기본적인 트렌드 거래 전략

투자자들이 관심을 가지는 회사의 가장 중요한 지표는 이익과 배당금입니다. 회사가 수익성이없는 분기를보고하면이 배경에 비해 주식 가격이 낮아질 수 있습니다. 아니면 이사회가 배당금을 지급하지 않고 의심스러운 스타트 업에 투자하기로 결정했을 수도 있습니다. 이것은 자산 가격이 낮아질 수있는 또 다른 이유입니다.

[알고리즘 트레이딩/시장미시구조] 3. 시장 참여자 (거래자 유형)

시장에는 다양한 형태의 거래자 (투자자)들이 있다. 이들 거래자들이 시장에 모여 거래를 하고, 이 거래 과정을 통해 상품의 가격이 형성되며 시장은 균형 상태에 이르게 된다. 가격 형성 과정이나 시장의 평형 상태를 논하려면 우선 참여자들의 특성을 살펴볼 필요가 있다.

실제 시장에 참여한 거래자의 유형은 매우 다양하다. 규모면에서는 소규모 개인 투자자부터 대형 기관투자자나 외국인 투자자들이 있을 것이고, 전략면에서는 단순히 추세를 추종하는 전략 (Trend following), 차익거래 전략 (Arbitrage), 헤지 전략 (Hedge), 알고리즘 전략 (Algorithmic trading) 등 매우 다양한 전략이 존재한다. 시장의 특성을 정밀하게 파악하려면, 이들의 특징을 일일이 고려해야겠지만, 이것을 모두 고려하는 것은 기본적인 트렌드 거래 전략 기본적인 트렌드 거래 전략 현실적으로 매우 어려운 일이다.

시장미시구조론에서는 다양한 형태의 시장 참여자를 유형별로 나누어 그룹별로 분류한다. 분류의 기준이 명확한 것은 아니며, 논리 전개의 편의성 등을 고려하여 큰 틀에서 분류한다. 시장미시구조론의 기본적인 몇 가지 모형을 참조해보면 아래와 같이 분류하는 것이 일반적인 것으로 보인다.

시장 참여자는 크게, 정보기반 거래자 (Informed Trader)와 비정보기반 거래자 (Uninformed Trader, 혹은 Liquidity Trader)로 분류할 수 있고, 비정보기반 거래자는 능동적 거래자 (Active Trader)와 수동적 거래자로 분류할 수 있다. 2 종류의 거래자를 대상으로 한 모형에서는 정보기반 거래자와 비정보기반 거래자로 구분하기도 하고, 3 종류의 거래자를 대상으로 한 모형에서는 비고란과 같이 A,B,C 유형의 거래자로 구분하기도 한다. 모형 설정이 아닌 실증 분석 (Empirical analysis)을 위해서는 더 세부적으로 분류하기도 한다 (참조 : 23. HFT의 수익성 분석 사례).

정보기반 거래자 (Informed Trader)는 자신이 보유한 개인 정보를 기반으로 (공공 정보가 아님), 주가의 방향을 예측할 수 있는 거래자를 의미한다. 이것은 기본적인 트렌드 거래 전략 추상적인 개념으로, 내부거래자 (Insider)를 의미하기도 한다. 또한, 예측이 정확한 것은 아니고 분포의 형태로 내재된 위험이 존재하는 열린 개념이기도 하다. 어쨌든 정보기반 거래자는 주가의 방향을 알고 있는 거래자이며 주로 유동성을 소비하는 형태의 시장가 주문으로 거래하는 것으로 가정한다. 따라서 이 유형의 거래자는 시장에서 가격을 조성하는 기능을 수행하는 것으로 본다 (가격 조성자).

정보기반 거래자가 향후 주가가 오를 것으로 예상하여 주식을 사 들이면 주가는 상승할 것이다. 따라서 정보기반 거래자가 보유한 정보는 주가를 통해 시장에 노출되는 측면이 있다. 이 정보가 시장에 노출된다면 시장에 참여한 다른 거래자들이 이 정보를 이용할 수 있기 때문에 정보기반 거래자의 수익은 감소할 것이고, 정보 보유로 인한 이득 (Incentive, 정보의 프리미엄)이 감소한다. 따라서 정보기반 거래자는 정보 노출이 최소화 되도록 주문 수량이나 주문 시점 등을 결정하는 전략을 구사할 것이다.

비정보기반 거래자 중 능동적 거래자는 주가의 방향을 예측할 수 있는 정보를 기반으로 한 것은 아니지만, 자신의 특별한 목적을 위해 거래하는 유형을 의미한다. 예를 들어, 다른 시장과 연계하여 헤지를 목적으로 하거나, 차익거래나 포트폴리오의 자산 배분 등의 목적으로 이 시장에서 거래하는 유형을 의미한다. 따라서 이 유형의 투자자도 유동성을 소비하는 형태의 거래를 하는 것으로 본다. 또한, 이 거래자는 거래 패턴을 짐작하기 어렵기 때문에 Noise trader로 취급하기도 한다.

비정보기반 거래자 중 수동적 거래자는 정보기반 거래자의 거래 패턴을 관찰하여 정보기반 거래자가 보유한 정보를 추정하여 적정 주가를 산출하고, 적정 주가에 유동성을 공급하는 등의 전략을 취하는 거래자를 의미한다. 대표적인 유형으로는 마켓메이커 (Market Maker)가 있다. 이 유형의 거래자는 지정가 주문을 통해 시장에 유동성을 공급하고, 시장을 조성하는 기능을 수행한다 (시장 기본적인 트렌드 거래 전략 조성자).

시장미시구조론은 이런 유형의 거래자들이 시장에 모여 거래할 때, 서로의 상호작용을 통해 주가가 형성되는 원리를 규명하는 과정이라 할 수 있다. 예를 들어 시장에 정보기반 거래자와 비정보기반 거래자 (마켓메이커)만 있다고 가정하면, 거래 발생 상황을 아래 그림과 같이 모형화 해 볼 수 있다 (Glosten and Milgrom, 기본적인 트렌드 거래 전략 1985).

위의 그림은 시장에서 주문이 발생하는 상황을 도식화한 Event Tree 이다. 주가 (V)는 상승할 수도 있고, 하락할 수 있으며, 상승 확률을 d, 하락 확률을 1-d 라고 할 수 있다 (주가가 마팅게일 이라면 d = 1-d = 1/2). 그리고 시장에는 비중이 u 만큼 정보기반 거래자가 있고, 1-u 만큼 마켓메이커가 있다 (u = 0.1 이라면, 시장에 정보기반 거래자가 10% 존재함을 의미한다). 만약 정보기반 거래자가 주가 하락을 예상한다면, 정보기반 거래자는 100%의 확률로 주식을 매도할 것이고, 마켓메이커는 주가의 방향과 관계없이 유동성을 공급하므로 50%의 확률로 주식을 매수하거나, 매도할 것이다. 시장에서 이런 방식으로 거래가 진행된다면, 각 주문이 발생할 확률을 이용하여 여러 가지 유용한 정보를 추정해 볼 수 있다. 예를 들면, 위의 확률을 이용하여 시장의 Spread를 추정해 볼 수 있고, 마켓메이커가 제출할 최적 호가 (Bid/Ask 호가)를 계산해 볼 수도 있다.

또한, 시장에 정보기반 거래자와 마켓메이커이외에도, 기타 거래자 (Noise trader, Liquidity trader)가 있는 경우를 모형화 해 볼 수도 있다. 시장에 정보기반 거래자와 마켓메이커만 존재한다면, 거래 행위로 인해 정보기반 거래자가 보유한 정보가 노출되기 때문에, 정보에 대한 프리미엄이 감소할 것이다. 그렇다면 정보기반 거래자는 정보 획득을 위해 노력할 의미가 없어지고 (정보 획득을 위한 추가적인 비용 지불 등), 시장이 형성되기 어려워진다 (Grossman 기본적인 트렌드 거래 전략 and Stiglitz's paradox, 1980). 만약, 시장에 기타 거래자가 있는 것으로 생각한다면, 기타 거래자에 의해 정보기반 거래자의 정보가 시장에 노출되는 것이 억제될 수 있고, 정보에 대한 프리미엄이 존재하므로 정보기반 거래자는 다시 정보를 획득하려는 노력을 기울일 수 있다.

시장에 정보기반 거래자, 마켓메이커, 기타 거래자 (Noise trader)가 존재한다면, 아래와 같은 모형을 생각해 볼 수 있다 (Kyle, 1985). 정보기반 거래자는 주가의 방향을 예측할 수 있고, 예측된 주가는 평균과 분산이 존재하는 분포를 형성한다 (절대적인 예측이 아니기 때문). 기타 거래자는 임의 시점에, 임의 수량을 주문하는 것으로 보고, 주문 수량도 평균과 (평균 = 0, 매수(+), 매도(-)의 평균), 분산이 존재하는 분포를 형성하는 것으로 본다. 그리고 마켓메이커는 시장에서 거래 내역을 분석하여, 주가의 변화 (p), 정보기반 거래자의 주문량 (x), 기타 거래자의 주문량 (u), 각 분산 등을 관찰하여, 최적 호가를 결정하여 유동성을 공급하는 것으로 모형을 만들어 볼 수 있다.

정보기반 거래자는 정보 노출이 최소가 되도록 노력할 것이고, 기타 거래자의 행위를 관찰하여 최적 주문 수량을 결정한다 (x*). 만약 주가의 가치가 평균 주가보다 높아질 것으로 예상된다면, 즉, (v - p0)가 크다면, 주문량을 늘리는 것이 유리할 것이다. 또한, 기타 거래자의 변동성 (σu)이 증가한다면 정보의 노출량이 적어질 것이므로 주문량을 늘릴 수 있다. 그러나 예측한 주가의 변동성 (σv)이 커지면 위험이 큰 것이므로 주문 수량을 크게 하기 어렵게 된다.

마켓메이커는 주가의 변화 (p), 정보기반 거래자의 주문 수량 (x), 기타 거래자의 주문 수량 (u)를 관찰하여 최적 호가 (p*)를 산출한다. 만약 평균 주가 (p0)가 높고, 매수 주문 수량 (x+u)이 크고, 정보기반 거래자의 주가 변동성 (σv)이 크다면, 높은 가격에 호가를 제출할 수 있다. 그러나 기타 거래자의 변동성 (σu)이 크다면, 정보기반 거래자의 정보를 충분히 파악한 것이 아니므로 높은 가격에 호가를 제출하기 어려워진다.

이와 같이 각 거래자의 특성이 정해지면 적당한 모형을 통해 시장의 흐름을 정량적으로 분석해 볼 수 있다. 그러므로 시장미시구조론에서는 거래자들을 유형별, 특성별로 분류하는 것이 대단히 중요한 의미를 갖는다. (위의 자세한 모형은 추후에 자세히 논의하기로 한다).

시장에서 각 참여자들의 거래 행위는 거래 내역이 기록된 틱 데이터를 분석하면 어느 정도는 파악해 볼 수 있다. 거래소에서 실시간으로 기록하여 공개하는 틱 데이터를 분석해 보면 시장의 상황을 어렴풋이나마 그려볼 수 있고, 이 그림을 통해 위의 상황을 분석해 볼 수 있다. 다음 시간부터는 틱 데이터에 대한 특성에 대해 알아보기로 한다.

초개인화 시대의 디지털 비즈니스 요건

2020년을 전후하여 등장한 마케팅 트렌드 중에서 아직까지도 위세를 떨치면서 주목을 받고 있는 키워드로 '초개인화'를 들 수 있습니다. '트렌드코리아 2020 (저자 김난도)'에도 언급된 이 용어는 유통 및 제조업에 종사하는 마케터들의 이목을 단번에 사로잡았습니다. 이렇게 많은 주목을 받았음에도 불구하고 '초개인화'라는 개념은 아직까지 상당 부분 추상적으로 자리잡고 있습니다. 여기에 더해 최근 많은 기업들이 추진 중인 "디지털 기반의 초개인화"를 들여다보면 너무나 다른 아이템들로 구성되어 있어 당황스럽기까지 합니다.

그렇다면 초개인화된 비즈니스와 마케팅의 기본 요건은 무엇일까?

1) Customization? Personalization!

기본적인 사항이지만 고객이 입력하거나 설정한 형태에 따라 정보를 보여주고는 개인화를 한 것으로 착각하는 경우가 많습니다. 사업자는 개인화로 생각하고 정보를 제공했지만 고객은 커스터마이징으로 인식하는 것입니다. 쇼핑몰 광고 중에 한번 찾아본 상품이 내가 다니는 사이트나 모바일 앱마다 추천으로 뜨는 경우가 대표적입니다. 이는 고객의 단말에 저장된 웹사이트 방문 이력과 검색어 등의 관심사를 토대로 맞춤형 광고를 디스플레이하는 일종의 애드테크(Ad-Tech)입니다. 온라인 광고 업계에서 광고주에게 해당 데이터를 제공하는데 문제는 데이터를 제공받은 광고주가 이를 가공하거나 개인화한 리타겟팅(Retargeting) 모델을 만들 여력이 없는 곳이 대부분이기 때문에 고객이 이미 검색한 것과 같은 종류의 상품을 추천하는 수준에 그친다는 점입니다. 고객 입장에서는 자신이 찾아본 상품이 다른 서비스에서도 광고로 보여지면 사생활을 염탐 당하는 느낌을 가질 수 있습니다.

• retargeting
• ad network

• user 사용자/소비자

• interest & information

올해 초부터 서비스를 개시한 마이데이터(본인신용정보관리업) 또한 이와 비슷한 상황입니다. 본래 의도는 마이데이터 사업자가 고객의 동의하에 수집한 개인 신용 데이터를 분석하여 금융 생활에 도움이 될만한 정보를 제공하는 것입니다. 그러나 현재 대부분의 사업자가 제공하는 서비스를 살펴보면 수집한 개인 금융 정보를 일목요연하게 보여주는 정도에 그치고 있습니다. (아직 제도 초기이기 때문에 이해가 가는 면이 있기는 합니다.)

고객의 입장에서 '초개인화'라고 하려면 최소한 '나'에 대한 이해를 바탕으로 상황에 적합한 무엇을 추천해주거나 취향에 맞는 의외의 발견(Discovery)을 통해 감동을 줄 수 있어야 할 것입니다.

2) 데이터로 고객을 이해하는 방법의 변화

그렇다면 기업 입장에서 고객을 이해하기 위해서는 어떤 기술을 활용해 어떤 기본적인 트렌드 거래 전략 노력을 기울여야 할까요? 초개인화 트렌드 이전에도 개인화가 있었고 고객관계관리(CRM), 고객경험관리(CEM), 디지털 로그분석과 같은 마케팅 기법과 도구가 사용되어 왔습니다. 이들과 초개인화 간에 어떤 차이가 있는지 살펴보면 전통적인 개인화 방식과 초개인화의 차이점을 조금 더 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

전통적인 CRM 등의 기법은 고객 정보에 포함된 기본적인 트렌드 거래 전략 인구통계학적 특성, 구매나 관심에 따른 행동 정보, 메시지나 이벤트 프로모션에 대한 반응을 데이터화한 고객 반응 정보 정도의 비교적 단순한 데이터 체계를 가집니다. 이 경우 고객 타겟팅이 마케터의 주관에 의해 결정될 가능성이 높습니다.

초개인화는 이러한 한계를 넘어 고객 상황, 감정에 따른 선호 맥락(Context)을 읽어내는 것을 목표로 합니다. 예를 들면 동일한 개인이라도 늦은 저녁 집에서 낭만에 젖고 싶을 때에는 와인을 찾고, 친구들과 야구장에 갈 때는 맥주를 좋아할 수 있다는 것입니다. 여기서 최근 들어 많이 회자되는 멀티 페르소나(Multi Persona)의 등장을 이해할 수 있습니다. 이를 위해서는 고객에 대한 많은 데이터의 확보와 분석을 필요로 합니다.

과거 데이터를 기반으로 하는 CRM의 데이터 항목은 앞서 언급한 세 가지 관점의 수십여 개 항목이었고 데이터 갱신 주기도 매우 길었으며 실제 갱신되는 정보의 양도 많지 않았습니다. 그러나 고객 선호 맥락을 읽기 위해서는 훨씬 많은 데이터 종류(예: 고객 행동 로그, 고객센터 상담 내용, 온라인 방문 기록, 외부 온라인 활동 정보 등)를 수집하고 이를 분석해서 만들어진 수백~수천 개 항목을 고객 중심으로 묶는 과정이 필요합니다.

이렇게 만들어진 데이터의 구조체를 고객 DNA(Customer DNA, Customer Digital DNA)라고 합니다. 최근 들어 유통서비스, 브랜드 제조사를 중심으로 이를 구축하려는 시도가 활발해지고 있습니다.

• demographic - basic:생년월일, 연령, 성별, 국적, 주거지역, 활동지역. /context:생애 단계, 라이프스타일
• customer value - buying power:구매건수,구매금액,구매빈도,구매 객단가. /activity:방문횟수,방문빈도,최근 방문후 경과일. /membership

• purchasing - customer favor:선호상품,구매다양성,분류별 구매율,상품관심/possibility:구매건수,구매금액,구매빈도,구매객단가. /channel value/segment
• campaign - benefit,offer:선호상품,구매다양성,분류별 구매율,상품관심. /offer condition:구매건수,구매금액,구매빈도,구매 객단가. /campaign channel/segment

• internal sensing - fluctuate:시계열 변동성 항목/channel:최초,최종유입채널, 유입방법. /behavior level
• external sensing - sensing origin:제휴,외부유입 분류. /fluctuate:최근외부활동 sensing. /behavior level

3) 강력한 적시적 실행 능력의 기본적인 트렌드 거래 전략 확보

맥락 기반 개인화에는 시간적 요소(On-time)가 필수적으로 요구됩니다. 고객 상황에 따른 맥락은 자주, 그리고 매우 빠르게 변화하기 때문입니다. 최근 구축되는 데이터 기반 초개인화 플랫폼들이 대부분 이커머스 등 B2C 서비스의 전시노출이나 고객 행동 기반 근실시간 오퍼링 등에 집중되는 것을 보면 알 수 있습니다.

일반적인 빅데이터 환경은 분석가(데이터 사이언티스트) 중심으로 마련되어 왔으나 이의 문제점은 실행력입니다. 고객을 정교하게 분석하고 도출한 인사이트가 아무리 훌륭해도 이를 비즈니스 실행으로 연결할 방법이 없다면 무용지물이 됩니다. 예를 들어 특정 고객이 ‘오늘’ 선호할 만한 상품을 매우 정확하게 예측하는 알고리즘이 있다고 하더라도 결과를 도출하는데 수일이 걸린다거나 분석 환경이 오로지 분석가만 접속 가능한 상황이라면 비즈니스에 활용해 효과를 거두기는 어려울 것입니다. 그렇기 때문에 데이터의 확보적재, 분석을 거쳐 실행으로 빠르게 연결 및 배포(Deploy)하는 구조를 플랫폼화하는 것이 빅데이터 기반 초개인화의 활용성을 높이는 핵심 포인트입니다.

• web log, 채널계, 데이터웨어하우스, 운영계 data, VOC, user log., 서비스 데이터, 외부수집, 제휴채널, 광고플랫폼

• datalake - 데이터 엔지니어, data pipeline:ETL, realtime I/F, mata data MGMT., 데이터 분석가
• archiving, backup

• data insight - data prep, 데이터시각화, 현업분석가
• marketing execution - CRM, R-EBM, 통합발송관리, 마케터
• deploy DBMS

• deploy -> 운영계
• deploy -> 정보계
• deploy -> 채널계

• sandbox - 데이터 엔지니어, sandbox resource(resource management,virtual machine,repository,backup,DBMS)
• data modeling(data prep,modeling,데이터시각화,data security,AI/ML,협업공간), 데이터 분석가

빅데이터와 초개인화 그리고 함정

지금은 빅데이터 활용이 일반화되면서 조금 사그라들기는 했지만 불과 얼마 전까지만 해도 디지털 혁신을 추진하는 기업들이 지향점과 목표조차 제대로 설정하지 않은 채 빅데이터 조직을 만들고 시스템을 구매하는 경우를 심심찮게 볼 수 있었습니다. 필자의 프로젝트를 경험을 토대로 디지털 혁신에 나서는 기업들이 꼭 염두에 둬야 할 점을 정리하면 다음과 같습니다.

1) 요구를 구체화하는 것이 중요합니다

남들이 빅데이터, 초개인화를 한다고 하니 막연하게 따라 시작하는 경우가 많습니다. 그 결과 인건비, 인프라 구축 등 투자 비용만 지출되고 실질적 비즈니스 효과가 미미하거나 회사 방향성에 부합하지 않을 가능성이 높아집니다. 작은 것이라도 비즈니스에 필요한 과제를 발굴하고 기대 수준과 목표를 가능한 구체화하는 것이 중요합니다.

2) 역량에 맞는 시스템·플랫폼을 선정해야 합니다

데이터 분석 인력의 역량 수준과 기술 스펙트럼이 다양하다 보니 분석을 담당하는 인력이 바뀔 때마다 시스템에 대한 요구사항이 달라지는 것을 종종 볼 수 있습니다. 분석가 역량과 맞지 않는 시스템이나 분석 환경은 과투자 혹은 중복 투자를 유발합니다. 필요한 만큼씩 확장해 가거나 유연하게 분석 기술을 변경할 수 있는 클라우드 SaaS 기반 데이터 분석 플랫폼이 대안이 될 수 있을 것입니다.

3) 비즈니스를 아는 사람을 데이터 분석에 참여시켜야 합니다

기업에서 빅데이터 조직을 만들고 일정 기간이 지나 초도 결과물이 나올 무렵이 되면 빅데이터 투자에 대한 회의감이 높아지는 경우가 많습니다. 이유를 분석해 보면 기존 비즈니스 조직과의 단절로 인한 것이 대부분입니다. 데이터 분석가들이 수개월 동안 많은 노력을 기울여 다양한 측면에서 데이터를 분석해 결과를 냈는데 비즈니스를 담당하는 현업의 입장에서는 굳이 분석하지 않아도 알 수 있는 당연한 결과인 경우가 있습니다. 만약 현업 담당자가 분석에 함께 참여했다면 최소 당연한 결과물은 배제할 수 있었을 것입니다. 또한 분석의 결과물을 비즈니스에 반영하는 측면에서도 효과적으로 작용할 것입니다.

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기본적인 트렌드 거래 전략

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[비즈 트렌드] 사업자가 알아둬야 할 2021 트렌드 키워드 5가지는?

변화는 이미 시작되었습니다. 코로나19로 앞당겨진 미래는 어떻게 변화할 것인가가 아닌 얼마나 빠르게 변화할 것인가를 묻고 있는데요. 트렌드의 방향보다 트렌드의 속도가 중요해진 지금, 김난도 교수는 저서 『트렌드 코리아 2021』 을 통해 변화를 예민하게 포착해 빠르게 대응하는 것이 곧 생존전략이라 말합니다. 또, KOTRA는 『2021 한국이 열광할 세계 트렌드』 를 통해 언택트 시대의 불확실성을 돌파할 비즈니스 키워드를 소개하며 새로운 시장을 기본적인 트렌드 거래 전략 성공적으로 개척해 나갈 것을 강조하고 있는데요. 공통적으로 미래를 선도하기 위해 변화의 시기를 어떻게 준비해야 하는가를 제시하고 있습니다. 그럼, 지금부터 뉴노멀 시대의 변화를 준비하는 사업자들이라면 꼭 알아둬야 할 2021년 비즈니스 트렌드 키워드에 대해 살펴보겠습니다.

#브이노믹스 – 바이러스가 바꾼, 바꾸게 될 경제

첫 번째 키워드는 ‘브이노믹스(V-nomics)’입니다. ‘바이러스(virus)’와 ‘경제(economics)’가 결합된 브이노믹스는 바이러스가 바꿔놓은, 그리고 앞으로 바꾸게 될 경제를 의미하는데요. 즉, 산업별로 바이러스로 인한 명암이 교차하며 새로운 경제를 만들어가는 것을 뜻합니다. 사회적 거리 두기가 지속되면서 소비 패턴이 급격하게 변화하는 가운데 언택트 산업의 급속한 성장이 눈에 띄는데요. 이와 함께 업종별로 새로운 비즈니스 모델을 찾기 위한 전환의 노력 또한 계속되고 있습니다.

- V자 회복? K자형 양극화 성장 예상

최근 코로나19의 백신 개발 소식이 전해지며 세계 경제는 ‘V자 반등’에 대한 기대가 높아지고 있는데요. 상황이 호전되면 억눌렸던 소비 욕구가 폭발하며 급속한 성장을 가져올 것으로 내다보고 있기 때문이죠. 하지만 ‘위드 코로나’ 시대가 상당 시간 지속될 것으로 보여 업종별로 희비가 엇갈리는 ‘K자형 양극화’ 현상이 나타날 것이라는 전망도 나오고 있습니다.

- 다변화 성장을 꾀하는 언택트 산업

팬데믹을 딛고 가파른 상승세를 보이는 있는 온라인 커머스 시장은 포스트 코로나 시대에도 지속적인 성장이 예상됩니다. 특히, 무인 셀프 계산대나 드라이브 스루 등 언택트 서비스가 더욱 강화될 전망인데요. 이러한 서비스는 시간 절약, 편리성 향상, 대면 부담 완화, 인건비 절약 등의 이점으로 코로나19 이후에도 확산될 것으로 보입니다. 또한, 온라인과 차별화된 경험을 소비자에게 제공하기 위한 오프라인 유통채널의 다양한 변화도 기대됩니다.

- ‘기본’으로 돌아온 소비의 기준

위기 상황 속에서 소비자들은 본능적으로 검증된 것을 찾으며, 점차 기본적인 트렌드 거래 전략 소비의 본질에 집중하기 시작했습니다. 이벤트나 할인 등의 외부적 요소보다 제품의 안전성이나 품질과 같은 기본적인 요소가 소비 선택의 기준이 되는 것인데요. 이와 함께 기업의 친환경성이나 운영 및 지배구조의 투명성 등도 새로운 소비의 기준이 되고 있습니다.

#레이어드 홈 – 미래 소비 산업의 주체, ‘집’

코로나19로 가장 큰 변화를 겪고 있는 공간은 바로 집이죠. 바깥 활동이 제한되면서 더욱 유익하고 효율적인 집콕 생활을 위한 새로운 주거 문화를 만들어가고 있습니다. 밖에서 했던 모든 활동들을 집에서 할 수 있도록 공간의 제약을 없애고 기능을 다양화하고 있는데요. ‘레이어드 홈’은 ‘층’을 의미하는 ‘레이어(layer)’처럼 기본적인 집의 기능 위에 새로운 기능을 추가하며 무궁무진한 변화를 선보이고 있음을 의미합니다. 이처럼 다채로운 기능이 더해지며 다기능성 공간으로 변화하고 있는 집은 미래 소비 산업의 중심지가 되고 있습니다.

- 집의 기본 기능, 심화하다

어떻게 하면 더 편안하고, 즐겁고, 효율적인 집콕 생활을 할 수 있을까를 고민하던 사람들은 집의 기본 기능을 강화하여 삶의 만족도를 높이고 있습니다. 이에 따라 공기청정기나 의류 관리기 등 위생과 관련된 가전제품이나 공간의 다양한 활용을 위한 인테리어 가구 구매가 늘어났는데요. 집의 기본 기능인 ‘휴식처’의 의미가 심화되며 웰빙 집콕 라이프를 추구합니다.

- 집의 확대된 기능, 새로움을 더하다

운동하고, 영화 보고, 커피를 마시던 당연했던 일들이 어려워진 지금, 사람들은 집 안에 다양한 공간을 만들어 예전의 일상을 이어가고 있습니다. 홈트, 홈카페, 홈시네마 등 개인의 취향에 맞는 특색 있는 공간으로 집의 기능을 새롭게 확대한 것인데요. 이러한 변화를 통해 집은 단순한 주거 공간이 아닌 라이프 스타일 플랫폼으로 자리 잡게 되었습니다. 또한, 재택근무가 일상화되면서 ‘슬리퍼를 신고 편하게 다닐 수 있는 동네’로 생활공간이 확장되며 상호작용을 통한 새로운 소비 패턴으로 나타나고 있습니다.

#자본주의 키즈 – 소비의 주역이 될 ‘머니 프렌들리’ 세대

돈과 소비에 대한 편견이 없는 소비자들이 새롭게 등장했습니다. 어려서부터 광고, 시장, 금융 등 자본주의적 요소에 친숙하고 자본주의의 생리를 몸으로 체득한 세대를 가리키는데요. 이른바 ‘MZ 세대’라 불리는 이들은 1980년대 초에서 2000년 사이에 태어난 ‘밀레니얼 세대’와 1990년대 중반부터 2000년대 초반에 태어난 Z세대입니다. ‘소비의 롤러코스터를 탄 자본주의 키즈’로 대변되는 이들은 유행을 선도하고, 비즈니스의 방향을 주도하며, 브랜드의 흥망을 결정하는 새로운 소비 세대로 떠오르고 있습니다.

- 돈에 솔직한 ‘MZ 세대’의 ‘롤코 라이프’

자신의 욕망에 솔직한 MZ 세대는 ‘플렉스형 소비’를 통해 소비로부터 행복을 찾습니다. 그러나 자신만의 합리적 소비 계획으로 중고시장이나 최저가를 활용하는 것에도 주저하지 않는데요. 특히, 시장의 논리에 민감해 자신도 모르게 속으면서 접한 ‘뒷 광고’에는 강한 거부감을 표현하지만, 대놓고 하는 ‘앞 광고’에는 관대합니다. 돈을 노력의 대가로 연결해 생각하는 이들에게 자본주의 신념에 어긋나는 마케팅 전략은 더 이상 효과를 거둘 수 없습니다.

- 합리적 자산관리, 일상이 된 재테크

풍요롭게 자란 자본주의 키즈는 자산관리에 관심이 많아 주식투자나 부동산 등 재테크에 열중합니다. 예전엔 주로 연예인들의 시시콜콜한 이야기를 나누었다면, 이젠 작은 모임에서도 투자 관련 주제가 가장 큰 이슈가 되곤 하는데요. 거침없이 투자를 하며 재테크를 위해 열성을 다하는 이들은 일찍부터 투자를 통해 자산을 축적하는 데 노력을 기울이며 풍요로운 미래를 철저히 준비해 가고 있습니다.

#경험 소비 시대 - 언택트 시대의 감성 마케팅

변화의 가속화는 삶의 지향점을 ‘소유’에서 ‘경험’으로 바꾸어가고 있습니다. 새것에 의미를 두기보다 취향을 공유하며 다양한 상품을 중고로 즐기고, 구매부터 재구매까지 모든 소비 과정에 경험적 의미를 부여하고 있는 것인데요. 즉, 누가 더 많이 소유하고 있는가보다 누가 더 많은 경험을 했는가가 삶의 만족도를 평가하는 새로운 기준이 됩니다. 또한, 기업들은 비대면 사회에서 오히려 대인 교류에 대한 욕구가 증가한 고객들에게 경영과 마케팅을 통해 최대한 사람의 감성으로 다가가기 위한 노력을 지속하고 있는데요. 이렇듯 다양한 경험은 빠르게 변화하는 사회와 어려워진 경제 상황으로 갈수록 커지는 불안감을 해소하는 데 도움을 줍니다. 언택트 시대이지만, 언택트에만 집중하기보다 사람의 손길이 필요함을 인식하며 변화에 서서히 접근해 나가는 것이 포인트입니다.

- N차 신상, 취향 공유와 재테크가 합쳐진 중고마켓

여러 차례 거래되더라도 신상품과 다름없이 받아들여지는 ‘N차 신상’은 취향의 공유와 새로운 재테크 수단으로 최근 큰 주목을 받고 있습니다. 특히, 명품이나 한정판 운동화에 프리미엄을 붙여 되파는 ‘리셀’은 MZ세대의 새로운 투자법이기도 한데요. 새 제품을 많이 소유하는 것보다 특별하고 희귀한 아이템을 사용해봤다는 경험 자체를 중요시 여기며, 경험이 끝나면 쌓아두지 않고 다른 사람에게 팔거나 무료로 나눠주는 것이죠. 이와 같은 ‘N차 신상’은 처분에서 다시 구매로 이어지는 ‘순환형 소비문화’로의 전환을 보여주고 있습니다.

- CX 유니버스, 고객 경험의 총체적 관리 강화

‘CX’는 ‘고객 경험’이라는 뜻의 ‘Customer eXperience’의 약어로, 기업이 총체적인 고객 경험 관리를 통해 호의적인 태도와 친밀한 관계를 형성해 나가는 노력을 ‘CX 유니버스’라고 명명한 것입니다. 소비자들은 기업과 브랜드의 세계관을 함께 공유하며 믿음을 갖게 되고, 제품과 서비스를 이용하며 믿음은 더욱 공고해지죠. 나아가 자발적으로 정보를 확산하는 ‘팬슈머’로까지 발전하게 되는데요. 기업은 고객 경험의 총체적 관리를 통해 ‘마블 유니버스’의 팬덤과 같은 충성도 높은 고객으로 이끌어나가야 합니다.

#전략적 피보팅 – 변화에 빠르게 대응하는 뉴 비즈니스

‘피보팅(pivoting)’이란, ‘축을 옮긴다’는 뜻으로 최근 들어 사업 전환을 일컫는 경제 용어로 자주 쓰입니다. 보통 스타트업 기업들이 ‘사업 방향의 전환’이라고 부르는 단어이기도 한데요. 요즘처럼 소비 시장이 급격히 변화할 때, 비즈니스 모델의 재빠른 전환은 기업의 생존을 좌우하는 최적의 전략이 됩니다. 따라서 제품과 마케팅 등 경영 전반에 걸쳐 다양한 가설을 세우고 전략을 테스트하며 상시로 사업 방향을 수정해 나가는 것이 중요합니다.

- 사업 모델 전환을 위한 다양한 전략 구축

남보다 앞선 사업 방향 전환을 위해서는 각 기업에 적합한 차별화된 피보팅 구축이 필요한데요. 기술이나 노하우, 시설 설비 등의 고유 역량 중심으로 사업 모델을 전환하거나, 고객의 변화에 따른 즉각적인 대응이나 새로운 상품이나 판로를 개척해 사업 전환을 모색할 수도 있습니다.

- 최종 목표는 변화에서 살아남는 것!

피보팅의 목표는 규모의 경제에서 속도의 경제로의 전환입니다. 이를 위해서는 실패를 두려워하지 않는 유연한 조직과 빠른 방향 전환을 위한 규제 정비, 학습 역량 등을 갖추는 것 이 중요한데요. 변화에서 살아남기 위한 빠른 태세 전환, 기업의 새로운 생존전략이 될 것입니다.

변화는 흐름 기본적인 트렌드 거래 전략 속에서 나타납니다. 마치 코로나19로 순식간에 다가온 것처럼 보이지만, 사실 변화는 흐름을 벗어나지 않고 서서히 진행되고 있는데요. 다만, 올해는 가속도가 붙은 변화를 얼마나 빨리 따라잡느냐가 중요합니다. 팬데믹 속에서도 평정심을 잃지 않고 소비자의 니즈를 더욱 빠르고 정확하게 파악하여 앞서 나가는 것, 새로운 사업을 준비하는 모든 비즈니스맨을 위한 가장 효율적인 전략이 될 것입니다.

Olymp Trade에 대한 10 가지 최고의 기술 거래 전략

많은 요인이 거래 결과에 영향을 미칩니다. 당신은 그들 중 일부에 대해 아무것도 할 수 없지만 심리학과 돈 관리에 끊임없이 노력할 수 있습니다. 그러나 자산 가격을 예측할 수 없다면 이러한 기술은 쓸모가 없습니다.

성공적인 투자는 좋은 진입 점을 찾는 것에서 시작됩니다. 그리고 이것은 강력한 심리학이나 유능한 자금 관리가 당신을 도울 수없는 것입니다. 매 거래 세션에서 언제 상승 또는 하락 거래를 개시해야하는지 이해하는 것이 중요합니다.

그러나 어떤 예측 방법을 선택해야합니까? Olymp Trade에서 가격이 어느 방향으로 진행 될지 예측하는 방법은 여러 가지가 있습니까? 특히 당신을 위해 우리는 가장 인기 있고 효과적인 거래 기술에 대한이 기사를 준비했습니다.

각 섹션은 방법에 대한 간략한 설명입니다. 이 정보를 사용하여 공부를 계속할 수 있습니다. 요약 형식에도 불구하고이 자료는 거래자의 작업에 사용할 수있는 접근 방식을 잘 이해하는 데 도움이됩니다.

기술적 분석 패턴을 사용한 추세 분석

기본적인 트렌드 거래 전략

패턴은 기술 분석의 섹션 중 하나가되었습니다. 일종의 차트 이동 계획입니다. 현재 자산 차트가 어떤 패턴과 비슷하면 거래자는 올바른 방향으로 거래를 시작할 수 있습니다.

금 차트는 우리에게 훌륭한 예를 제공했습니다. 자산은 소위 "머리와 어깨"패턴을 형성했습니다. 이것은 추세 방향의 변화를 나타내는 반전 형성입니다. 왼쪽 어깨 (L), 오른쪽 어깨 (R), 머리 (H)의 세 가지 요소로 구성됩니다.

"삼각형", "트리플 탑", "다이아몬드"등과 같은 다른 성공적인 패턴이 있습니다.

경제 뉴스 거래

경제 뉴스는 여러 국가의 부처에서 보내는 중요한 보도입니다. 투자자들은이를 이용하여 지역 경제에 문제가 없는지 판단합니다.

우리는 보고서의 종류, 전문가 예측, 출판 날짜 및 시간에 대한 정보를 제공하는 경제 달력의 도움을 받아 이러한 릴리스 일정을 미리 알고 있습니다.

여기 에서 경제 달력에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 . 중요한 이벤트를 사소한 이벤트와 구별하는 방법을 배우고 거의 항상 트렌드 난류로 이어지는 주요 보고서 목록을 얻을 수 있습니다.

가격 행동

이것이 일중 거래에 가장 효과적인 접근 방식이라는 의견이 있습니다. 실제로, 가격 행동은 모든 시장 및 거래 모드에서 진입 점을 찾는 방법을 가르쳐 줄뿐만 아니라 그것은 당신에게 더 많은 것을 제공합니다. 즉, 시장에 대한 이해입니다.

Olymp Trade에서 가격 행동 거래를 시작하려면 무엇이 필요합니까? 첫째, 지원 및 저항 수준을 잘 이해해야합니다. 자산 가격 제한의 일종입니다. 자산 가격이 반전 될 위치를 미리 알 수 있습니다.

두 번째는 일본식 촛대 또는 막대 차트입니다. 이러한 시장 동향을 제시하는 방법은 거래자에게 선택한 기간 동안의 가격 고점과 저점에 대한 자세한 그림을 제공합니다.

Price Action의 개념은 누가 시장을 지배하는지 (황소 또는 약세)를 시각적으로 확인하는 것입니다. 예를 들어 촛대 최고가가 상승하면 황소 (구매자)의 힘을 분명히 알 수 있습니다. 지원 및 저항 수준에 가까운 진입 점을 찾는 것이 좋습니다.

주의 깊게 봐. 다시 금 차트입니다. 저항선 (가격이 넘을 수없는 수평선) 근처에 3 개의 촛대가 나타나고 고점은 하락했습니다. 가격 행동 거래자에게이 순간은 하락 거래에 들어갈 수 있습니다.

수익 보고서 분석

Olymp Trade 거래에 대한 이러한 접근 방식은 전문 금융가 및 회계사에게만 적합 할 것으로 보입니다. 그러나 그렇지 않습니다! 어쨌든 회사 전체를 사지는 않을 것입니다. 우리는 그들의 주식 동향을 따르고 있습니다. 그리고이를 위해 EBITDA와 EBIT의 차이를 알 필요가 없습니다. 당신도 그것에 대해 배울 수 있다면 좋을 것입니다.

투자자들이 관심을 가지는 회사의 가장 중요한 지표는 이익과 배당금입니다. 회사가 수익성이없는 분기를보고하면이 배경에 비해 주식 가격이 낮아질 수 있습니다. 아니면 이사회가 배당금을 지급하지 않고 의심스러운 스타트 업에 투자하기로 결정했을 수도 있습니다. 이것은 자산 가격이 낮아질 수있는 또 다른 이유입니다.

그러나 마이크로 소프트, 구글, 페이스 북, IBM, 애플과 같은 안정적인 기업은 좋은 성과를 내고있어 마지막 위기까지 주가가 상승하고있다. 그건 그렇고, 당신은 x20 승수를 사용하여 이러한 자산 중 하나를 사고 팔 수 있습니다. 이는 잠재 수익이 20 배 증가한다는 것을 의미합니다.

아직 피보나치에 대해 들어 보지 않으셨습니까? 간단히 말해 피보나치 방법은 수학자 레오나르도 피사노의 과학적 연구를 기반으로 한 일련의 가격 분석 기술입니다.

예를 들어, 피보나치 수준은 자산 가격 반전 지점을 미리 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 비주얼 하이 및 로우를 사용하여 그리드를 설정했습니다. 나머지 레벨은 자동으로 나타납니다. 그리고 상인은 하향 거래를하고 적어도 두 번의 수익을 올릴 수 있습니다.

또 다른 훌륭한 사례 연구가 있습니다. EUR / GBP 차트를 살펴보면 피보나치 수준이 엄청난 양의 신호를 제공했음을 알 수 있습니다.

Lifehack : 자산 가격이 일부 피보나치 수준에 도달 할 때까지 기다리지 않으려면 가격 주문을 사용하는 것이 좋습니다.

피보나치 기술의 사용을 마스터하고 싶다면 이 기사를 반드시 읽어야합니다!

장중 거래를 할 때 투자자는 종종 가격 반전을 찾습니다. 그들은 그걸 어떻게 햇어? 이건 간단하다! 오실레이터 인디케이터는 반전 신호를 얻는 데 가장 도움이됩니다.

여기에는 RSI, Stochastic, CCI, DeMarker, ADX 및 기타 여러 지표가 포함됩니다. 대부분의 경우 작동 원리는 매우 간단합니다. 상위 영역 (과매 수)과 하위 영역 (과매도)이 있습니다. 지표 선이 영역 중 하나에 들어갔다면 자산이 과매 수 또는 과매도 (즉, 가격이 너무 많이 하락 또는 상승)했음을 의미하므로 반전을 준비 할 때입니다.

아래 이미지를 살펴보십시오. CCI 및 RSI 라인이 음영 처리 된 채널 아래 또는 위에있는 영역으로 들어갑니다. 한편, 자산 가격은 상승했다가 다시 하락하여 나중에 상승합니다. 그러나 오실레이터는 트레이더가 진입 점을 찾는 데 도움이되었습니다.

공황 및 신문 소문

기다릴 수 있다면 차트를 전혀 분석하지 않고 거래 할 수 있습니다. 이를 위해서는 최소한 정치와 국제 관계에 대한 기본적인 이해 만 있으면됩니다.

1. 북한이 핵 실험이나 미사일 발사를하면 일본 주가 지수 (닛케이 225 등)가 하락하는 경향이있다.
2. COVID-19 코로나 바이러스의 전 세계 확산으로 미국과 유럽 연합의 비즈니스 활동이 중단되었습니다. 그리고 사업이 중단되는 즉시 국가의 GDP도 하락할 것이며이 요인은 환율과 주식 시장 모두에 매우 강력한 영향을 미칩니다.
3. 고위 경영진의 해임이나 이사회의 혼란은 필연적으로 주가에 부정적인 영향을 미칩니다. 증권의 붕괴는 보잉과 그 악명 높은 737 MAX의 경우와 마찬가지로 비극적 인 상황으로 인해 발생할 기본적인 트렌드 거래 전략 수도 있습니다. 에티오피아와 인도네시아에서 항공기 충돌로 인해이 모델의 사용 허가가 취소되고 비용이 증가했습니다.

이동 평균

단순 이동 평균 (SMA)은 특정 기간 동안 자산의 평균 가격을 명확하게 보여주는 인기 지표입니다. SMA 설정에 기간이 50 인 경우 평균 가격은 지난 50 개의 캔들 스틱으로 계산됩니다.

자산 가격이 SMA 라인보다 낮 으면 자산 가격이 낮아지는 경향이 있다고 가정합니다. 그러나 차트가 선을 넘어 서면 구매자는 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.

Olymp Trade Signals 및 분석의 사용

매일 리뷰는 회사의 블로그에 게시됩니다. 중요한 이벤트에 대한 정보 또는 서로 다른 자산의 가격 변동에 대한 세 가지 시나리오 중 하나를 사용할 수 있습니다.

전문가 자격을 보유한 트레이더를위한 분석 검토에는 통화 쌍, 지수, 주식 및 기타 자산에 대한 7 가지 예측이 포함됩니다. 이것은 많은 시간을 들이지 않고도 잘 근거가있는 거래를하기에 충분합니다.

또한 자산을 결정하고 거래 플랫폼에서 추세의 방향을 예측하는 데 도움이되는 흥미로운 정보를 찾을 수 있습니다.

개인 거래 강사

모든 Olymp Trade 고객은 개인 재무 컨설턴트 덕분에 초보자에서 자율 수준으로 빠르게 이동할 수 있습니다. 어드밴스드 상태에서는 이미 컨설턴트와의 정기 상담이 가능하지만 전문가 트레이더 만 효과적이고 집중적 인 교육을받습니다.

• 첫째, 컨설턴트는 필요한 이론적 교육의 종류를 정확히 기본적인 트렌드 거래 전략 결정하고이를 얻을 수 있도록 도와줍니다.
• 둘째, 개인 거래 강사가 거래 방법, 돈 관리 방법, 거래 손실로부터 자신을 보호하는 방법을 자신의 예를 통해 보여줄 것입니다.
• 셋째, 금융 고문이 거래시 흥분을 극복하고 침착하게 유지하는 방법을 알려줄 것입니다.

게다가 각 기술을 다른 기술과 결합 할 수 있다는 사실을 잊지 마십시오. 이러한 공생은 신뢰성을 확인하거나 더 많은 신호를 얻는 데 사용할 수 있습니다.

기본적인 트렌드 거래 전략

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