매매신호

마지막 업데이트: 2022년 1월 3일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기

20 MQL5에서의 매매 신호들

트레이더들은 가격변동의 법칙을 찾고자 하며, 좋은 매매 타이밍을 찾아낼 법칙을 만들고자 합니다. 완전 자동 시스템을 만들기 위해서는 그런 순간, 매매 신호, 이 오는 것을 인식하게 하는 법을 배워야 합니다.

신호는 트레이더들에게 잠재적으로 포지션 진입을 할 만한 포인트를 알려주지만, 전부 그대로 할 필요는 없습니다. 추가적인 기준을 통해 대부분의 신호도 걸러낼 수 있지만, 우리에게 중요한 것은 아닙니다. 본 문서의 주제는 가장 인기 좋은 매매 신호를 어떻게 해야 MQL5로 짤 것인가 입니다.

1. 우리가 아는 신호엔 무엇이 있는가?

시장에 진입하는 순간을 판단하는 메소드는 여러 타입으로 나뉠 수 있습니다:

  • 이동평균의 교차
  • 범위 돌파
  • 스토캐스틱 레이트 기반 과매도/과매수 영역 이탈
  • 채널 경계 바운스
  • 채널 경계 돌파
  • 트렌드의 변화

2. 어떻게 해야 더 낫게 코딩하는가?

코드를 쓰는 방법은 다양합니다; OnStart(), OnTick() 그리고 다른 함수들 안에서 쓰일 수 있습니다. 이들에 대한 자세한 설명은 이 홈페이지의 도움말 혹은 MetaEditor 에 내장된 유저 가이드에서 확인할 수 있습니다; 하지만 이 메소드는 효과적이지 않으며 때로는 같은 코드를 몇번이고 써야할 수도 있습니다. 이렇게 하면 다른 방법을 사용할 수 있습니다. 프로그램 코드의 모든 부분에서 호출할 수 있는 커스텀 함수를 사용할 수 있습니다.

만든 함수를 더욱 편하게 사용하기 위하여 이 함수들을 외부 include 파일로 묶고 SignalTrade라고 명명합시다; 이 파일은 . \MQL5\Include 폴더에 저장됩니다. 이 모듈을 모든 프로그램에 쉽게 연결할 수 있게 해줍니다.

모든 신호가 다르게 보이지만, 그들은 많은 공통점을 가지고 있습니다. 신호를 생성하는 기능에서 수신할 수 있는 세 가지 변형 모델이 있습니다.

그러면 이 신호에 해당하는 리스트를 만들어 보겠습니다.

신호를 리턴하는 함수 프로토타입을 써봅시다. 우리의 기능을 하나 또는 다른 작업이 수행될 여러 부분으로 나누세요. 데이터를 저장하는데에 필요한 변수들은 함수 시작 부분에서 선언되고 초기화되었습니다. 생성된 인디케이터에서 필요한 정보를 로드 및 확인하는 작업이 추가로 수행됩니다. 정보 확인은 데이터 및 프로그램 전체에 대한 예상치 못한 결과를 방지하기 위해 필수적입니다.

정보가 로드되고 확인되면 신호 형성으로 이동합니다. 신호가 형성되는 즉시 함수를 종료하고 획득한 신호를 위에서 언급한 값 중 하나로 반환합니다.

매매 신호를 얻기 위해 각기 다른 인디케이터를 사용할 것입니다. MQL5에서는 인디케이터들은 특별한 함수를 통해 호출되는데, 예를 들면 iMA, iAC, iMACD, iIchimoku, 등이 있습니다.; 이들은 대응되는 기술적 인디케이터의 복사본을 클라이언트 터미널의 글로벌 캐시에 생성합니다. 패러미터가 같은 인디케이터 복사본이 이미 있는 경우, 새 사본은 작성되지 않지만 기존 사본에 대한 링크 카운터는 증가합니다.

이러한 함수들은 해당되는 인디케이터 사본의 핸들을 반환합니다. 또한 이 핸들을 사용하면 해당 인디케이터로 계산한 데이터를 얻을 수 있습니다. 해당 버퍼의 데이터(기술적 인디케이터는 내부 버퍼에 계산된 데이터를 포함하며, 그 수는 인디케이터 유형에 따라 1에서 5까지 달라질 수 있음)는 CopyBuffer() 함수를 사용하여 MQL5 프로그램으로 복사할 수 있습니다.

인디케이터의 값을 계산하는 데 시간이 필요하기 때문에 인디케이터 생성 직후엔 인디케이터의 데이터를 사용할 수 없습니다. 따라서 가장 좋은 방법은 OnInit() 내에 핸들을 생성하는 것입니다. iCustom() 함수는 해당 커스텀 인디케이터를 생성하고, 생성에 성공하면 인디케이터의 핸들을 반환합니다. 커스텀 인디케이터에는 최대 512개의 인디케이터 버퍼가 매매신호 포함될 수 있으며, CopyBuffer() 함수와 가져온 핸들을 사용하여 내용물을 확보할 수도 있습니다.

각각의 신호에 대응해서 우리의 프로토타입 TradeSignal()을 기반으로한 함수를 만들고 이렇게 명명합시다: TradeSignal_01() - TradeSignal_20(). 이동 평균의 교차점에 기초한 신호의 예제를 사용하여 신호를 형성하기 위한 함수의 구조를 자세히 살펴본 후, 다른 신호에 대한 함수를 비슷한 방식으로 작성하겠습니다.

3.1. 이동 평균의 교차점

1번 그림. 두 이동평균의 교차점

1번 그림. 두 이동평균의 교차점

TradeSignal_01() 함수를 이용하여 우리는 두 이동평균들(МА)의 교차점에 대한 신호를 얻습니다: 빠른 것은 8 주기, 느린 것은 16 주기 입니다.

함수에서는 교차점 사실만 수정하고 해당 신호의 값을 함수에 반환합니다. 우리 룰과 프로토타입에 의하면 함수는 이와 같이 보일 겁니다:

이제 코드의 모든 부분을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 함수 시작 시 신호 유형을 저장할 로컬 변수를 선언하고 신호 없음을 의미하는 0으로 초기화합니다.

또한 핸들의 유효성을 확인합니다. 만약 핸들이 유효하지 못하다면 핸들을 만들고 함수를 종료합니다. 왜냐하면 인디케이터의 계산에는 시간이 좀 걸리기 때문입니다. 인디케이터 버퍼에서 데이터를 복사하는 오류를 방지하기 위해 구현됩니다.

만약 핸들이 유효하다면 어레이에 데이터를 복사합니다. 상황을 분석하려면, 빠른 MA의 마지막 세 개 바와 느린 MA의 두 바의 데이터를 복사하는 것으로 충분합니다. 이를 위해 이하의 함수를 쓰십시오:

확인해야할 것: 필요한 것보다 데이터가 적으면 복사 오류가 발생했으며, 데이터를 저장해야 하는 어레이를 참조하면 오류가 발생합니다. 이를 피하기 위해 함수를 종료합니다. 또한 타임시리즈 같은 어레이의 인덱스화가 필요합니다; 이하의 함수를 그를 위해 쓸 수 있습니다:

어레이 인덱스화 중에 오류가 발생하면 함수를 종료하십시오. 그렇지 않으면 잘못된 결과를 얻을 수 있습니다.

이제 인디케이터가 생성되고 필요한 모든 정보가 확보되면 주요 단계인 신호 형성 단계로 넘어갑시다.

현재 막대에서 신호 깜박임을 방지하려면 닫힌 첫번째 및 두번째의 클로즈된 바만 분석하십시오.

구매 신호를 만듭니다. 이를 위해 2번째 바에서의 빠른 MA 값을 취하여 매매신호 1번째 바에서의 느린 MA 값과 비교하고, 1번째 바에서의 빠른 MA의 값을 1번째 바에서의 느린 MA 값과 비교합니다. 만약 2번째 바에서의 빠른 MA 값이 1번째 바에서의 느린 MA 값보다 작고, 1번째 막대에서의 빠른 MA 값이 1번째 막대에서의 느린 MA 값보다 크면, 이것은 빠른 MA가 느린 MA의 값을 위쪽으로 교차했다는 것을 의미합니다. 즉, 매수하라는 신호입니다. 만약 우리 조건이 참이라면 sig 변수에 1을 씁니다.

매도 신호 또한 비슷한 방식으로 형성됩니다. 만약 2번째 바에서의 빠른 MA 값이 1번째 바에서의 느린 MA 값보다 크고, 1번째 막대에서의 빠른 MA 값이 1번째 막대의 느린 MA값보다 작다면, 그것은 빠른 MA에 의한 느린 MA의 하향 횡단을 의미합니다. 만약 우리 조건이 참이라면 sig 변수에 -1을 씁니다. 만약 양쪽 조건이 모두 거짓 이라면 이것은 신호가 없다는 의미이므로 sig 변수에 0을 씁니다. 이제 신호가 형성되었으니 TradeSignal_01()함수에 신호 타입을 리턴합니다.

3.2. MACD의 주 선과 신호 선의 교차점

2번 그림. MACD의 주 선과 신호 선의 교차점

TradeSignal_02() 함수를 통해 우리는 신호의 교차점과 MACD의 주요 라인에 대한 신호를 얻을 것입니다. 만약 신호 선이 위에서 아래로 주 선을 가로지르면 매수 신호입니다. 만약 신호 선이 아래에서 위로 주 선을 가로지르면 매도 신호입니다. 다른 케이스들은 모두 신호 없음으로 간주합니다.

3.3. 프라이스 채널 범위의 돌파

3번 그림. 프라이스 채널 상하한 경계 돌파

TradeSignal_03() 함수는 프라이스 채널의 상한 또는 하한 경계 돌파에 대한 신호를 수신합니다.

가격이 프라이스 채널 상단의 경계를 뚫고 가격이 이 경계선 위에 고정되면 매수하라는 신호탄입니다. 가격이 프라이스 채널 하단의 경계를 뚫고 가격이 이 경계선 밑에 고정되면 매도하라는 신호입니다. 다른 케이스들은 신호 없음 처리됩니다

이전의 두 함수들과 달리 이 경우엔 종가를 보관하기 위한 어레이가 필요합니다. 이하의 함수들을 사용하십시오:

3.4. ADX 적응 채널 범위 돌파

4번 그림. ADX 적응 채널의 상하한 경계 돌파

TradeSignal_04() 함수를 통하여 우리는 ADX 적응 채널의 상한 또는 하한 경계 돌파에 대한 신호를 받아올 것입니다..

가격이 적응 채널 ADX의 상단 경계를 뚫고 종가가 이 경계선 위에 고정되면 매수하라는 신호입니다. 가격이 적응 채널 ADX의 하단 경계를 뚫고 종가가 이 경계선 밑에 고정되면 매도하라는 신호입니다. 다른 케이스들은 신호 없음 처리됩니다

3.5. 스토캐스틱의 과매수/과매도 영역 이탈

5번 그림. 스토캐스틱에 의한 과매수/과매도 교차.

TradeSignal_05()를 이용하여 과매수/과매도 영역을 이탈하는 것에 관한 신호를 받습니다; 해당 영역의 레벨은 20에서 80까지의 값을 가집니다.

오실레이터 (%K 혹은 %D) 가 특정 레벨 (일반적으로 20) 아래로 떨어졌다가 위로 치솟으면 매수합니다. 오실레이터 (%K 혹은 %D) 가 특정 레벨 (일반적으로 80) 위로 올라갔다가 아로 주저앉으면 매도합니다.

3.6. RSI의 과매수/과매도 영역 이탈

6번 그림. RSI 인디케이터에 의한 과매수 및 과매도 레벨 교차

TradeSignal_06() 함수를 이용하여 우리는 과매수/과매도 영역을 이탈하는 것에 관한 신호를 받습니다; 해당 영역의 레벨은 30에서 70까지의 값을 가집니다.

만약 RSI 가 특정 레벨 (일반적으로 30) 아래로 떨어졌다가 위로 올라가면 매수합니다. 마찬가지로, RSI가 특정 레벨 (일반적으로 70) 위로 솟구쳤다가 아래로 떨어지면 매도합니다.

3.7. CCI 과매수/과매도 영역 이탈

7번 그림. CCI 인디케이터에 의한 과매수 및 과매도 레벨 교차

TradeSignal_07()을 이용하여 우리는 과매수/과매도영역을 이탈하는 것에 관한 신호를 받습니다; 해당 영역의 레벨은 -100에서 100까지의 값을 가집니다.

만약 CCI 가 -100레벨 밑으로 하강했다가 다시 그 위로 상승하면 매수합니다. 마찬가지로, CCI 100레벨 위로 솟구쳤다가 다시 매매신호 그 아래로 하강하면 매도합니다.

3.8. 윌리엄스 %의 과매수/과매도 영역 이탈

8번 그림. 윌리엄스 % 인디케이터에 의한 과매수 및 과매도 교차

TradeSignal_08()을 이용하여 우리는 과매수/과매도영역에서의 Williams % 인디케이터 이탈에 관한 신호를 받습니다; 해당 영역의 레벨은 -20에서 -80까지의 값을 가집니다.

만약 윌리엄스 % 가 -80레벨 밑으로 하강했다가 다시 그 위로 상승하면 매수합니다. 마찬가지로 윌리엄스 % 가 -20레벨 위로 상승했다가 다시 그 아래로 하강하면 매도합니다.

3.9. 볼린저 채널 경계에서의 바운스

9번 그림. 볼린저 채널 의 경계에서의 매매가 바운스

TradeSignal_09()함수를 이용하여 우리는 볼린저 채널의 경계에서 매매가가 바운스 할 때 신호를 받습니다.

만약 매매가가 볼린저 채널의 위쪽 경계에 닿거나 돌파하고 다시 아래로 꺾이면 매도하라는 신호입니다. 만약 매매가가 볼린저 채널의 아래쪽 경계에 닿거나 돌파하면 매수하라는 신호입니다.

3.10. 표준편차 채널 경계에서의 바운스

10번 그림. 표준편차 채널의 경계에서의 매매가 바운스

TradeSignal_10()함수를 이용하여 우리는 표준편차 채널의 경계에서 매매가가 바운스 할 때 신호를 받습니다..

만약 매매가가 표준편차 채널의 위쪽 경계에 닿거나 돌파하고 다시 아래로 꺾이면 매도하라는 신호입니다. 만약 매매가가 표준편차 채널의 아래쪽 경계에 닿거나 돌파하면 매수하라는 신호입니다.

3.11. 프라이스 채널 경계에서의 바운스

11번 그림. 프라이스 채널 의 경계에서의 매매가 바운스

TradeSignal_11()함수를 이용하여 우리는 프라이스 채널의 경계에서 매매가가 바운스 할 때 신호를 받습니다.

만약 매매가가 프라이스 채널의 상단 경계에 닿거나 이를 돌파하고 다시 아래로 꺾이면 매도하라는 신호입니다. 만약 매매가가 프라이스 채널의 하단 경계에 닿거나 이를 돌파하면 매수하라는 신호입니다.

3.12. 엔벨로프 채널 경계에서의 바운스

12번 그림. 엔벨로프 채널의 경계에서의 매매가 바운스

TradeSignal_12()함수를 이용하여 우리는 엔벨로프 채널의 경계에서 매매가가 바운스 할 때 신호를 받습니다.

만약 매매가가 엔벨로프 채널의 상단 경계에 닿거나 이를 돌파하고 다시 아래로 꺾이면 매도하라는 신호입니다. 만약 매매가가 엔벨로프 채널의 하단 경계에 닿거나 이를 돌파하면 매수하라는 신호입니다.

3.13. 돈치안 채널(Donchain Channel)의 돌파

13번 그림. 돈치안 채널의 경계 돌파

TradeSignal_13() 함수를 통해 매매가가 돈치안 채널의 경계를 돌파했을 때 신호를 받습니다.

만약 매매가가 돈치안 채널 상단 경계를 돌파하고 종가가 경계 위쪽에 형성된다면 이는 매수하라는 신호입니다. 만약 매매가가 돈치안 채널 하단 경계를 돌파하고 종가가 경계 아래쪽에 형성된다면 이는 매도하라는 신호입니다.

3.14. 실버 채널의 돌파

14번 그림. 실버 채널의 경계 돌파

TradeSignal_14() 함수를 통해 매매가가 실버 채널의 경계를 돌파했을 때 신호를 받습니다. 실버 채널 인디케이터는 8개의 경계를 그려 보조 및 저항 레벨 표시로 활용가능합니다. 신호를 받기 위해 중앙의 2개 경계를 사용할 것입니다.

만약 매매가가 실버 채널 상단 경계를 돌파하고 종가가 이 경계 위쪽에 형성된다면 이는 매수하라는 신호입니다. 만약 매매가가 실버 채널 하단 경계를 돌파하고 종가가 이 경계 아래쪽에 형성된다면 이는 매도하라는 신호입니다.

3.15. 갤러거 채널(Gallagher Channel)의 돌파

15번 그림. 갤러거 채널의 경계 돌파

TradeSignal_15() 채널에서 매매가가 갤러거 채널의 경계를 돌파했을 때 신호를 받습니다. 갤러거 채널의 인디케이터는 10일간 최소값과 최대값으로 그려집니다.

만약 매매가가 갤러거 채널의 상단 경계를 돌파하고 종가가 이 경계 위에 형성된다면 이는 매수하라는 신호입니다. 만약 매매가가 갤러거 채널 하단 경계를 돌파하고 종가가 이 경계 아래쪽에 형성된다면 이는 매도하라는 신호입니다.

3.16. NRTR에 의한 트렌드 변화

16번 그림. NRTR 인디케이터를 이용한 트렌드 변화 확인

TradeSignal_16() 함수에서 우리는 NRTR 트렌드가 변할 때 신호를 받습니다.

NRTR 인디케이터가 상승 트렌드를 보여준다면 이는 매수 신호입니다. NRTR 인디케이터가 하강 트렌드를 보여준다면 매매신호 이는 매수 신호입니다.

3.17. 앨리게이터(Alligator)에 의한 트렌드 변화

17번 그림. 앨리게이터에 의한 트렌드 변화

TradeSignal_17() 함수에서 우리는 앨리게이터 트렌드가 변화할 때에 신호를 받을 것입니다.

만약 턱(Jaw), 이빨(Teeth), 입술(Lips)이 모두 닫히고 구부러졌다면 앨리게이터는 자러 갈 것이거나 이미 잠 든 상태입니다. 앨리게이터가 자고있는 중에는 점점 굶주리게 됩니다; 더 오래 잠들수록 일어났을 때의 허기가 커지게 됩니다. 앨리게이터가 일어나서 제일 먼저 하는 일은 입을 열고 하품하는 것입니다. 그 뒤로는 음식, 고기나 곰이나 황소, 의 냄새를 맡기 시작하는데 그 뒤로 바로 사냥을 시작합니다. 앨리게이터가 충분히 사냥을 마친 후에는 음식-매매가 (잔고선집중(Balance Lines Converge))에 흥미를 잃게되는데; 이때가 바로 이익을 실현할 때입니다.

3.18. AMA에 의한 트렌드 변화

18번 그림. AMA에 의한 트렌드 변화A

TradeSignal_18()함수를 통해 우리는 AMA 트렌드가 변화할 때 신호를 받습니다.

만약 AMA 인디케이터가 위를 향한다면 이는 매수 신호입니다. 만약 AMA가 아래를 향한다면 이는 매도 신호입니다.

3.19. 어썸 오실레이터(Awesome Oscillator) 색의 변화

19번 그림. 어썸 오실레이터 인디케이터를 이용한 트렌드 변화 인식

TradeSignal_19() 함수에서 우리는 어썸 오실레이터 히스토그램의 색이 변할 때에 신호를 받습니다.

MQL5의 기능중 하나는 인디케이터들을 위한 버퍼를 만들 수 있는 가능성인데 이 안에 #property indicator_colorN 속성에 설정된 선들의 색의 인덱스를 저장할 수 있습니다. 어썸 오실레이터 히스토그램의 색이 녹색이라면 이는 매수 신호입니다. 어썸 오실레이터 히스토그램의 색이 빨갛게 변한다면 이는 매도 신호입니다.

3.20. 일목(Ichimoku)에 의한 트렌드 변화

20번 그림. 일목 인디케이터를 이용한 트렌드 변화 확인

TradeSignal_20() 함수에서 우리는 일목 트렌드가 변화했을 때 신호를 받습니다. 이를 위해 우리는 전환선들과 기준선들의 교차점을 분석할 것입니다.

전환선이 기준선을 아래에서 위로 교차할 때에 매수 신호가 발생합니다. 위에서 아래로의 교차는 매도 신호입니다.

이제는 미리 만들어진 인디케이터 블록들을 가지고 있기 때문에, 선택된 모든 방법에 기초하여 신호를 보여주는 인디케이터를 쓰기 시작할 수 있습니다. 생성된 템플릿을 사용하면 모든 인디케이터로부터의 신호 수신을 구현할 수 있습니다. 신호 조건을 올바르게 공식화하고 코드에 추가하기에 충분합니다.

유연성이 떨어지는 내장 패러미터를 사용하여 인디케이터를 써 보겠습니다 인디케이터의 신호는 차트 오른쪽에 화살표(위로 화살표 - 매수, 아래로 화살표 - 매도, 교차 - 신호 없음) 형태로 그려집니다. 기본 Wingdings 폰트를 사용하여 화살표를 그려봅시다. 또한 심볼 차트에 신호에 대한 정보를 표시하기 위한 몇 가지 다른 함수를 만들어야 합니다. 새로운 기능을 추가하여 프로그램 작성 시 사용할 수 있는 라이브러리로 별도 블록으로 결합하겠습니다. 이 라이브러리를 LibFunctions라고 명명합시다.

앞으로 쓸 인디케이터의 헤더에 신호 생성을 위한 함수, 시그널을 시각적으로 보여주기 위한 임포트 함수와 파일의 연결을 작성하고나서 글로벌 스케이프에 인디케이터로부터 받은 신호의 타입을 저장할 변수를 선언하십시오.

예전에 언급한 적 있는 내용이지만 인디케이터는 인디케이터를 가리키는 포인터 (핸들)이 생성될 때에 딱 한번만 터미널에 로딩됩니다; 그 때문에 프로그램 실행시에 딱 한 번 호출되는 OnInit() 함수에 그 생성전반을 넣는 것입니다.

OnCalculate() 함수에서 모든 주요 계산이 처리되었고; 거기에 인디케이터의 나머지 코드를 둘 것입니다.

인디케이터가 준비됐네요. 다 하고나면 차트에 다음 그림이 나올 겁니다


5. Expert Advisor로 만들기

유사한 방법으로 차트에 지표의 신호를 보여주는 Expert Advisor를 작성할 수 있습니다. 그래픽 제어 요소를 갖춘 정보 시스템을 구현해 보겠습니다. 필요한 인디케이터 선택하고 그래픽 인터페이스를 통해 표시기를 설정할 수 있습니다.


여기서는 그래픽 인터페이스를 구현하는 방법에 대해서는 다루지 않을 것입니다; 해당 정보는 MQL5으로 매매를 위한 액티브 제어판 만들기 문서를 참조해 주십시오.

인디케이터 세팅을 그래픽 인터페이스를 통해서 변경하기 위하여 우리의 SignalTrade.mqh library 라이브러리를 개선한 후 SignalTradeExp.mqh 라고 명명합시다.

먼저 인디케이터 세팅을 저장할 추가적인 변수들이 필요합니다.

인디케이터의 상수 값을 변수로 대체하십시오. 나머지는 그대로 두십시오.

중요한 점은 컴퓨터 메모리의 효율적인 사용입니다. 설정을 변경할 때는 이전 설정으로 인디케이터 복사본을 언로드하고 새 것을 로드해야 합니다. 이것은 이하의 함수를 통해 할 수 있습니다:

지금까지 우리는 어떻게 인디케이터에서 정보를 읽고, 이를 Expert Advisor에 넘기는지에 대해 알아봤습니다. 그런 식으로 모든 인디케이터에서 신호를 받아올 수 있죠.

플레이스토어 다운로드 앱스토어 다운로드

주식은 아무나 아무때나 돈만 있으면 살수있죠.
가장 중요한건 매도시점인데 그것을 제일 잘 잡아주는것 같네요.
주식을 새로 시작한 주린이들 보면 매도 타이밍 못잡아서 벌벌 떨고 있는게 대부분인데..
요거는 물건이네요.

가입한지 약 일주일 되었어요.
하루에 매수, 매도 추천 종목들이 많으니 뽑기형태로 한 20개 사서 오늘 통계 봤더니
수익 45 %, 손익 14% 나왔습니다. 매도 사인은 안 나온거 보니 이익도 더 받고 손익은 덜 받지 않을까..
예상 되네요 어쨌거나 주식초보는 이게 좋을듯 합니다.

아주 좋아요. 초보에게 딱입니다.
장점1) 내가 보도듣도 못한 주식도 추천해줍니다.
그래서 공부하게 되는 것도 있고 호기심에 몇개씩 사보다가 좋은 주식 발굴 많이 하게 됩니다.
2) 10% 이상의 손절은 만들지 않아요. 초보분들 중에 존버를 외치시며 상한번 치면 된다는 생각에 -30%도 감수 하실때가 있는데 적당한 선에서 손절시켜줍니다.
3) 1%~7%정도의 수익은 쉽습니다. 라씨 매매비서 덕분에 상도 꽤 쳐봤는데 적당히 저정도 수익을 꽤 많은 종목에서 유지시켜줍니다.
4) 이용료가 적절합니다.

절대적으로 믿으면 안되지만 본인 스스로 투자하면 괜찮겠다 싶은 종목을 검색하고 ai가 보유 중에 마이너스면 지를만합니다.
특히 매도는 3분의 2정도가 맞네요. 더 오르는 것도 있지만 반 이상은 매도신호보다 떨어집니다.
3일째 사용 중이고 예수금 500으로 단타만치는데 3일동안 310수익이네요. 종목 잘 고른것도 있지만 매도 타이밍이 죽입니다.
잘 사용하면 정말 좋은 어플이에요. 주변 단타인들에게 꼭 추천하고 있습니다.

기사보고 이용하기 시작했는데 좋아요. 아침에 이슈와 관련 종목들 정리해 주는 것도 도움이 되고,
분석해주는 시장 뉴스도 괜찮은 내용이 많은 것 같아요.
요즘 매매하는 종목 등록해 두었더니 알림으로 알려주는 내용도 좋네요.
매매신호도 참고하는 편인데 전 좀 중장기라 특히 추가 매수 할 때 참고하고 있어요.

케알모터스 타이밍 예술이었습니다. 이전 신호에서 좀 더 수익낼 수 있었던거 같아서 아쉽지만 +22% 만족스러웠습니다.
오늘도 18일 저점에서 다시 매수했던거 매도했는데 20%넘게 수익났네요.
삼성증권, 제이씨케미칼, 컬러레이도 괜찮게 따라했습니다.

핫테마 종목의 매매타이밍을 바로 확인하고 싶다면,
추천받은 이 종목 살까? 말까? 고민된다면,
보유중인 내 종목 언제팔까? 고민된다면,
모든 종목의 매매타이밍, 라씨 매매비서가 알려드립니다.
지금, 프리미엄으로 만나보세요!

AI

대한민국 주식투자AI의 대표로 인정받은 라씨 매매비서를 직접 경험해 보세요!
라씨 매매비서는 각 분야의 대표AI와 그 분야의 최고봉인 인간이 자존심과
인류의 운명을 걸고 펼친 세기의 대결에서 주식하는 AI로 큰 반향을 일으키며,
진짜 AI의 놀라운 모습과 고도화된 분석 기술력을 증명하였습니다.

라씨 매매비서는 고도화된 매매신호가 특징으로 개인투자자들이 가장 고민하는
'어떤 타이밍에 어떤 종목을 매매해야 수익이 날까?' 에 대한 질문에 포커스를 두고 고안한 서비스입니다.

특히 개인투자자들의 제대로 된 수익을 위해 보편적인 정보가 아닌 개인화된 맞춤 매매신호와 주식정보를 제공합니다. (개인화된 매도가 제공)

라씨 매매비서에 종목만 추가하면 최적의 AI매매신호, 종목에 대한 AI속보, 다양한 종목소식 등을 한 번에 받아보고 관리할 수 있습니다.

AI매매신호는 정해진 시각에 발생하는 것이 아닌 인공지능이 종목별로 분석한 최적의 매매타이밍에 실시간으로 제공됩니다.

AI매매신호는 AI매매신호 페이지에서 전체 발생내역을 확인하실 수 있으며, 보유 종목 혹은 관심 종목을 포켓에 등록해 놓으면 정확한 매매타이밍과 매매가를 실시간 푸시 알림으로 전송해드립니다.

종목 등록 한번으로 내 종목의 AI매매신호를 실시간으로 받아보세요.

라씨 매매비서가 제공하는 AI매매신호는 과거 5년, 10억건 이상의 빅데이터를 기반으로 종목별 매매신호 서비스 입니다.
코스피, 코스닥은 물론 ETF까지 전종목에 대한 실시간 매수/매도 시그널을 정확한 시점과 가격으로 제시해 드립니다.

AI의 완성도는 물론 투자자가 실전 매매에서 쉽게 활용할 수 있도록 활용성에 중점을 두어 누구나 쉽게 AI매매신호를 따라 매매할 수 있도록 구성하였습니다.

라씨 매매신호 매매비서는 10만 번 이상의 매매로 쌓아올린 데이터로 적중률 68%에 달하는 고도화된 AI매매신호 로직을 구축했습니다.
( 시작일: 2014/ 10/ 16, 종료일: 2020/ 05/ 11)

AI매매신호는 투자자들이 실전 매매에 쉽게 활용 가능한 중기형 시그널로 대부분 2주 이내 매매 완료되나 변동성이 적을수록 보유기간은 증가합니다.

KR20030026118A - 실시간 매매신호 서비스 시스템 - Google Patents

Publication number KR20030026118A KR20030026118A KR1020010059161A KR20010059161A KR20030026118A KR 20030026118 A KR20030026118 A KR 20030026118A KR 1020010059161 A KR1020010059161 A KR 1020010059161A KR 20010059161 A KR20010059161 A KR 20010059161A KR 20030026118 A KR20030026118 A KR 20030026118A Authority KR South Korea Prior art keywords stock price signal transaction trading Prior art date 2001-09-24 Application number KR1020010059161A Other languages English ( en ) Inventor 남진우 정영호 Original Assignee 남진우 정영호 Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.) 2001-09-24 Filing date 2001-09-24 Publication date 2003-03-31 2001-09-24 Application filed by 남진우, 정영호 filed Critical 남진우 2001-09-24 Priority to KR1020010059161A priority Critical patent/KR20030026118A/ko 2003-03-31 Publication of KR20030026118A publication Critical patent/KR20030026118A/ko

Links

  • Espacenet
  • Global Dossier
  • Discuss
  • 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 4
  • 239000003086 colorant Substances 0.000 claims 2
  • 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 abstract 2
  • 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
  • 101700064519 PSTN Proteins 0.000 description 3
  • 238000000034 method Methods 0.000 description 3
  • 230000000630 rising Effects 0.000 description 3
  • 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
  • 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
  • 238000006011 modification reaction Methods 0.000 description 1
  • 230000026676 system process Effects 0.000 description 1

Abstract

본 발명은 주식의 매수/매도신호를 출력하는 실시간 매매신호 서비스 시스템에 관한 것으로, 특히 종목, 업종, 추세에 관계없이 일관된 매매신호 로직으로부터 주가의 움직임을 정확하게 포착할 수 있는 이-지밴드(E-Z Band)를 표시하고 상기 이-지밴드를 이용하여 주가의 움직임에 따라 신뢰도와 수익률이 높은 매매신호를 출력하도록 한 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 실시간 매매신호 서비스 시스템은 회원인지를 판단하는 회원인증처리부와 주식정보를 입력받는 주식정보입력부와 상기 주식정보와 회원등록정보를 저장하는 데이타저장부와 상기 데이타저장부에 저장된 소정 기간동안의 주식 종가 데이타들 중 최고값을 상한기준가, 최저값을 하한기준가, 소정 기간동안의 주식 종가의 평균을 중간기준가로 산출하고 상기 주식정보 중 주가시세가 상기 상한기준가보다 크게 될때 매수신호를 출력하고 주가시세가 상기 하한기준가보다 작게 될때 매도신호를 발생하는 매매신호발생부와 상기 매매신호발생부에서 출력되는 매매신호와 상기 주식정보입력부로부터 출력되는 주가시세와 거래량 데이타를 표시하는 매매신호표시부를 포함한다.

Description

도 6은 상기 엔빌롭밴드를 나타낸 도면으로서 도시한 바와 같이 엔빌롭은 소정기간 동안의 주가의 평균들을 선으로 표시한 주가 이동 평균선을 기준으로 주가 이동평균선보다 소정 % 선 높은 선을 상한기준선, 소정 % 낮은 선을 하한기준선 그리고 상기 주가 이동 평균선을 중간기준선으로 표시한다.

주식 투자자는 상기 엔빌롭밴드의 상하 일정한 변동폭에서 주가의 움직임을 포착하여 매매에 이용하는데 예를 들면, 주가 이동평균선이 상향일 경우 주가가 상한선에 도달했을 때에는 매도신호로 주가 이동평균선에 도달했을 때에는 매수신호로 판단하고 주가 이동평균선이 하향일 경우 주가가 주가 이동평균선에 도달했을 때에는 매도신호로 하한선에 도달했을 때에는 매수신호로 판단한다.

예를 들면, 주가시세 변동이 작은 종목은 밴드의 상/하한선을 결정하는 로직을 5%로 하고 주가시세 변동이 큰 종목은 상/하한선을 결정하는 로직을 10%로 해야 상기 엔빌롭밴드의 가격변동폭 내에서 주가의 움직임을 포착할 수 있기 때문이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 하는 것으로서, 종목, 업종, 추세에 관계없이 일관된 매매신호 로직으로부터 주가의 움직임을 보다 정확하게 포착할 수 있는 이-지밴드를 표시하고 상기 이-지밴드를 이용하여 주가의 움직임에 따라 신뢰도와 수익률이 높은 매매신호를 출력하는 실시간 매매신호 서비스 시스템을 제공함을 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 실시간 매매신호 서비스 시스템의 일 양상에 따르면 고객이 접속하였을 때 회원인지를 판단하는 회원인증처리부와 주식정보를 입력받는 주식정보입력부와 상기 주식정보와 회원등록정보를 저장하는 데이타저장부와 상기 데이타저장부에 저장된 소정 기간동안의 주식 종가 데이타들 중 최고값을 상한기준가, 최저값을 하한기준가, 소정 기간동안의 주식 종가의 평균을 중간기준가로 산출하고 상기 주식정보 중 주가시세가 상기 상한기준가보다 크게 될때 매수신호를 출력하고 주가시세가 상기 하한기준가보다 작게 될때 매도신호를생성하는 매매신호발생부와 상기 매매신호발생부에서 출력되는 매매신호와 상기 주식정보입력부로부터 출력되는 주가시세와 거래량 데이타를 표시하는 매매신호표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

[주알못 차트 분석 공부] 매매 신호를 알 수 있는 MACD?

  • 본문 폰트 크기 조정 본문 폰트 크기 작게 보기 본문 폰트 크기 크게 보기 가
  • 공유하기

#차트분석 #주식차트분석 #주식공부 #MACD #매매신호 #매도신호 #매수신호 #매수시그널 #매도시그널 #주식매수시그널 #주식매도시그널 #주식언제사고 #주식언제팔아

아래 요약함. 그래도 기본은 알고 있어야 하므로 한번쯤은 읽어보세요.

Moving Average Convergence and Divergence

제랄드 아펠(Gerald Appel)에 의해 개발된 기법으로 26일간의 지수평균 과 12일간의 지수평균간의 차이 를 산출하여 구하며, 이 두 지수평균의 매매신호 차이를 다시 9일간의 지수평균으로 산출하여 시그널(signal)로 사용 한다.

[네이버 지식백과] MACD [Moving Average Convergence and Divergence] (NEW 경제용어사전, 2006. 4. 7., 미래와경영연구소)v

주가의 단기 이동평균선과 장기 이동평균선의 수렴과 확산을 나타내는 지표.

주가의 단기 이동평균선과 장기 이동평균선의 수렴과 확산을 나타내는 지표이다. 단기 이동평균선과 장기 이동평균선이 주가의 변동으로 인해 수렴과 확산을 반복한다는 원리에 기반을 두고 두 이동평균선의 차이가 가장 큰 시점을 찾아내 추세 변화의 신호 로 삼는 지표이다. MACD는 크게 MACD 선과 시그널선(signal line)으로 구성 된다. MACD 선은 단기 지수이동평균과 장기 지수이동평균의 차이 로 구해지며 일반적으로 단기 이동평균선의 경우 12일, 장기 이동평균선의 경우 26일이 이용된다. 단기 지수이동평균이 장기 지수이동평균보다 위쪽에 위치하면 MACD선은 양수가 되고 이것은 주가가 상승하는 신호로 여겨진다. 반대로 단기 지수이동평균이 장기 지수이동평균보다 아래쪽에 있으면 MACD 선은 음수가 되고 이것은 주가가 하락하는 신호로 여겨진다.

시그널선은 일정 기간 동안의 MACD지수 이동평균으로 정의되며 일반적으로 MACD의 9일 지수이동평균이 이용된다. 즉 12일 동안의 지수이동평균과 26일 동안의 지수이동평균을 구한 후 이들 간의 차이를 다시 9일 동안의 지수이동평균으로 산출하는 것이다. MACD선과 시그널선이 교차하는 시점이 바로 단기 이동평균과 장기 이동평균간의 차이가 가장 큰 것으로 간주된다. 그래서 MACD선이 시그널선 위로 올라가게 되면 MACD가 9일 동안의 평균보다 높게 형성되었다는 의미이므로 매수 신호, 반대로 MACD선이 시그널선 아래로 내려가게 되면 MACD가 9일 동안의 평균보다 낮게 형성되었다는 의미이므로 매도 신호로 해석된다.

MACD는 추세 전환 시점을 예측하기보다 추세의 방향과 주가의 움직임을 분석하는 데 유용한 지표로 평가된다.

[네이버 지식백과] MACD [Moving Average Convergence and Divergence] (두산백과)

이동평균수렴·확산지수. 기간이 다른 이동평균선 사이의 관계에서 추세변화의 신호를 찾으려는 진동자 지표 다. 이동평균선은 주가의 단기변동 때문에 나타나는 불규칙성을 제거하기 위해서 만드는데 MACD는 이러한 이동평균선을 이용해 매매신호를 찾으려 한다. 단순이동평균선은 추세전환 신호가 늦게 나타난다는 단점이 매매신호 있기 때문에 이를 해결하기 위해서 MACD에서는 지수이동평균을 사용한다. MACD는 추세전환 시점을 찾는 것보다는 추세 방향과 주가 움직임을 분석하는데 좋은 지표로 알려져 있다.

[네이버 지식백과] MACD (매일경제, 매경닷컴)

1. MACD는 매매신호를 알수 있음, 추세 방향과 움직임을 알 수 있음.

2. MACD선과 Signal 선이 있음.

3. MACD > 0 : 주가상승 예상

4. MACD > Signal : 매수신호

MACD > 0 이 되면서 상승하고 있는게 보임.

MACD > Signal이 되면서 상승하고 있는게 보임.

0선 위에서의 MACD상승은 신뢰성이 높지만 0선 밑에서의 MACD상승은 신뢰성이 낮다.

0선 위에서의 MACD하락은 주가가 오르는 경우가 많다.

일봉MACD에서의 속임수를 피하기 위해 주봉의 MACD를, 주봉MACD에서의 속임수를 피하기 위해 월봉MACD를 참조하면 신뢰성이 높아진다.

AI매매신호특징주 - 후성 매수, 현대무벡스 매도

05월 25일 한경라씨로가 분석한 내용에 따르면 후성 등의 종목에 매수 신호가 발생했고, 현대무벡스, 에이치앤비디자인, 비나텍에 매도 신호가 발생했다.

후성,블루베리 NFT,비즈니스온,현대무벡스,에이치앤비디자인,비나텍

후성,블루베리 NFT,비즈니스온,현대무벡스,에이치앤비디자인,비나텍

한경라씨로 AI매매신호 특징주 분석은 매일 오후 4시 5분에 제공되며 매매신호 한경라씨로 웹페이지 (hk.rassiro.com)에서 확인이 가능하다. 또한 구글 플레이스토어에서 한경라씨로 앱을 다운 받으면 해당 정보가 나왔을 때 실시간으로 알림을 받을 수도 있다.

후성,블루베리 NFT,비즈니스온,현대무벡스,에이치앤비디자인,비나텍

[오늘 투자 주요종목]
후성,블루베리 NFT,비즈니스온,현대무벡스,에이치앤비디자인,비나텍

ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지

당신이 좋아할 만한 뉴스

"증권사 9곳, 시장교란 아니다…금감원 과징금 부과는 무효"

금융위원회가 금융감독원의 무리한 제재 결정을 뒤집었다. 금감원이 주식시장에서 시장조성자 역할을 하는 9개 증권사를 대상으로 제기한 ‘시장질서 교란행위 혐의’에 대해 ‘혐의 없음’ 판단을 내리면서다. 제도의 운영 취지를 제대로 이해하지 못한 금감원의 제재가 자본시장의 불확실성만 키웠다는 지적이 나온다.금융위 산하 증권선물위원회는 19일 시장조성자인 9개 증권사의 시장질서 교란행위 혐의에 대해 위법으로 볼 수 없으며, 과징금 부과 대상도 아니라고 심의·의결했다. 시장조성자제도는 투자자의 원활한 주식 매매를 돕기 위해 도입된 제도다. 한국거래소와 계약을 맺은 증권사들이 매수·매도 양방향 호가를 촘촘하게 내 유동성을 공급해주는 역할을 한다. 주가가 급등락할 때 가격 변동성을 줄여주는 ‘완충 장치’ 역할도 한다. 미국 영국 독일 등 선진국 시장에도 도입돼 있다.금감원은 일부 증권사가 지나치게 많은 주문 정정이나 취소로 시세에 부정적인 영향을 줬다고 봤다. 지난해 1월 조사를 시작했고, 9월 9개 증권사에 총 487억원의 과징금을 부과하는 조치를 사전 통보했다.증권사들은 적법하게 역할을 수행했다가 ‘시세조종 주범’ 취급을 받게 됐다며 반발했다. 외국계 증권사들은 본사에 제재 이유를 설명하는 데 어려움을 겪은 것으로 알려졌다. 외국에서는 아무런 문제 없이 운영되는 제도기 때문이다. 불확실성으로 제도를 더 이상 운영할 수 없다고 판단한 거래소는 시장조성자들의 책임을 면책해줬고, 이후 1년 가까이 제도 운영이 중단됐다.이에 대해 증선위는 자본시장조사심의위원회를 포함해 총 여섯 차례 회의 끝에 ‘혐의 없

증선위 "시장조성 증권사, 과징금 안돼"…금감원 판단 뒤집어

금감원, 작년 9월 시장질서 교란행위로 과징금 부과예고9개월 넘게 시장조성 행위 중단…금융위 "조속 재개·제도개선 검토" 금융위원회 산하 증권선물위원회는 19일 주식시장 시장조성자인 9개 증권사의 시장질서 교란행위 혐의에 대해 위법으로 볼 수 없으며 과징금 부과 대상이 아니라고 심의·의결했다. 증선위는 "시장조성자의 의무 이행에 수반되는 리스크 관리 등을 위해서는 시세 변동에 대응한 호가의 정정·취소가 불가피한 측면이 있으며, 국내 주식시장 시장조성자의 호가 정정·취소율(95.68∼99.55%)이 외국에 비해 높은 수준이라고 보기도 어렵다"고 판단 배경을 설명했다. 이어 "금융당국이 승인한 제도하에서 시장조성자의 특정 행위유형이 교란행위에 해당할 수 있다는 사전 가이드라인이 없었다는 점도 고려했다"고 말했다. 금융위에 따르면 뉴욕증권거래소의 경우 2020년 시장 전체 주문의 하루평균 정정·취소율(시장조성자 거래 포함)은 약 94.6% 수준이다. 해외의 경우 시장조성자만의 정정·취소율 수치는 공식적으로 공개된 바 없다. 증선위는 "이런 측면을 종합적으로 고려할 때 해당 시장조성 호가 정정·취소가 시세에 부당한 영향을 미친다고 보기 어려워 시장질서 교란행위에 해당하지 않으며 과징금 부과 대상이 아니다"라고 판단했다. 증선위는 자문기구인 자본시장조사심의위원회 회의 4회를 포함해 총 6회의 회의를 통한 심의 끝에 이처럼 결론을 냈다. 앞서 금융감독원은 지난해 9월 시장조성자로 활동하는 미래에셋증권, 한화투자증권, 신한금융투자, 한국투자증권, 신영증권, 부국증권 등 시장조성자 증권사 9곳이 호가 정정을 통해 시세에 영향을 줬다며 480억원 규모의 과징

증선위

상반기 DLS 5.6兆 발행…하락장 여파에 40% 급감

증시 변동성이 커지고 금리가 오르면서 올 상반기 파생결합증권(DLS) 발행 규모가 작년 대비 약 40% 감소한 것으로 나타났다. DLS 상환 금액도 50%가량 급감했다.19일 한국예탁결제원에 따르면 올 상반기 DLS 발행금액은 5조6617억원으로 지난해 말(7조5871억원) 대비 25.4% 감소했다. 전년 동기(9조4626억원)보다는 40.2% 급감했다. 올해 증시가 급락하고 금리가 크게 오르면서 발행 규모가 대폭 감소한 것으로 분석된다. 기초자산 유형별로는 금리 연계 DLS가 전체 발행 금액의 58.8%를 차지했다.하나증권(9509억원)이 DLS를 가장 많이 발행한 것으로 나타났다. 삼성증권(7860억원)과 한화투자증권(6227억원)이 그 뒤를 이었다. 상위 5개 증권사의 DLS 매매신호 발행금액(3조1476억원)이 전체의 55.6%를 차지했다.올 상반기 DLS 상환금액은 4조8406억원으로 지난해 동기(9조9222억원) 대비 51.2% 감소한 것으로 나타났다. 지난해 하반기와 비교하면 33.9% 줄었다. 지난 6월 말 기준 DLS 미상환 발행 잔액은 29조3016억원으로 지난해 말(27조5026억원) 대비 6.5% 증가했다.심성미 기자


0 개 댓글

답장을 남겨주세요