[퀀트] n일 고가 돌파 후 추이/고가 돌파는 유효한가?

주식 고가 돌파

 

 일반적으로 많은 사람들이 주식 고가 돌파에 거래를 시작한다. 예를 들면 터틀 전략은 20일 고가 돌파시 매수하고 n일 저가 하양 돌파시 매도한다.  이는 돌파가 유효하기 때문일 것이다. 그런데 나는 주가 데이터를 직접 분석할 수 있다는 것을 알게 된 이후 모든 정보의 진실 여부를 판단하는 데에 관심을 가지기 시작했다.

 

 이를테면 일반적으로 진실이라 여겨지는 주가-이동평균선 돌파는 검토상 모든 환경에서 적용되는 사실이 아니라는 것을 알게 되었다. 다시 말해서 아무 이동평균선 돌파에 매수했다가 매도하기를 반복하면 햄스터한테 매매를 시키거나, 동전을 던져서 홀짝으로 매매 하는 것과 큰 차이가 없다는 것이다.

 

 이것에 충격을 받아 이번에는 n일 고가 돌파 후 추이를 검토해봤다.

 

물론 나는 아직(아마 평생) 전문가가 아닐 것이기 때문에 그저 프로그래밍을 조금 아는 사람의 재미 정도로 봐주길 바라며, 검토에 사용하는 데이터가 적기에 흐름을 파악하는 데에만 유용할 뿐 실질적 전략을 세우기에는 미미하리라는 것을 미리 밝히는 바이다.

 

사용한 주가 데이터는 50개이며, 검토한 기간은 2년이다. 사실상 내가 짠 코드로 더 큰 기간과 더 많은 데이터를 확인 할 수는 있으나, 내 CPU가 감당하지 못했다. 

 

 만일 실질적으로 이것으로 무언가 전략을 세워보기를 원한다면 직접 코드를 돌려보거나(설치해야 할 것이 많기에 꽤나 번거로울 것이다.) 댓글을 적으면 입맛에 맞게 코드를 재작성하여보겠다.(이 과정에서 나는 공부가 되고, 댓글 작성자는 단 몇 글자로 몇 시간을 아낄 수 있으니 상부상조(?)일 것이다.)

 

https://doompa.tistory.com/328

[퀀트] (이평선 돌파는 유의미한가?)이동평균선 돌파 후 수익률/거래량 폭발 후 수익률

 

아래는 내가 작성한 파이썬 코드이다. 잘못된 점이 있을 시 댓글로 알려주기를 간곡히 부탁하는 바이다.

https://github.com/fkthfvk112/quant/tree/main/n%EC%9D%BC_%EA%B3%A0%EA%B0%80%EB%8F%8C%ED%8C%8C

GitHub - fkthfvk112/quant

 

고가 돌파 결과

 

거두절미하고 내가 도출해낸 결과들은 아래와 같다. 결과값은, 예를 들어 20일 고가 돌파 추이 테이블의 1일 후 컬럼들은, 20일 고가돌파가 이루어진 날(20일 내의 최고 종가보다 금일 시가가 낮은 상태에서 금일 종가가 20일 내 최고 종가보다 높아짐) 매수하여 1일 후 매도하였을 시의 데이터이다.

20일 고가 돌파 추이			날짜(2020, 1, 1 ~2022-02-06)
1일 후	3일 후	7일 후	30일 후	60일 후
최대값 29.873	최대값 53.486	최대값 94.929	최대값 128.745	최대값 357.399
최소값 -29.916	최소값 -31.695	최소값 -31.695	최소값 -58.72	최소값 -61.311
평균 0.3820504017531049	평균 0.76353250547845	평균 0.8616099342585848	평균 2.2958392987582155	평균 5.435214024835649
중위수 0.0	중위수 -0.104	중위수 -0.424	중위수 -0.328	중위수 0.481
총 돌파 데이터 개수 1369	총 돌파 데이터 개수 1369	총 돌파 데이터 개수 1369	총 돌파 데이터 개수 1369	총 돌파 데이터 개수 1369
상승한 개수 657	상승한 개수 647	상승한 개수 628	상승한 개수 664	상승한 개수 693
하락한 개수 712	하락한 개수 722	하락한 개수 741	하락한 개수 705	하락한 개수 676
오를 확률 0.4799123447772096	오를 확률 0.47260774287801316	오를 확률 0.4587289992695398	오를 확률 0.4850255661066472	오를 확률 0.506208911614317
떨어질 확률 0.5200876552227903	떨어질 확률 0.5273922571219869	떨어질 확률 0.5412710007304602	떨어질 확률 0.5149744338933528	떨어질 확률 0.493791088385683
상승한 데이터의 평균 3.190237442922375	상승한 데이터의 평균 5.328808346213299	상승한 데이터의 평균 7.400154458598722	상승한 데이터의 평균 15.241987951807216	상승한 데이터의 평균 23.7881515151515
상승한 데이터의 중위수 2.026	상승한 데이터의 중위수 3.406	상승한 데이터의 중위수 4.593	상승한 데이터의 중위수 9.844000000000001	상승한 데이터의 중위수 15.213
하락한 데이터의 평균 -2.209212078651686	하락한 데이터의 평균 -3.3275110803324117	하락한 데이터의 평균 -4.6798286099865045	하락한 데이터의 평균 -9.897412765957444	하락한 데이터의 평균 -13.379261834319507
하락한 데이터의 중위수 -1.5575	하락한 데이터의 중위수 -2.451	하락한 데이터의 중위수 -3.659	하락한 데이터의 중위수 -8.636	하락한 데이터의 중위수 -11.5315
60일 고가 돌파 추이			날짜(2020, 1, 1 ~2022-02-06)
1일 후	3일 후	7일 후	30일 후	60일 후
최대값 29.873	최대값 50.396	최대값 94.929	최대값 128.745	최대값 312.955
최소값 -29.916	최소값 -31.695	최소값 -31.695	최소값 -58.72	최소값 -61.311
평균 0.5988458781362009	평균 1.0643010752688156	평균 1.2925997610513746	평균 2.4738864994026275	평균 5.812074074074076
중위수 0.0	중위수 0.0	중위수 -0.311	중위수 0.0	중위수 -0.242
총 돌파 데이터 개수 837	총 돌파 데이터 개수 837	총 돌파 데이터 개수 837	총 돌파 데이터 개수 837	총 돌파 데이터 개수 837
상승한 개수 413	상승한 개수 409	상승한 개수 395	상승한 개수 412	상승한 개수 410
하락한 개수 424	하락한 개수 428	하락한 개수 442	하락한 개수 425	하락한 개수 427
오를 확률 0.4934289127837515	오를 확률 0.4886499402628435	오를 확률 0.47192353643966545	오를 확률 0.4922341696535245	오를 확률 0.48984468339307047
떨어질 확률 0.5065710872162486	떨어질 확률 0.5113500597371565	떨어질 확률 0.5280764635603346	떨어질 확률 0.5077658303464755	떨어질 확률 0.5101553166069295
상승한 데이터의 평균 3.6477191283292973	상승한 데이터의 평균 6.000415647921765	상승한 데이터의 평균 8.503129113924054	상승한 데이터의 평균 15.918832524271828	상승한 데이터의 평균 26.091109756097538
상승한 데이터의 중위수 2.305	상승한 데이터의 중위수 4.048	상승한 데이터의 중위수 5.397	상승한 데이터의 중위수 10.4755	상승한 데이터의 중위수 16.7085
하락한 데이터의 평균 -2.3709292452830204	하락한 데이터의 평균 -3.652686915887851	하락한 데이터의 평균 -5.151199095022627	하락한 데이터의 평균 -10.559802352941176	하락한 데이터의 평균 -13.659599531615921
하락한 데이터의 중위수 -1.6575	하락한 데이터의 중위수 -2.742	하락한 데이터의 중위수 -4.044	하락한 데이터의 중위수 -9.091	하락한 데이터의 중위수 -12.048
120일 고가 돌파 추이			날짜(2020, 1, 1 ~2022-02-06)
1일 후	3일 후	7일 후	30일 후	60일 후
최대값 29.87	최대값 50.396	최대값 94.929	최대값 128.745	최대값 312.955
최소값 -15.129	최소값 -19.463	최소값 -31.313	최소값 -58.72	최소값 -61.311
평균 0.6396274834437082	평균 1.1389519867549653	평균 1.5200264900662257	평균 2.5408923841059594	평균 6.925938741721856
중위수 0.0	중위수 0.0505	중위수 -0.419	중위수 -0.295	중위수 -0.3085
총 돌파 데이터 개수 604	총 돌파 데이터 개수 604	총 돌파 데이터 개수 604	총 돌파 데이터 개수 604	총 돌파 데이터 개수 604
상승한 개수 300	상승한 개수 302	상승한 개수 280	상승한 개수 294	상승한 개수 295
하락한 개수 304	하락한 개수 302	하락한 개수 324	하락한 개수 310	하락한 개수 309
오를 확률 0.4966887417218543	오를 확률 0.5	오를 확률 0.46357615894039733	오를 확률 0.4867549668874172	오를 확률 0.48841059602649006
떨어질 확률 0.5033112582781457	떨어질 확률 0.5	떨어질 확률 0.5364238410596026	떨어질 확률 0.5132450331125827	떨어질 확률 0.5115894039735099
상승한 데이터의 평균 3.764863333333332	상승한 데이터의 평균 6.304490066225163	상승한 데이터의 평균 9.640328571428578	상승한 데이터의 평균 16.74459863945577	상승한 데이터의 평균 28.85266101694914
상승한 데이터의 중위수 2.5505	상승한 데이터의 중위수 4.2475	상승한 데이터의 중위수 6.1845	상승한 데이터의 중위수 10.553	상승한 데이터의 중위수 17.808
하락한 데이터의 평균 -2.4444868421052655	하락한 데이터의 평균 -4.026586092715233	하락한 데이터의 평균 -5.49751851851852	하락한 데이터의 평균 -10.929719354838715	하락한 데이터의 평균 -14.007339805825257
하락한 데이터의 중위수 -1.85	하락한 데이터의 중위수 -3.135	하락한 데이터의 중위수 -4.678	하락한 데이터의 중위수 -9.178999999999998	하락한 데이터의 중위수 -12.644
52주(365일)고가 돌파 추이			날짜(2020, 1, 1 ~2022-02-06)
1일 후	3일 후	7일 후	30일 후	60일 후
최대값 29.87	최대값 50.396	최대값 94.929	최대값 128.745	최대값 312.955
최소값 -15.129	최소값 -21.821	최소값 -31.313	최소값 -58.72	최소값 -61.311
평균 0.6341728971962612	평균 1.1312009345794405	평균 1.4458387850467296	평균 3.317214953271026	평균 7.979808411214946
중위수 0.0	중위수 0.0	중위수 -0.28049999999999997	중위수 0.244	중위수 -0.872
총 돌파 데이터 개수 428	총 돌파 데이터 개수 428	총 돌파 데이터 개수 428	총 돌파 데이터 개수 428	총 돌파 데이터 개수 428
상승한 개수 213	상승한 개수 211	상승한 개수 204	상승한 개수 218	상승한 개수 207
하락한 개수 215	하락한 개수 217	하락한 개수 224	하락한 개수 210	하락한 개수 221
오를 확률 0.4976635514018692	오를 확률 0.4929906542056075	오를 확률 0.4766355140186916	오를 확률 0.5093457943925234	오를 확률 0.48364485981308414
떨어질 확률 0.5023364485981309	떨어질 확률 0.5070093457943925	떨어질 확률 0.5233644859813084	떨어질 확률 0.49065420560747663	떨어질 확률 0.5163551401869159
상승한 데이터의 평균 3.868356807511735	상승한 데이터의 평균 6.696739336492886	상승한 데이터의 평균 9.436299019607844	상승한 데이터의 평균 18.099954128440363	상승한 데이터의 평균 31.78770531400967
상승한 데이터의 중위수 2.663	상승한 데이터의 중위수 4.814	상승한 데이터의 중위수 5.720000000000001	상승한 데이터의 중위수 11.317499999999999	상승한 데이터의 중위수 19.891
하락한 데이터의 평균 -2.569925581395352	하락한 데이터의 평균 -4.280451612903228	하락한 데이터의 평균 -5.8311874999999995	하락한 데이터의 평균 -12.028676190476208	하락한 데이터의 평균 -14.319895927601818
하락한 데이터의 중위수 -2.083	하락한 데이터의 중위수 -3.501	하락한 데이터의 중위수 -4.7575	하락한 데이터의 중위수 -10.684000000000001	하락한 데이터의 중위수 -12.867

 

개인적인 해석

 

 위의 데이터를 보고 나는 다소 재미를 느꼈다. 며칠 고가 돌파이든 간에 도출된 데이터 상에서는 떨어질 확률이 오를 확률보다 크다. 즉 고가 돌파한 당일 주식을 매수하면 다음 날 매수가보다 주가가 떨어져 있을 확률이 더 크다는 것이다.

 

 이 오를 확률과 떨어질 확률은 n일이 지나도 대체로 같은 형태로 유지됨을 보인다. 즉, 매수했다가 존버하여도 대체로 가지고 있던 주식이 떨어졌을 확률이 크다는 것이다.(단 한 번이라도 n%오를 확률로는 계산하지 않았고 단순히 n일 후의 가격으로 비교하였다.)

 

 그런데도 재밌는 것이 바로, 평균가격은 모든 경우 +라는 것이다. 즉, 상승된 개수보다 하락한 개수가 더 많지만, 상승폭이 하락폭을 압도하였다는 재미있는 결과가 나온다. 즉 확률적으로는 하락이 우위에 있지만, 상승폭과 하락폭을 비교하면 상승폭이 하락폭보다 크다. 무작위 홀짝이었던 이동평균선 돌파와는 차이를 보인다.

 

또한 n일 종가 돌파의 n값이 클수록 대체로 수익률도 올라가는 경향이 있음을 확인하였다. 이는 내가 믿어오던 그대로 매물대의 방해가 상대적으로 적은 덕분이지 않을까 생각한다.

 

 개인적으로는 이 점을 이용하여 매매를 할 수 있지 않을까 싶다. 예를 들어 손절가를 조절해가며 수익을 극대화하는 방식이다. 

 

 다음 번에는 n일 이동평균선을 하양 돌파할 시 종가 매도하는 전략을 사용하면 수익이 어떻게 될지를 확인해 봐야겠다.