기술적 분석

3. 기본 원리

기술적 분석의 기본 원리는 주로 존 머피가 제시한 다음 세 가지 전제에 기초한다.

• 시장의 움직임은 모든 것을 반영한다: 기술적 분석가들은 시장 가격이 해당 시장에 영향을 미치는 모든 관련 정보(경제, 펀더멘털, 뉴스 이벤트 등)를 이미 반영하고 있다고 본다. 따라서 외부 요인보다는 증권이나 상품의 과거 거래 패턴, 즉 가격과 거래량의 역사를 분석하는 데 집중한다. 알려진 정보와 인식된 정보에 대해 투자자들이 어떻게 반응하는지 이해하는 것이 중요하다고 여긴다.^[14][15]

• 가격은 추세를 이루며 움직인다: 기술적 분석가들은 가격이 특정 방향성을 가지고 움직이는 경향이 있다고 믿는다. 이러한 방향성은 상승 추세, 하락 추세, 또는 횡보(평평함) 추세로 나타나며, 때로는 이들이 조합되어 나타나기도 한다. 가격 추세의 기본 개념은 다우 이론에서 처음 제시되었다. 예를 들어, 2001년 11월부터 2002년 8월까지 AOL의 주가는 지속적인 하락 추세를 보였다. 이 기간 동안 주가가 일시적으로 반등할 때마다 매도자들이 나타나 주식을 팔았고, 결과적으로 주가는 계속해서 이전 저점보다 더 낮은 저점("낮은 저점")과 이전 고점보다 더 낮은 고점("낮은 고점")을 형성하며 하락하는 패턴을 보였다. 이러한 "지그재그" 움직임은 하락 추세의 전형적인 특징이다.^[16] 기술적 분석가는 이러한 추세를 인식하고 매도 기회를 찾으려 할 수 있다. 추후 AOL 주가가 더 이상 새로운 저점을 기록하지 않고 이전 고점 수준까지 반등했을 때, 기술적 분석가는 하락 추세가 약화되거나 종료될 수 있다는 신호로 해석하고 매도 전략을 중단할 수 있다.

• 역사는 되풀이된다: 기술적 분석가들은 투자자들의 집단적인 행동 패턴이 과거에도 반복되어 왔으며, 미래에도 반복될 가능성이 높다고 믿는다. 시장 참여자들의 감정이나 심리 상태가 때로는 비합리적일 수 있지만, 이러한 심리가 가격 움직임에 영향을 미치며 반복적인 패턴을 만들어낸다고 본다. 따라서 과거 차트에서 나타났던 특정 가격 패턴(예: 헤드 앤 숄더,^[9] 이중 천장/바닥)^[10]을 식별하면 미래 가격 움직임을 예측하고 성공 확률이 높은 거래 기회를 포착하는 데 도움이 될 수 있다고 생각한다.^[17] 이러한 믿음 때문에 기술적 분석가들은 차트 분석 외에도 투자자 심리 지표(예: 약세장/강세장 비율, 풋/콜 비율)를 중요하게 여기며, 극단적인 심리 상태는 종종 추세 반전의 신호로 해석된다 (반대 투자 전략).^[18][19]

4. 주요 분석 방법

기술적 분석에는 다양한 접근 방식이 존재하지만, 크게 차트 분석과 기술적 지표 분석이라는 두 가지 주요 흐름으로 나눌 수 있다.
차트 분석은 주가나 거래량의 시간적 변화를 나타내는 차트를 직접 보면서 시장 추세나 반복적으로 나타나는 특정 모양(패턴)을 찾아내 분석하는 방법이다.^[8] 예를 들어, 머리어깨형이나 이중 천장/바닥형 같은 특정 패턴은 가격의 반전 신호로 해석되기도 한다.^[9][10] 또한 가격이 특정 수준 아래로 떨어지지 않으려는 지지선이나 특정 수준 위로 오르지 못하는 저항선 등을 파악하는 것도 차트 분석의 중요한 부분이다.
기술적 지표 분석은 가격이나 거래량 같은 시장 데이터를 수학적으로 계산하여 만든 기술적 지표를 활용하는 방법이다. 이동 평균선처럼 추세를 파악하는 지표, 상대 강도 지수(RSI)나 MACD처럼 매수 또는 매도 시점을 판단하는 데 도움을 주는 지표 등 다양한 종류가 있다. 이러한 지표들은 가격 데이터만으로는 파악하기 어려운 시장의 상태나 추세의 강도 등을 객관적인 수치로 보여준다.

이 외에도 캔들스틱 분석, 다우 이론, 엘리엇 파동 이론 등 다양한 분석 기법들이 존재하며, 많은 투자자들은 여러 기법을 조합하여 사용한다. 분석가의 주관적인 판단을 중시하는 차티스트(재량 트레이더)와 정해진 규칙에 따라 시스템적으로 매매하는 테크니션(시스템 트레이더)으로 분석 주체를 나누기도 한다.

기술적 분석은 과거의 가격 움직임 속에 미래 가격에 대한 정보가 담겨 있다는 믿음을 바탕으로 하지만, 효율적 시장 가설과 같이 이러한 분석의 예측력을 비판하는 시각도 존재한다. 그럼에도 기술적 분석은 시장의 흐름을 읽고 투자 전략을 세우는 데 유용한 도구로 활용되며, 특히 투자 결정 과정에서 감정에 휘둘리지 않도록 돕는 역할을 하기도 한다.

4. 1. 차트 분석

• 추세: 가격이 일정 기간 동안 같은 방향(상승, 하락, 횡보)으로 움직이는 것을 의미한다. 상승 추세는 고점과 저점이 점차 높아지는 것이고, 하락 추세는 고점과 저점이 점차 낮아지는 것이다. 추세를 예측하거나 확인하는 것이 기술적 분석의 기본 목표이다. 다우 이론은 추세 개념의 기초를 마련했다.
• 지지와 저항: 가격 하락이 멈추는 지점을 지지선, 가격 상승이 멈추는 지점을 저항선이라고 한다. 보통 이전의 고점이나 저점에서 지지선이나 저항선이 형성되는 경향이 있다. 가격이 저항선을 돌파하면 그 저항선은 새로운 지지선 역할을 하기도 한다. --
• 패턴: 가격 움직임이 차트 상에 특정 형태를 만들 때, 이를 패턴이라고 한다. 패턴은 향후 추세의 지속 또는 반전을 예측하는 데 사용된다. 대표적인 반전형 패턴으로는 머리어깨형과 이중 천장/바닥형이 있으며, 추세 지속형 패턴으로는 삼각형, 깃발형, 페넌트형 등이 있다.^[9][10]

• 볼린저 밴드 - 가격 변동성의 범위
• 채널 - 두 개의 평행 추세선
• 일목균형표 - 시간과 캔들 고점과 저점 사이의 평균점을 고려하는 이동 평균 기반 시스템
• 이동 평균 - 주어진 차트의 각 시간대에서 반복되는 특정 시점 전후의 시간 창에 대한 평균. 이동 평균은 일종의 동적 추세선으로 생각할 수 있다.
• 파라볼릭 SAR - 와일더의 강한 추세 동안 가격이 포물선형 곡선 내에 머무르는 경향을 기반으로 하는 트레일링 스톱
• 피벗 포인트 - 특정 통화 또는 주식의 고가, 저가 및 종가의 수치 평균을 계산하여 파생됨
• 저항 - 가격 위에 천장 역할을 할 수 있는 가격 수준
• 지지 - 가격 아래에 바닥 역할을 할 수 있는 가격 수준
• 추세선 - 최소 두 개의 고점 또는 두 개의 저점으로 설명되는 기울어진 선
• Zig Zag - 주어진 백분율보다 큰 필터링된 가격 움직임을 보여주는 차트 오버레이

• 선 차트 (Line chart): 종가를 선으로 연결하여 가격 추세를 단순하게 보여준다.
• 시고저종 차트 (OHLC chart): 흔히 바 차트(Bar chart)라고도 하며, 정해진 기간(예: 일, 주, 월) 동안의 시가(Open), 고가(High), 저가(Low), 종가(Close)를 하나의 수직선과 두 개의 작은 수평선으로 표시한다.
• 캔들스틱 차트 (Candlestick chart): 일본에서 유래했으며, 시가와 종가 사이를 '몸통'으로 표시하고 고가와 저가를 '꼬리'로 나타낸다. 몸통의 색깔(보통 상승은 흰색/녹색/파란색, 하락은 검은색/빨간색)을 통해 시가와 종가의 관계를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있다.
• 포인트 앤 피겨 차트 (Point and figure chart): 시간의 흐름보다는 설정된 가격 변동폭만을 기록하여 추세를 명확히 보여주는 데 중점을 둔 차트이다.

4. 2. 기술적 지표 분석

기술적 분석의 기본적인 사고방식은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫째는 거래 가격의 상승 추세와 하락 추세 간의 전환 시점을 파악하는 것이고, 둘째는 거래 가격의 적정 수준이나 변동 범위를 예측하는 것이다. 이러한 분석은 주로 차트를 이용한 시각적 판단(도해적 수법)이나 컴퓨터를 이용한 수치적 계산(수치적 수법)을 통해 이루어진다. 분석 결과는 일반적으로 차트(그래프) 형태로 시각화하여 이해를 돕는다.

기술적 분석을 활용하는 시장 참여자는 크게 두 부류로 나뉜다. 차트 분석을 기반으로 인간의 주관적 판단을 통해 매매를 결정하는 '''차티스트'''(재량 트레이더)와, 컴퓨터 프로그램을 이용하여 정해진 조건에 따라 자동으로 매매하는 '''테크니션'''(시스템 트레이더)이다. 예를 들어, "이동평균선을 캔들이 아래에서 위로 돌파하고 양봉이 나타나면 매수한다"는 동일한 규칙을 사용하더라도, 차티스트는 이동평균선의 방향, 추세의 강도, 다른 오실레이터 지표 등을 종합적으로 고려하여 최종 결정을 내리는 반면, 테크니션은 설정된 규칙에 따라 기계적으로 매매를 실행하는 경향이 있다.

기술적 분석이 유효하다는 믿음은 미래의 가격이 과거의 가격이나 거래량 등 과거 데이터에 의해 영향을 받는다는 전제, 즉 시장이 비 마르코프 과정적 성격을 가진다는 가정에 기반한다. 많은 투자자가 기술적 분석을 유용하게 사용하지만, 다수의 경제학자와 금융공학자들은 랜덤워크 이론이나 효율적 시장 가설에 근거하여 기술적 분석의 예측 능력에 대해 비판적인 입장을 취한다. 이들은 과거 가격 움직임이 미래 가격을 예측하는 데 유의미한 정보를 제공하지 못한다고 주장한다.

또한, 기술적 분석 기법이 너무 많고 적용 방식이 자의적이라는 비판도 존재한다. 예를 들어, 이동평균선을 사용할 때 평균 기간을 며칠로 설정하느냐에 따라 분석 결과가 크게 달라질 수 있다. 과거 데이터에 잘 들어맞도록 분석 조건을 조정하는 행위(커브 피팅)는 미래 예측의 정확성을 담보하지 못하는 경우가 많다.

한편, 기술적 분석의 유효성을 주장하는 측에서는 엄격한 자금 관리와 적절한 손절매를 병행하고, 시장의 큰 추세를 포착하여 이익을 극대화하는 전략을 통해 긍정적인 성과를 거둘 수 있다고 본다. 특히 정보 접근성이 상대적으로 낮은 개인 투자자에게 기술적 분석은 시장의 움직임을 파악하고 투자 결정을 내리는 데 유용한 도구가 될 수 있다는 주장도 있다. 또한, 정해진 규칙에 따라 거래함으로써 행동경제학에서 지적하는 손실 회피 성향과 같은 감정적인 판단 오류를 줄이는 데 도움이 된다는 점도 기술적 분석의 장점으로 꼽힌다.

이 외에도 다양한 기술적 분석 기법들이 존재하며, 대표적인 예는 다음과 같다.

• 엔벨로프
• 모멘텀
• ROC
• 다우 이론
• 엘리엇 파동 이론
• 알룬
• 데나폴리
• TRIX
• 파라볼릭 SAR
• 피벗
• 고안 차트
• 피보나치 (피보나치 수열, 황금비)
• 윌리엄 델버트 갠의 분석 기법
• 사카타 오법
• 하구로법
• 일목균형표
• 삼각 재정 거래 (기술적 분석과 결합하여 사용되기도 함)

5. 기술적 분석 vs. 기본적 분석 vs. 계량 분석

금융 시장의 가격 예측에는 여러 접근법이 존재한다. 효율적 시장 가설(EMH)이나 랜덤워크 이론 등 학계에서는 시장 가격 예측이 불가능하다고 보기도 하지만, 실제 투자 현장에서는 다양한 방법으로 가격 움직임을 예측하려는 시도가 이루어진다.

기본적 분석은 가격 결정의 근본적인 원인을 파악하려는 접근법이다. 주식을 회사의 소유 지분으로 보고, 주가가 해당 기업의 수익성, 사업 전망 등 본질적인 가치에 의해 결정된다고 가정한다. 따라서 분석가들은 기업의 실제 가치와 현재 시장 가격 사이의 괴리를 찾아내려 하며, 이를 통해 투자 기회를 포착하고자 한다.^[11][12] 이러한 분석은 주로 경제분석가, 시장분석가, 애널리스트 등의 지지를 받으며 발전해왔고, 이들은 펀드 매니저와 함께 금융 시장의 주류를 이루고 있다. 기관 투자가들은 대부분 기본적 분석을 중심으로 시장에 대응하는 경향이 있다.

반면, '''기술적 분석'''은 가격 움직임의 원인보다는 시장의 가격 그 자체의 움직임과 패턴에 집중한다. 몇 가지 기본 가정을 바탕으로 과거와 현재의 가격 및 거래량 데이터를 분석하여 미래의 가격 추세를 예측하려 시도한다.^[8] 기술적 분석은 기본적 분석과 달리 이론적인 뒷받침이 상대적으로 부족하며, 그 유효성은 주로 과거 시장의 경험적 데이터에 의존하는 경향이 있다. 개인용 컴퓨터 보급과 함께 확산되었으며, 주로 개인 투자자들이 시장 참여에 활용하는 방식으로 알려져 있다. 일부 증권사 리서치 센터에 소수의 기술적 분석가가 활동하지만, 대체로 보조적인 역할을 수행하며 개인 투자자에게 참고 자료를 제공하는 수준에 머무는 경우가 많다.^[8] 순수한 기술적 분석 지지자들은 시장 가격에 이미 모든 기본적 요인이 반영되어 있다고 주장하기도 한다.^[11][12]

계량 분석과의 관계는 기본적 분석과의 대조만큼 명확하지는 않다. 일부에서는 기술적 분석과 계량 분석을 거의 동일시하기도 하지만, 뚜렷한 차이가 있다고 보는 시각도 존재한다. 예를 들어, 계량 분석 전문가인 폴 윌모트는 기술적 분석을 단순히 그래프를 외삽하여 예측하는 '차트 작성' 행위로 간주하며 예측력이 부족하다고 비판하기도 했다.^[13][12]

실제 투자에서는 기술적 분석이나 기본적 분석 중 하나만을 사용하기보다는 두 가지를 결합하는 경우도 많다. 존 볼린저는 이러한 접근법을 '합리적 분석'이라 명명했으며,^[33] 기술적 분석과 기본적 분석을 통합하여 포트폴리오 성과를 높이려는 '융합 분석'이라는 용어도 사용된다. 또한 기술적 분석은 계량 분석이나 경제학적 방법론과 결합되기도 하는데, 예를 들어 인공신경망을 활용하여 시장 간의 관계를 분석하는 연구도 이루어진다.^[34]

6. 비판 및 한계

기술적 분석의 실제 효과에 대해서는 논란이 있다. 기술적 분석 방법은 매우 다양하며, 동일한 데이터를 사용하더라도 분석가에 따라 상반된 예측이 나올 수 있다.^[17] 많은 투자자들이 긍정적인 결과를 주장하지만, 학문적 평가는 종종 기술적 분석이 예측력이 거의 없다고 결론 내린다.^[36]

주요 비판 중 하나는 효율적 시장 가설(EMH)과의 충돌이다. EMH는 과거 가격 정보가 미래 가격을 예측하는 데 유용하지 않다고 주장하며,^[46] 이는 기술적 분석의 근본적인 전제와 모순된다. 경제학자 유진 파마는 효율적 시장 모델을 지지하는 증거가 광범위하다고 언급한 바 있다.^[46]

램덤워크 가설 역시 기술적 분석에 비판적인 이론이다. 이 가설은 주가 변동이 예측 불가능한 무작위적 행보를 따른다고 보며,^[50] 과거 패턴 분석의 유효성에 의문을 제기한다. 프린스턴 대학교의 경제학자 버튼 멜킬은 기술적 분석 도구가 결국 자기 패배적일 수밖에 없으며,^[50] 이를 '점성술'에 비유하며 그 효과를 강하게 비판했다.^[51]

학계의 여러 연구는 기술적 분석의 한계를 지적한다. 예를 들어, Gerwin Griffioen의 연구는 주요 선진국 주식 시장에서 거래 비용을 고려할 경우 기술적 거래 규칙이 수익성이 없다고 결론지었다.^[42] 특히 '모멘텀 전략'과 같은 일부 기법은 작은 거래 비용에도 초과 수익을 내기 어렵다는 연구 결과도 있다.^[43] 95개의 연구를 분석한 결과, 56개 연구에서 긍정적 결과가 나왔지만 데이터 스누핑 편향 등의 문제로 인해 그 유효성을 명확히 판단하기는 어렵다는 지적도 있다.^[37]

또한 기술적 분석은 분석가의 주관성에 크게 의존한다는 비판을 받는다.^[44] 과거 가격 차트에서 특정 패턴을 인식하는 것은 종종 분석가의 주관적인 판단에 달려 있으며,^[44] 이동 평균선의 기간 설정과 같이 사용되는 매개변수 선택이 자의적일 수 있다는 문제점이 있다. 과거 데이터에 지나치게 잘 맞도록 분석 방법을 조정하는 커브 피팅(curve fitting)의 위험성도 제기되는데, 이는 과거 성과가 미래 수익률을 보장하지 못하는 결과로 이어질 수 있다.

물론, 앤드루 로 등의 연구에서는 특정 기술적 지표가 일부 제한적인 정보 가치를 가질 수 있음을 시사하기도 했으며,^[44] 인공 신경망 등을 이용한 비선형 예측에서 통계적으로 유의미한 결과가 나오기도 했다.^[38] 미국 연방 준비 제도의 보고서 역시 외환 시장에서 지지선과 저항선 수준이 단기 추세 예측에 도움이 될 수 있다는 증거를 제시하기도 했지만, 그 예측력은 통화나 기업에 따라 다르다고 덧붙였다.^[3] 기술적 분석 지지자들은 행동 재무학을 근거로 투자자들의 비합리성이 예측 가능한 패턴을 만든다고 주장하지만,^[47][48] 이러한 주장이 EMH나 램덤워크 가설과 같은 핵심 비판들을 완전히 해소하는지에 대해서는 여전히 논쟁이 진행 중이다.

7. 한국 시장에서의 기술적 분석

한국 금융 시장에서 기술적 분석은 주로 개인 투자자들이 선호하는 방식으로 활용된다. 기관 투자자들은 대부분 기본적 분석을 중심으로 시장에 대응하는 반면, 개인 투자자들은 기술적 분석에 기반하여 시장에 참여하는 경향이 있다. 증권사의 리서치 센터에서는 소수의 기술적 분석가들이 그래프를 이용한 시장 분석 자료를 제공하지만, 이는 주로 개인 투자자를 위한 참고 자료로서 보조적인 역할에 머무는 경우가 많다. 기본적 분석을 수행하는 애널리스트들이 펀드 매니저와 함께 시장의 주류를 형성하고 있는 상황이다.

8. 관련 용어

기술적 분석에서는 다양한 용어와 이론, 지표들이 사용된다. 주요 개념과 지표는 다음과 같다.

'''주요 이론 및 개념'''

• 캔들 차트: 18세기 일본의 상인 혼마 무네히사가 고안했다고 전해지는 차트 유형이다. 시가, 고가, 저가, 종가를 막대 모양으로 표시하여 가격 움직임을 시각적으로 파악하는 데 사용된다.^[5][6]
• 다우 이론: 19세기 말 언론인 찰스 다우가 정립한 이론으로, 시장 움직임을 추세로 파악하고 분석하는 현대 기술적 분석의 기초가 되었다. 다우는 월스트리트 저널 기고를 통해 시장의 평균 가격 움직임, 추세의 지속성, 거래량의 중요성 등을 강조했다.
• 엘리엇 파동 이론: 랠프 넬슨 엘리엇이 1930년대에 개발한 이론이다. 시장 가격이 특정한 파동 패턴(충격 파동 5개, 조정 파동 3개)을 그리며 움직인다고 설명하며, 피보나치 수열과 황금비율을 활용하여 가격 변동폭과 되돌림 수준을 예측하는 데 사용된다.
• 일목균형표: 일본에서 독자적으로 발전한 기술적 분석 기법이다. 시간 개념을 중시하며 전환선, 기준선, 선행스팬, 후행스팬, 구름대 등을 통해 시장의 균형점을 파악하고 추세를 예측한다.
• 시스템 트레이딩: 미리 정해진 매매 규칙에 따라 컴퓨터를 이용하여 자동으로 거래하는 방식이다. 기술적 지표를 기반으로 객관적인 판단 기준을 설정하며, 감정에 휘둘리지 않는 거래를 목표로 한다. 시스템 트레이딩을 주로 사용하는 투자자를 '''테크니션'''이라고 부르기도 한다.

• 기술적 지표 목록: 기술적 분석에 사용되는 다양한 지표들을 모아 놓은 목록이다.
• 평균 진폭 범위 (Average True Range, ATR): 가격 변동성을 측정하는 지표로, 가격 갭(gap)을 포함하여 하루 동안의 평균적인 가격 변동 범위를 나타낸다.^[4]
• 돌파 (Breakout): 가격이 중요한 지지선이나 저항선을 강하게 뚫고 나가는 현상이다. 종종 거래량 증가를 동반한다.
• 차트 패턴: 가격 움직임이 차트 상에 만들어내는 특정 모양들(예: 머리어깨형, 삼각형, 깃발형 등)으로, 향후 가격 방향을 예측하는 데 사용된다.
• 사이클 (Cycles): 시장 가격이 일정한 주기를 가지고 상승과 하락을 반복하는 경향이다. 시간 분석을 통해 미래의 가격 변동 시점을 예측하려 한다.
• 데드 캣 바운스: 주가가 큰 폭으로 하락한 뒤 잠시 반등했다가 다시 하락하는 현상이다. 하락 추세가 지속될 가능성이 높음을 시사한다.
• 피보나치 비율: 피보나치 수열에서 파생된 비율(0.236, 0.382, 0.5, 0.618, 0.786 등)로, 가격의 되돌림이나 목표치를 예측하는 데 사용된다. 지지와 저항 수준을 파악하는 데 참고 지표가 된다.
• 모멘텀: 가격 변화의 속도 또는 가속도를 측정하는 지표이다. 가격 상승 또는 하락 추세의 강도를 나타낸다.
• P&F 분석 (Point and Figure analysis): 가격 변화만을 기록하는 차트 분석 기법이다. 시간 개념을 배제하고 정해진 단위 이상의 가격 변동만 X(상승)와 O(하락)로 표시하여 추세를 파악한다. 찰스 다우가 처음 사용했다고 전해진다.
• 저항: 가격 상승을 억제하는 특정 가격 수준이다. 이 수준에서는 매도세가 강해져 추가 상승이 어려워지는 경향이 있다.
• 지지: 가격 하락을 막는 특정 가격 수준이다. 이 수준에서는 매수세가 유입되어 추가 하락을 방어하는 경향이 있다.
• 추세: 가격이 일정 기간 동안 한 방향(상승, 하락, 또는 횡보)으로 움직이는 경향이다.
• 평균 방향성 지수 (Average Directional Index, ADX): 추세의 강도를 측정하는 지표이다. 추세의 방향이 아닌 강도를 나타낸다.
• 상품 채널 지수 (Commodity Channel Index, CCI): 가격이 평균적인 변동 범위에서 얼마나 벗어나 있는지를 측정하여 과매수 또는 과매도 상태를 판단하고, 주기적인 추세를 식별하는 데 사용된다.
• MACD (Moving Average Convergence Divergence): 단기 이동 평균선과 장기 이동 평균선 사이의 관계를 보여주는 지표이다. 두 이동평균선의 수렴과 확산을 통해 매매 신호를 찾는다.
• 상대 강도 지수 (Relative Strength Index, RSI): 일정 기간 동안의 가격 상승폭과 하락폭을 비교하여 현재 가격의 상대적인 강도를 측정하는 오실레이터 지표이다. 과매수/과매도 상태를 판단하는 데 주로 사용된다.
• 상대 활력 지수 (Relative Vigor Index, RVI): 종가가 시가보다 높게 마감하려는 경향을 측정하여 추세의 강도와 지속 가능성을 판단하는 오실레이터 지표이다.
• 스토캐스틱 오실레이터: 일정 기간 동안의 최고가와 최저가 범위 내에서 현재 종가가 어디에 위치하는지를 백분율로 나타내는 오실레이터 지표이다. 과매수/과매도 상태를 판단하는 데 사용된다.
• Trix: 이동 평균선을 세 번 지수 평활한 값의 변화율을 나타내는 오실레이터 지표이다. 추세의 변화를 민감하게 포착하려는 목적으로 사용된다.
• 볼텍스 지표 (Vortex Indicator, VI): 상승 추세 움직임과 하락 추세 움직임을 측정하여 추세의 시작, 지속, 종료를 식별하는 데 사용되는 지표이다.
• 엔벨로프 (Envelope): 이동 평균선 위아래로 일정 비율만큼 떨어진 선으로 구성된 지표이다. 가격이 상단선에 도달하면 과매수, 하단선에 도달하면 과매도 상태로 간주한다.
• ROC (Rate of Change): 현재 가격과 일정 기간 전 가격의 변화율을 나타내는 모멘텀 지표이다.
• 알룬 (Aroon): 일정 기간 동안 최고가 또는 최저가에 도달한 후 경과된 시간을 측정하여 추세의 시작과 강도를 판단하는 지표이다.
• 데나폴리 수준 (DiNapoli Levels): 피보나치 비율을 활용하여 잠재적인 지지 및 저항 수준을 예측하는 기법이다.
• 파라볼릭 SAR (Parabolic Stop and Reverse): 추세의 방향과 추세 전환 가능 시점을 알려주는 지표이다. 가격 차트 위에 점으로 표시되며, 추세 추종형 매매 시스템에서 손절매 기준으로 활용된다.
• 피벗 포인트 (Pivot Point): 전일의 고가, 저가, 종가를 이용하여 당일의 주요 지지 및 저항 수준을 계산하는 기법이다.
• 윌리엄 델버트 갠 기법: 윌리엄 델버트 갠이 개발한 분석 기법으로, 가격과 시간의 기하학적 관계를 중시하며 갠 각도 등을 활용하여 시장을 분석한다.
• 사카타 오법: 혼마 무네히사가 창안했다고 알려진 일본의 전통적인 캔들 차트 패턴 분석법이다. 삼산(三山), 삼천(三川), 삼공(三空), 삼병(三兵), 삼법(三法) 등의 패턴을 통해 시장 심리와 추세를 읽는다.
• 하구로법: 일본의 전통적인 시세 분석 기법 중 하나이다.
• 삼각 재정 거래: 세 가지 이상의 자산 간 가격 불균형을 이용하여 위험 없이 수익을 얻으려는 차익 거래 전략이다. 직접적인 기술적 분석 기법과는 거리가 있다.

참조

_[1] 논문
_[2] 서적 The Evolution of Technical Analysis: Financial Prediction from Babylonian Tablets to Bloomberg Terminals https://books.google[...] Bloomberg Press 2011-08-08
_[3] 간행물 Support for Resistance: Technical Analysis and Intraday Exchange Rates http://www.ny.frb.or[...] FRBNY Economic Policy Review 2000-07-00
_[4] 서적 Confusión de Confusiones
_[5] 서적 Japanese Candlestick Charting Techniques New York Institute of Finance
_[6] 서적 Beyond Candlesticks: New Japanese Charting Techniques Revealed John Wiley and Sons
_[7] 논문 Behavioral Technical Analysis
_[8] 서적 Technical Analysis of the Financial Markets New York Institute of Finance
_[9] 웹사이트 PrimePair.com Head and Shoulders Pattern http://primepair.com[...] 2015-01-06
_[10] 논문
_[11] 논문
_[12] 서적 Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance Wiley
_[13] 웹사이트 Beating the Quants at Their Own Game http://seekingalpha.[...] 2009-01-13
_[14] 서적 Trend vs Counter-Trending Trading
_[15] 웹사이트 Beware of the Stock Market as a Self-Fulfilling Prophecy http://ownthedollar.[...]
_[16] 서적 Technical Analysis Plain and Simple: Charting the Markets in Your Language Financial Times Press
_[17] 서적 The Trading Book: A Complete Solution to Mastering Technical Systems and Trading Psychology http://www.mcgraw-hi[...] McGraw-Hill 2013-04-30
_[18] 논문
_[19] 논문
_[20] 서적 Technical Analysis: The Complete Resource for Financial Market Technicians
_[21] 웹사이트 Home – Australian Technical Analysts Association http://www.ataa.com.[...]
_[22] 웹사이트 Home http://www.apta.org.[...]
_[23] 웹사이트 CMT Association Knowledge Base https://cmtassociati[...] 2017-08-16
_[24] 서적 CMT Level I 2021: An Introduction to Technical Analysis Wiley 2021
_[25] 논문 On the approximate realization of continuous mappings by neural networks
_[26] 논문 Multilayer feed-forward networks are universal approximators
_[27] 논문 Using Neural Networks to Forecast Stock Market Prices http://people.ok.ubc[...]
_[28] 논문 Stock Market Prediction Using Artificial Neural Networks http://www.hicbusine[...]
_[29] 논문 Neural Network Applications in Stock Market Predictions – A Methodology Analysis http://oliver.efos.h[...]
_[30] 논문 Thought Experimentation: A Cognitive Approach https://archive.org/[...]
_[31] 논문
_[32] 논문
_[33] 웹사이트 The Capital Growth Letter – Research and Markets http://www.researcha[...]
_[34] 웹사이트 Archived copy http://www.iijournal[...] 2007-08-31
_[35] 웹사이트 SFO http://www.sfomag.co[...] 2007-08-27
_[36] 뉴스 Reading market tea leaves Dow Jones 2007-07-31
_[37] 논문 What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis?
_[38] 웹사이트 Networks, Financial Trading and the Efficient Markets Hypothesis http://crpit.com/con[...]
_[39] 간행물 The Chinese Stock Market: An Examination of the Random Walk Model and Technical Trading Rules https://web.archive.[...] 2007-04-01
_[40] 논문 Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns 2024-12-08
_[41] 논문 Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap
_[42] 웹사이트 Technical Analysis in Financial Markets https://ssrn.com/abs[...]
_[43] 논문 Momentum Strategies
_[44] 논문 Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation
_[45] 서적 Breakthroughs in Technical Analysis; New Thinking from the World's Top Minds Bloomberg Press
_[46] 논문 Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work http://www.e-m-h.org[...] 1970-05-01
_[47] 서적 Evidence-Based Technical Analysis http://www.wiley.com[...] John Wiley and Sons
_[48] 논문 The Financial/Economic Dichotomy in Social Behavioral Dynamics: The Socionomic Perspective
_[49] 서적 The efficient markets hypothesis Wiley & Sons
_[50] 서적 A Random Walk Down Wall Street W. W. Norton & Company
_[51] 웹사이트 Burton Malkiel Talks the Random Walk http://www.advisorpe[...] 2009-07-07
_[52] 서적 A Non-Random Walk Down Wall Street Princeton University Press
_[53] 서적 Applying Elliott Wave Theory Profitably John Wiley and Sons
_[54] 서적 Fundamental Media Understanding Atpress
_[55] 웹사이트 AsiaPacFinance.com Trading Indicator Glossary http://www.asiapacfi[...] 2011-08-01
_[56] 서적 Why Financial Markets Rise Slowly but Fall Sharply: Analysing market behaviour with behavioural finance Harriman House
_[57] 웹사이트 Fear & Greed Index - Investor Sentiment https://money.cnn.co[...]
_[58] 논문 A theoretical foundation for technical analysis http://www.pitt.edu/[...] 2015-05-11
_[59] 논문 The Predictive Power of Price Patterns
_[60] 논문 Mean reversion in stock prices: Evidence and Implications
_[61] 논문 Noise
_[62] 논문 Statistical inference and modeling of momentum in stock prices
_[63] 논문 Fundamental Framework for Technical Analysis
_[64] 간행물 The Profitability of Technical Analysis: A Review AgMAS Project
_[65] 논문 Nonlinearity in the dynamics of financial markets
_[66] 논문 Do Technical Analysts Outperform Novice Traders: Experimental Evidence
_[67] 서적
_[68] 서적
_[69] 서적
_[70] 서적