.57 입니다.

지표를 만든 웰레스 와일더는 기본적으로 14일을 사용했으며, 차트 기본 설정도 14일이 들어가 있습니다.

RSI를 추가하는 방법은 차트를 누르면 좌측에 보조지표가 있습니다.

모멘텀 지표에서 RSI를 누르시면 됩니다.

RSI를 누르면 RSI가 하단에 추가 됩니다. RSI 값은 마우스를 보시기 원하시는 지점의 그래프로 움직이면 그 값이 나타납니다.

가장 쉬운 RSI 설정 방법은 RSI 14라고 쓰여진 부분을 두번 클릭 하시면 됩니다.

Period는 기간입니다. 14일 기본설정으로 되어있습니다.

웰레스 와일더는 14일로 사용할 것을 권유 했지만, 9일, 15일, 25, 28일 등도 많이 사용합니다.

짧은 기간은 5일, 7일을 주로, 장기간은 21일 28일 사용하기도 합니다.

지표설정은 기본적으로 읽기전용으로 되어 있으면 편집을 하기 위해선 별도로 수식을 넣으셔야 합니다.

모멘텀지표 하단에 RSI Signal 이 있습니다.

RSI 14 Signal 9 라고 되어 있으며 이는 RSI 14 중 9일간의 값을 지수평균의 방법으로 구한 이동평균선을 시그널(선)으로 표시한 겁니다.

R=RSI(14) ;
R 새로운 함수를 RSI(14)로 정의
R(1) = 어제의 RSI
R(2) = 2틀 전의 RSI

RSI를 이용한 매매법?

이미 많은 글과 영상으로 나온 이야기 입니다.

RSI는 기준선이 있습니다. 상 70 / 하 30 입니다. 70을 넘으면 과매수 상태, 30 아래로 내가면 과매도로 70넘으면 팔고 30넘으면 매수 해라 라는 이야기는 유명한 이야기 입니다.

RSI는 일정기간 동안의 상승과 하락폭을 바탕으로 과매수, 과매도 상태를 판단하는 지표로 모멘텀의 상하락만 보일뿐 언제 상하락 추세로 들어 가는지 보기 어렵습니다.

그때, RSI Signal을 봅니다.

RSI 14일 시그널 9일 이동평균선을 보면 RSI14에 걸치고 내려가고 설치고 올라가는 모습을 보여 줍니다.

RSI만 가지곤 상승이 끝났는지 알 수 없기 때문에 시그널과 아래소개할 MACD 와 같은 추세지표를 병행합니다.

MACD(Moving Average Convergency & Divergency)

MACD(Moving Average Convergency & Divergency) 일면 맥디는 1979년 미국 뉴욕에서 제럴드 아펠(Gerald Appel)이 단기 이동평균선과 장기 이동평균선이 서로 멀어졌다가 다시 가까워지는 것을 반복한다는 점에서 착안해 이동 평균선의 단점인 후행성을 보완하고자 만든 기술적 지표입니다.

MACD는 ‘MACD’ 와 ‘Signal’ 곡선이라는 두 개의 이동 평균선을 이용해 매매 시점을 파악합니다.

먼저, ‘MACD’ 곡선은 단기 이동평균(Short)에서 장기 이동평균(Long)을 뺀 값을 곡선으로 나타낸 것이며, 주로 12일(단기, Short)과 26일(장기,Long)이 기본값으로 설정되어 있습니다. 그리고 이 MACD의 9일 이동평균선 ‘Signal’ 곡선이라고 합니다. 각각의 수치들은 사용자에 맞게 수정하여 사용할 수 있습니다.


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