다우 이론의 연구 방법에 대한 간략한 논의

기술적 분석은 개인투자자들을 위한 강력한 도구이며 다우이론은 기술적 분석의 '바이블'이다. 다우 이론은 모든 시장 기술 연구의 출발점입니다. 종종 "반응이 너무 늦다"는 비판을 받고 때로는 그 판단을 신뢰하지 않는 사람들에 의해 조롱당하기도 하지만(특히 하락장 초기 단계에서), 주식 시장에 대한 경험이 조금이라도 있는 사람이라면 누구나 이 말을 이해할 수 있습니다. . 이 이론의 창시자인 찰스 H. 다우(Charles H. Dow)는 자신의 이론이 주식 시장을 예측하거나 투자자를 안내하는 데 사용된 것이 아니라 시장의 전반적인 추세를 반영하는 바로미터라고 주장했다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

다우 이론의 유래

처음에 다우는 개별 주식이 시장의 전반적인 추세와 관련이 있는지 알고 싶었습니다. 자신의 아이디어를 테스트하기 위해 그는 수십 년간의 경제 데이터를 수집하고 평균인 다우존스 지수를 계산했습니다. 다우가 죽은 후, 그의 후계자인 월스트리트저널의 편집자 윌리엄 해밀턴(William P. Hamilton)은 그의 이론을 계승해 오늘날 우리가 볼 수 있는 다우 이론으로 정리하고 요약했다.

앞으로 글로벌 투자시장은 이 이론을 검증하고 있다. 그리고 더 나은 추적과 기록을 위해 시장에서는 다른 기록 방법도 혁신했습니다. 지수가 많아지면서 검증도 다양해졌는데, 이제 이들 중 어느 것도 다우의 이론을 벗어나지 못하는 것 같다. 이 이론의 검증과 함께 완전한 시장 조사 시스템이 점차 개선되었습니다.

먼저 연구가 무엇인지부터 알아보겠습니다. 마르크스는 자본 2판의 후기에서 연구에 대한 정의를 내렸습니다. 연구는 먼저 자료를 완전히 소유해야 하며, 그런 다음 자료의 다양한 발전 상태를 연구하고 그 상호 관계를 이해해야 합니다. 그래야만 사물의 현재 상태를 귀납과 분류를 통해 정확하게 기술할 수 있습니다. 선물 시장 조사의 목적은 현재 시장 상황을 정확하게 설명하는 것입니다. 정확한 설명을 위해 하나는 현재의 위험을 이해하고 판단하는 것이고, 다른 하나는 미래를 예측하는 것입니다.

다우이론이 개척한 데이터 통계 방식은 다우존스 지수를 산출한 후 S&P 지수, 나스닥 지수 등으로 확장됐다. 세계에 영향을 미치는 모든 지수는 다우의 핵심입니다. 또한 이 통계 방법에는 다양한 품종 지수, 부문 지수 및 시장 지수가 포함됩니다. 발전 과정에서 다우 이론은 점차적으로 더욱 완전해지고 완전해졌습니다.

기술적 분석의 초석

다우 이론으로 돌아가서, 전체 시장을 나타내는 것은 지수이며, 지수는 과거 경제 데이터에서 추출됩니다. 이는 과거 경제 데이터가 유효한지, 당시 시장을 효과적으로 반영할 수 있는지에 대한 조사 대상입니다.

우선, 데이터가 타당하고, 경제 데이터가 시장 자체를 나타낼 수 있으며, 가격이 당시 시장의 모든 요소를 ​​나타낼 수 있다는 점을 인정해야 합니다. 이것이 기술적 분석의 가장 중요한 초석입니다. 기본적 분석이든 기술적 분석이든 가격의 본질은 동일합니다.

데이터의 타당성을 인정한 후 다음과 같은 논의를 시작합니다. 전체 시장은 개별 주식과 어떤 관련이 있습니까? 이를 위해서는 데이터에 대한 통계 및 분석을 실행해야 합니다. 기술적 분석과 기본적 분석의 차이점은 데이터의 출처에 있으며, 다른 측면에서는 차이가 있어서는 안 됩니다.

조사 과정에서 Dow는 전체 시장의 데이터와 대부분의 개별 주식의 추세가 수렴하고 있음을 발견했습니다. 첫째, 개별 주식의 가격과 전체 시장의 가격은 다음과 같은 특정 그룹 경향을 가지고 있습니다. 둘째, 서로 다른 시장 간, 그리고 서로 다른 개별 주식 간 수렴 경향도 있습니다.

이를 통해 도출된 결론은 시장이 추세에 맞춰 진화하고 있다는 점이다.

연구 과정에서 우리는 수많은 가격을 무시하고 그 중 하나를 연구 대상으로 선택해야 합니다. 이는 필연적인 과정이며 지속적인 추상화와 유도가 필요하며, 샘플 데이터와 작업 주기가 특정 정확도 범위를 갖도록 보장하면 됩니다.

데이터를 어떻게 선택하느냐, 시장에 어떻게 다가가느냐에 따라 기록 방식도 달라진다. 경제 데이터의 기록 방법은 지속적으로 혁신되고 있으며, 통계 방법은 지속적으로 개선되고 있습니다. 이 프로세스는 데이터와 사실의 지속적인 검증을 통해 이루어지며 소급하여 다우 이론의 지속적인 개선을 촉진합니다. 가격과 역사의 관계, 특히 수직적 역사적 변화의 관계를 연구하면 시장 자체가 순환적인 움직임을 가지고 있음을 알 수 있습니다. 즉, 역사는 끊임없이 재해석되고 일정한 법칙을 따른다는 것입니다.

수천년 동안 사람들은 심리적 수준에서 질적 돌파구를 찾지 못하고 항상 평평한 수준에서 움직였기 때문에 일정한 규칙성이 있기 때문에 역사는 반복됩니다. 첫 번째는 시장 가격의 효율성을 통해 입증하는 것이고, 두 번째는 시장 가격 자체의 분포의 규칙성을 통해 입증하는 것이며, 세 번째는 시장에 참여하는 집단 행동의 규칙성을 통해 입증하는 것입니다. 이것이 기술적 분석의 세 가지 초석입니다.

이론적 확장

파동이론이든 Gann 테스트이든 그들만의 기준이 있습니다. 이 판단 기준은 모든 것의 기초입니다. 이제 우리는 표준을 알았으니 이를 검증하고 신뢰하기만 하면 됩니다. 통계 방법은 매우 원시적이지만 매우 효과적입니다. 시간이 길어질수록 샘플 데이터가 많아질수록 계산된 표준이 실제 표준에 가까워집니다. 시간과 가격이 변함에 따라 시장 위험도 끊임없이 변화합니다. 그러므로 실제 적용에서는 변화를 받아들이고 이해해야 하며, 동시에 변화를 활용하는 방법을 알아야 하며 항상 시장 자체의 정확성 내에 있어야 합니다.

주요 추세는 상승, 하락, 횡보 세 방향으로 나뉜다. 이것이 다우이론의 시장구조 해석이다. 구체적인 판단기준은 나중에 John Murphy의 "Technical Analysis of Futures Markets"에서 더 자세한 내용과 방법을 배우도록 하겠습니다. 거래량, 에너지 및 형태에 대한 보조 확인을 위해서는 John Magee의 "Technical Analysis of Stock Market Trends"에서 배울 수 있습니다. 더 많은 도움을 받고, 사이클이나 시장 폭 등 시장 전체를 파악하는 측면에서(즉, 다우 이론의 상호 검증) 마틴 프링글의 "기술적 분석"을 통해 큰 진전을 이룰 것입니다. 물론 이 모든 것의 뿌리는 초석은 절대 움직이지 않는다는 다우 이론에 있습니다.

다우 이론의 추세 정의는 추세를 판단하는 다양한 방법으로 이어졌습니다. 이는 모든 후속 기술 분석이 직면해야 하는 첫 번째 입문 테스트이기도 합니다. 실무에 있어서 빅터 스포란디의 『전문적 추측의 원리』는 모든 기술을 연결하는 실타래라고 볼 수 있다. 물론 가능하다면 이러한 고전을 하나씩 다시 읽고 개발 맥락과 각각의 연관성을 분석하고 실제 적용에서 이를 조정하고 개선하는 방법을 찾아보겠습니다. 예를 들어, 현재 시장 가격이 추세의 어느 단계에 있는지 판단하는 데는 엘리엇 파동 이론이 더 적합하고, 현재 시장 상태가 정상인지 극단적인지를 판단하는 데는 Gann 이론이 더 적합하다고 생각합니다. 이것들은 당연히 다우 이론에 기초할 수 있지만 당시의 조건에 국한되어 성숙할 수 없었습니다.

추세 분류에 있어서는 여전히 시간과 가격을 비교적 정확하게 파악하는 것이 본질이다. 이는 시장을 분석할 때 주의해야 할 주요 요소이기도 합니다. 시간과 공간이 있어야만 사람들이 직면한 위험을 이해하고 평가할 수 있으며 이를 통해 위험을 관리할 수 있습니다.

우리는 다우 이론의 틀이 시간의 종단과 단면에 따른 가격(공간) 변화를 관찰하여 시장 위험을 이해하고 평가할 수 있는 기회를 찾는 것이라고 믿고 있으며, 그의 연구 방법은 기준을 설정하고 평균을 사용하여 시장 상황이 우리가 이해하는 것과 일치하는지 확인합니다.