실: 이동 평균 기울기 RSI (?) - EA에 대한 피드백이 높이 평가되었습니다.
작년에 저는 바이 입국을 위해 양초가 BB 위반 (2 배속)과 RSI가 특정 수준 (25 배) 이하로 내려야 만하는 상황을 사용했습니다. 그 후, 나는 반대쪽에서 거래를하고 DeMarker oversold 수준에서 거래를 마감했습니다.
어쨌든, 내가 이것을 역행했을 때 (2003 년부터 99. %의 틱 정보 품질)이 일종의 일을했지만 정직하지는 않았다. 그 이유는 추세가 진행되는 시장, 즉 BB를 넘어 한 쌍의 양초가 있고 또한 과도한 RSI 항목이있는 시장이라면 나는 구타를 당했다. 그리고 저는 미니 마틴 게르 (mini-martingale)를 통해 이것을 (완고하게) 정복하려고했습니다. 이것은 같은 방향으로 계속되는 거래에 연속적으로 합류하는 것을 의미했습니다.
맞춰봐, - 실제로는 아니지만. Profit 변수를 1.18에서 1.22로 변경했습니다. 그리고 또한 침체 . 우리는 그것에 대해 이야기하지 않습니다.
그것은 저에게 두 가지 중요한 점을 생각하게합니다.
1. 범위 시장과 동향 시장을 발견하는 방법?
2. 일단 당신이 1.를 발견하면, 몇 패자를 피함으로써 성능을 향상 시키십시오. 나는. 추세 조건에 대한 접근 방식과 범위 조건에 대한 접근 방식을 갖추고 있습니다.
포인트 1에 관해서, 나는 해결책이 있다고 믿는다. 그것은 종가에 근거한 단순 이동 평균 (SMA)의 경사이다. 나는 가격이 SMA보다 높을 때 오랫동안 기다리고 싶습니다. 글쎄요, SMA의 각도를 계산하기가 다소 어려우므로 주어진 개수의 술집 (또는 원하는 정보 점)에 대한 가격 인상을 계산하는 것이 주위에 있다고 믿습니다.
따라서 매개 변수의 초기 집합은
1. 사용하려는 SMA의 기간 (예 : 50)
2. 지난 5 년 동안의 가격 변동률 (%)은 어떻게됩니까? (변화율 ROC)
SMA (50)의 이전 5 개 막대에 대한 가격 인상이 20 % (추측 컨데 단서 없음)라고 가정합시다.
그런 다음 가격이 SMA (50)보다 높고 이전 5 개 막대의 가격 인상이 15 %를 초과하는 경우 OK라고 말하며, 추세 시장이라고 생각합니다. 뛰어 들다
여기 내 질문이 온다. 환상적인 구매 방법은 무엇인가?
이제 시장이 성립되었습니다.
a) 구매 진입 신호
b) 정지 손실
c) 인출 이익 또는 후행 중지 또는 내부 가치로 나가는 종류의 퇴장.
보기 a)
내 생각은 다소 빠른 RSI, 주 RSI (5)의 과매 화 신호를 이용하는 것이 었습니다.
TRENDING MARKET에 대한 진입 조건은 다음과 같습니다.
5 마디 이상의 SMA (50) 및 ROC (50) 이상의 가격이 15 % 이상이고 RSI (5)가 30 미만인 경우 구매하십시오.
시장을위한 그 반대 :
5 마디 이상의 SMA (50) 및 ROC (50) 미만의 가격이 -15 % 이상이고 RSI (5)가 70을 초과하면 시장.
b)
정지 손실은 Average True Range Hint 4 x ATR (14)의 배수 또는 고정 pip stop 손실 일 수 있습니다. (나는 시장 변동성에 적응하지 못하기 때문에 그 사람들의 편견이 아니다. 대안은 기술적 인 차원에서 손실을 막기위한 것이지만, 어떻게 코딩 될지 모른다.
c)
마치에서 예를 들어 출구 정류장과 같은 출구가 있어야합니다. 이익의 10 %. 따라서 거래가 60 pips가되면 스톱 손실은 입력 6 pips입니다. (이것들이 충분한 질병이라고 확신하지 못한다.) 우리는 다른 것을 지정할 필요가 없습니까?
내부 가치에 대해서는 RSI (5)에서 70 세 이상으로 마감 될 수 있습니다. (그러나 나는 당신을 hsouldn't로 데려 오는 동일한 내부가 당신을 알아낼 수 있지만 누군가는 알고 있습니다 . )
지금, 우리가 건너 뛰는 시장을 토론하게하십시오 :
우리가 ROC (50)를 5 개 이상의 펍 (pub) 이상으로 15 % 이상 또는 -15 %보다 큰 (다시 방금 대기에서 끌어 낸 양) 것으로 정의한 이래로 다양한 시장은 ROC가 더 작은 곳입니다 15 % 이상 -15 % 이상.
이 상황에서 우리는 RSI를 가격, 즉 SMA (50) 위에 놓으면 RSI (5)가 70 이상으로 짧아지면 시장 신호에 대해 RSI와 반대로 거래하려고합니다.
그래서 그것은 거래 시스템이 어떻게 생겼는지에 대한 제 생각에 관한 것입니다.
여기에 대한 더 큰 요점은 :
나는 모든 단일 거래 사인에 대해 일관되게 1 % 또는 2 %를 무차별 적으로 사용하는 것이 환상적인 아이디어는 아니라고 생각합니다. 어떤 것은 다른 것보다 낫다. 조건이 정확히 같더라도. 혼란 스러울 지 모르겠지만 RSI (5)가 30 이하로 떨어지면 EA가 항상 구매한다고 말하며, RSI가 25로 종료되거나 심지어 29 또는 12로 종료되는 경우 2 %로 끝납니다. (예 : RSI (5)가격 변동률 (ROC) 가 8시에 끝나는) 극단적 인 수준에서 오는 거래가 더 날카로운 반전 또는 경향으로 이어지지 않으며 또한 외부에서 멈추지 않을 가능성이 높으므로 시험 할 가치가 없다. 위험 자본의 높은 합금은 평형의 5 %를 나타냅니다.
나는 당신의 가격 변동률 (ROC) 생각을 사랑할 것이고, 물론 누군가가 이것을 프로그래밍하는 것을 느낀다면, 나는 테스트를 해줘서 기쁘다. 나는 TickData Suite를 가지고 있으며, 품질의 백 테스팅을 할 수있다.
가격 변동률 (ROC)
주식 보조지표 중 하나인 ROC(Price Rate Of 가격 변동률 (ROC) Change)에 대해 알아보겠습니다.
ROC(Price Rate Of Change) 또는 Price ROC라고 부르는 이 보조지표는 모멘텀을 기반으로 한 지표이고, 과거 일정 시점의 가격 대비 현재 주가의 변동률을 나타냅니다. 추세의 반전을 확인하는 지표로 사용됩니다.
ROC 지표는 0부터 시작하며, 시장 가격이 상승 추세인 경우 ROC는 0보다 큰 값 을 갖게 되며, 하락 추세인 경우 ROC는 0 미만의 값 , 음수 값을 갖게 됩니다.
💡 핵심 요약
- ROC는 0을 중간값, 기준선으로 갖는 가격 변동률 (ROC) 보조지표이다
- 일반적으로 기준선(0)을 상승 돌파하는 경우 매수신호, 하락돌파하는 경우 매도신호로 본다
- 주가가 횡보시, ROC도 동일하게 0에서 횡보한다. 이때는 ROC보다는 다른 보조지표를 참고하는 것이 좋다
ROC 계산 방법
ROC는 위와 같은 식으로 계산합니다.
일반적으로 종가 기준으로 계산하지만, 시가나 저가, 고가 기준으로 계산을 할 수도 있기는 합니다만 보편적으로 쓰이지는 않습니다.
ROC를 계산할 때 N일은 일반적으로 2주(=14일)를 사용합니다.
ROC를 이용한 매매기법
예시. Unity Software Inc. (U)
2021. 2. 21 기준 Unity Software 주가 및 PRICE ROC 차트 (N=14)
뉴욕거래소에 상장된 유니티 소프트웨어 차트를 한번 보겠습니다.
2020년 10월경 ROC가 0을 상향돌파 하면서 주가가 상향세를 탄 것을 확인할 수 있습니다. 그 뒤에는 ROC가 0을 하향돌파하면서 하향세를 탔네요.
이건 추가적인 정보인데, 2월 5일경에는 유니티 소프트웨어의 주가가 급락을 했습니다. 4분기 실적이 애널리스트가 예상한 것보다 더 좋게 나왔지만(예상: 조정 주당손실 14센트, 실제: 조정 주당손실 10센트) 더 높은 수준이었던 투자자들의 기대치를 만족시키지 못했다는 분석이 나왔습니다.
PRICE ROC는 -19를 기록하고 있는데 제가 유니티에 투자를 한다면 ROC가 0에 근접할 때까지는 관망할 것 같습니다. 물론 다음날부터 바로 상승반전이 일어날 수도 있는데 그건 모르는 일이죠 😄
ROC의 한계
ROC는 주가가 횡보할 때 0 근처에서 소폭으로만 이동해 투자 지표로 삼기 어렵습니다. 주가에 변동성이 어느정도 있을 때 의미 있는 지표입니다.
반대로 변동성이 지나치게 큰 경우에도 매매 지표로 활용하기가 어려우니 이때는 ROC가 아닌 다른 지표를 참고하는 것이 바람직합니다.
가격 변동률 (ROC)
: 이번에는 가장 많이 사용하는 보조 지표에 대해서 간략하게 정리해보고자 한다. 대부분의 보조 지표를 이번 기회에 알게 되었는데, 공부하면서 상당히 유용하다고 생각되는 지표들이 많이 있었다. 물론 결과론적인 접근이 대부분이지만, 확실히 주식 차트에는 투자자들의 심리가 반영되었기 때문에, 과거와 비슷한 이벤트가 다시 반복적으로 발생할 확률이 상당히 높은 것 같다. 이러한 보조 지표를 잘 활용하면, 가격의 추세를 예측하는데 좀 더 도움이 될 수 있을 것이라고 생각한다.
일반적으로 보조 지표의 종류는 추세 지표, 변동성 지표, 모멘텀 지표 그리고 시장강도 지표로 구분된다.
1) 추세지표란 가격이 진행하는 방향, 즉 가격에 대한 추세를 알아보는 지표이다. 이전 글에서 언급한 이동평균선(MA)을 포함해서, MACD, ROC, DMI & ADX 등이 대표적인 추세 지표이다. 그리고 단순히 추세 지표만을 가지고 미래 가격에 대한 예측을 하는 것은 위험한 행동이다. 추세 지표는 과거부터 현재에 대한 추세를 의미하는 것이지, 미래에도 지속적으로 이러한 추세가 유효할지는 알 수 없기 때문이다. 그렇기 때문에 다음과 같은 지표들을 함께 고려해야 한다.
2) 변동성 지표란 가격에 대한 변동성, 즉 얼마나 빠르게 상승 또는 하락을 할 것인지 알아보는 지표이다. 변동성 지표는 보통 짧은 기간 동안 주가의 등락 폭이 어떻게 변할지에 대해 초점을 맞춘다. 이러한 특성을 이용하여, 매매 타이밍을 잡는데 유용하고 단기매매에서도 자주 활용된다. 대표적인 변동성 지표로는 볼린저밴드(Bollinger Band), Envelope 등이 있다.
3) 모멘텀 지표는 투자 심리나 현재 추세에 대한 유효성을 확인하는 지표로 많이 사용된다. 즉, 현재 가격이 상승 추세를 보이고 있는데, 이러한 상승 추세에 대한 "힘"이 아직 붙어있으니 앞으로 추가적인 상승을 보일 것인지, 아니면 "힘"이 없으니 하락으로 전환을 할 것인지 판단할 수 있다. 대표적인 모멘텀 지표는 Monetum, Stochastic, CCI, MACD Oscillator 등이 있다.
4) 시장강도 지표는 모멘텀 지표와 유사하게 추세나 변동성에 대한 강도를 나타내는 지표이다. 그러나, 모멘텀 지표와는 다르게 주로 거래량을 포함시켜 가격을 예측하는 것이 특징이다. 대표적인 예로는 거래량에 대한 MA, OBV, RSI 등이 있다.
이 외에도 정말 많은 보조 지표들이 존재한다. 확실히 아무것도 모르고 주식에 뛰어드는 것 보다는 이러한 지표들을 어느 정도 이해하고, 볼 줄 안다면 투자에 대한 성공률을 높일 수 있을 것이라고 생각한다. 본인도 가격 변동률 (ROC) 이러한 보조 지표를 보는 방법을 익히고 싶지만, 이번에는 AI에게 맡겨서 학습을 시켜보기로 했으니, 다음 기회에 배워보도록 하겠다.
1. MACD ( Moving Average Convergence and Divergence)
: MACD는 검색만 해도 친절하게 설명해놓은 글들이 정말 많기 때문에 여기서는 간단하게 개념만 짚고 넘어가려고 한다. MACD는 이동평균수렴&확산법이며, 기존의 MA에서 한 단계 더 나아간 지표이다. 보통 MACD는 MACD 뿐만 아니라 Signal 및 Oscillator을 함께 계산하고, 계산식은 다음과 같다.
1) MACD : 12일 EMA - 26일 EMA
2) Signal : MACD 9일 EMA
3) Oscillator : MACD - Signal
계산식을 보면 무척 단순하다. MACD는 12일 지수이동평균 - 26일 지수이동평균이고, Signal은 앞에서 구한 MACD에 대한 9일 지수이동평균을 한 번 더 구한 값이다. 마지막으로 Oscillator는 MACD와 Signal의 차이 값이다. 그럼 "이 지표를 어떻게 이용하냐?" 라는 질문을 던질 것이다.
위의 그래프는 일 자별 가격 차트에 대한 MACD, Signal, Oscillator 그래프이다. 아래 그래프들 중에서 검은 선은 MACD, 빨간 선은 Signal 그리고 아래의 Histogram들은 Oscillator을 의미한다. 보통 Oscillator가 (-)에서 (+)로 전환될 때, 매수를 하고 반대일 경우에는 매도를 한다. 위의 차트에서 Oscillator 기반의 매수/매도를 충실히 이행했더라면, 큰 수익을 봤을 것이라고 생각한다.
MACD 지표에 대한 매수, 매도 기법은 정말 다양하다. 각 개인마다 다르다고 할 정도로 해석하는 방법에는 수 많은 방법들이 있다. 이러한 방법들은 다른 전문가들이 설명한 글들이 많이 있으니 궁금하다면 검색해서 참고해보길 바란다.
그렇다면 1시간 단위의 차트에도 같은 기준으로 적용하면 잘 나올 것까? ( MACD 12, 26, 9 ) 일단 본인이 1시간 차트에도 동일한 기준 (12, 26, 9)로 MACD를 그렸을 때, 결과는 썩 좋지 않았다. 어찌보면 당연하겠지만, 시간 단위의 차트에서 투자 심리를 반영하기에 12시간, 26시간은 상당히 짧은 것 같다. 이 때문에 시간 단위 차트에서의 MACD를 구할 때는 적정한 기간을 찾아내야 했고, 나름 열심히 돌려봤을 때 적정한 기간을 찾아보았다.
사실 MACD를 통해 기대하는 것은 모델을 학습시킬 때, Oscillator가 Agent로 하여금 매수 또는 매도에 대한 Action을 판단하는 데, 있어서 하나의 중요한 Data로 적용할 수 있을 것이라는 점이다. 즉, Oscillator가 (-) 값을 가지거나 가지려고 할 때는 매도를 지향할 것이고, 반대로 (+) 값을 가질 때는 매수를 지향하는 방향으로 학습이 될 수 있다는 점이다. 그리고 앞으로도 소개할 보조 지표들에 대해서는 현재 차트에 맞도록 기간 또는 Parameter 조정이 빈번하게 필요하다. 이러한 경우, 학습 모델의 목적에 알맞게 최대한 방어적으로 Agent가 행동할 수 있도록 보조 지표를 변환할 예정이다.
2. Rate of Change (ROC) & Momentum
: 일반적으로 모멘텀(Momentum)은 현재 가격에서 일정 기간 전의 가격, 또는 이동평균가격을 차감함으로써 추세를 확인하는 지표이다. 이 값이 0보다 클 경우 상승 추세를 의미하고, 반대일 경우에는 하락 추세를 나타낸다고 볼 수 있다. 모멘텀에서 주의해야할 점은 기준일부터 어느 시점 이전의 가격을 차감하거나 이동평균에 대한 기간으로 설정할 것인지가 중요하다. 그 이유는 차트마다 유효하게 적용되는 기준 값이 다르기 때문이다.
이러한 기준을 잡기 위해서는 다음과 같은 특징이 모멘텀에서 나타나야한다. Momentum의 값이 0보다 크고 점차 커지고 있을 경우, 가격 또한 상승 추세를 보여야 하며, 반대도 마찬가지이다. 그리고, 가장 중요한 부분은 이러한 추세가 가격에 반영되기 이전에 나타나야 한다. 다음 차트를 예로 들어보자.
위의 차트는 일자별 가격 차트와 14일 이전의 Momentum 차트이다. 결론만 얘기하면, 위의 차트는 사실 의미없는 차트라고 봐도 무방하다. Momentum 차트 내에서의 추세 변환 시점과 차트 가격의 추세 변환 시점이 일치하기 때문에, Momentum 차트를 보고 매수, 매도에 대한 대응을 하기 힘들기 때문이다.
다음은 ROC에 대한 설명을 해보자. ROC는 무척 단순하다. 과거 시점 대비 현재 시점에 대한 가격 변동률을 의미한다. 공식도 간단하다.
ROC = P(t) / P(t-n1) * 100
100을 곱해주는 이유는 100을 기준으로 가격에 대한 추세를 판단하기 위해서다. (단, 학습 Data에 추가할 때는 100을 곱하지 않을 예정이다.) ROC가 100보다 클 경우, 이전에 비해 가격이 상승한 것을 의미하고 이하일 경우에는 하락한 것을 가격 변동률 (ROC) 의미한다. 현재 가격에 대한 변동률을 보여주는 지표이긴 하지만, 위의 값만으로 가격을 예측하는데는 부족한 부분이 많기 때문에 보통 Momentum을 계산해서 흐름을 판단한다.
Momentum = ROC - ROC n2일 EMA
ROC와 ROC에 대한 n2일 기간의 지수이동평균의 차이를 Momentum으로 가격 변동률 (ROC) 보통 계산한다. 이에 적절한 n1과 n2를 찾는 작업이 필요하겠지만, 만약 찾는다면 좋은 Data가 될 수 있을 것이라고 기대한다. 그리고 다음 그래프는 1시간 봉 차트에서 구한 Momentum 차트이다.
지속적으로 언급하지만, 동일한 차트에 대해서도 각 개인별로 매수, 매도 포지션은 상이하다. 위의 매수, 매도는 본인이 Momentum 차트를 보고 취한 포지션이다. 아주 단순하게 Momentum이 0보다 작고, 상승에 대한 추세가 보일 경우 매수를 취했고, 0보다 크고, 하락으로 전환되었을 때 매도를 취했다. 실제로 위와 같이 했으면 꽤나 수익이 났을 것 같다. 그리고 위에서도 언급했듯이, 시간 차트 같은 경우에는 일반적으로 적용하는 일자별 기간보다 기준일을 길게 설정하는 것이 확실히 더 잘 반영되는 것 같다.
3. DMI & ADX
: 아마 이번 글에서 다루게 될 마지막 추세 지표가 될 것 같다. DMI(Directional Movement Index)와 ADX(Average Directional Movement Index)는 각각 독립적으로도 사용하는 보조 지표이지만, 일반적으로 함께 볼 때, 추세에 대한 적중률이 높아진다고 알려져있다.
먼저, DMI란 추세 지표의 일종으로 전일 대비 현재 시점의 고가와 저가, 종가의 최고값을 이용하여, 추세를 판단하는 지표이다.
위에 차트는 ADX(검), PDI(녹), MDI(빨)을 의미한다. 여기서 PDI와 MDI만 살펴보면, PDI는 주가의 상승을 나타내며, MDI는 하락을 나타낸다. DMI를 계산하기 전에는 DM과 TR을 먼저 알아야하는데, 간략하게 설명하고 넘어가도록 하겠다. (자세한 설명 : layhope.tistory.com/236)
DM을 구할 때, 다음과 같은 가정을 한다. "상승 추세일 경우, 금일의 고가는 전일의 고가보다 반드시 높고, 하락 추세일 경우에는 반드시 금일의 저가는 전일의 저가보다 낮아야 한다"는 부분이다. 이럴 경우, 전일과 금일의 고가 & 저가를 비교하면 다음과 같다.
1) 금일 고가 > 전일 고가 : +DM
4) 금일 고가 상승폭 > 금일 저가 하락폭 : +DM
5) 금일 저가 하락폭 > 금일 고가 상승폴 : -DM
다음은 TR을 구하는 공식인데, TR은 3개의 값 중에서 Max 값을 취한다.
1) 금일 고가 - 금일 저가
2) 금일 고가 - 전일 종가
3) 금일 저가 - 전일 종가
결국 직관적으로 보면 DM은 가격의 상승과 하락에 대한 단일 추세를 알 수 있고, TR은 이러한 추세의 비중이 어느 정도인지 기준을 잡기 위해, 구하는 값이라고 이해하면 될 것 같다. 이렇게 구한 DM과 TR을 이용하여 PDI와 MDI를 구하면 다음과 같다.
PDI = (+DM의 MA) / (TR의 MA)
MDI = (-DM의 MA) / (TR의 MA)
즉, PDI는 상승 추세에 대한 지속성을 파악할 수 있고, MDI는 하락 추세에 대한 지속성을 가늠할 수 있는 지표로 사용될 수 있다. 그리고, 보통 PDI와 MDI가 교차하는 시점으로 부터 추세를 파악하기도 하며, 아래에 보여주는 그래프와 같이 추세를 어느 정도 가늠할 수 있다.
이처럼 DMI 지표만으로도 어느 정도 추세를 가늠할 수 있지만, PDI와 MDI를 독립적으로 두고 단순히 차이 값으로만 예측을 하게된다면, 잘못된 판단을 할 가능성이 높다. 예를 들어, 다른 두 시점에서 PDI와 MDI의 차이가 10으로 같을 때, 10이라는 가격 변동률 (ROC) 값이 두 시점에서 의미하는 게 동일하냐는 것이다. 기준이 없기 때문에 우리는 대답을 할 수 없었을 것이다. 이러한 이유로, 차이 값에 대한 적절한 가치 판단을 해줄 기준을 제시해 준게 ADX이고, 그 기준은 PDI와 MDI를 더한 값이다.
ADX = | PDI - MDI | / (PDI + MDI) * 100
ADX에 대한 매수/매도 포인트를 잡는 방법은 정말로 다양하다. ADX와 PDI가 교차 상승하는 구간에 매수를 하는 사람이 있는가 하면, 단순히 ADX가 상승으로 전환하는 시점을 매수 시점으로 잡는 사람들도 있다. 이처럼 ADX 지표를 바라보는 관점은 사람마다 상이하지만, ADX & DMI 그래프가 가격에 대한 추세를 잘 반영한다는 것은 본인도 강하게 동의한다. 실제로, ADX & DMI 차트만 가지고도 수익을 본 사람들이 주변에 꽤나 많다.
이번 글에서는 보조 지표를 분석해서 매수/매도 포인트를 잡는 법을 배우는 글이 아니기 때문에, 이 부분은 쿨하게 패스하도록 하겠다. 대신 학습에 넣을 Data에 ADX & DMI가 유효한지 판단해보았다.
위의 차트는 1시간 가격 변동률 (ROC) 차트이며, 밑에는 ADX & DMI 그래프이다. 매수/매도는 간단하게 ADX가 PDI를 교차하는 지점을 매수 시점으로 잡았고, ADX가 MDI를 교차하면서 하락할 때, 매도 시점으로 잡았다.
음.. 사실 이 글을 작성하면서 보조 지표를 처음 접해봤는데, 이쯤되니깐 아무 생각없이 가격 변동률 (ROC) 매수/매도를 했던 본인이 너무 한심하고 부끄럽게 느껴졌다. 이렇게 좋은 보조 지표들이 있는데도 MA 한 번 보지도 않고 투자(분석하지 않고 샀으니 투기라고 해도 무방하다. )했기 때문에 손실이 크지 않았나 싶다.
결과적으로 ADX와 DMI도 학습 Data의 한 Input Feature로 추가할 예정이며, 이렇게 추세 지표에 대한 보조 지표는 EMA, MACD, ROC & Momentum 그리고 ADX & DMI를 새롭게 추가할 예정이다.
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올 여름 가격 폭등한 상품은 무엇?
어느날 어머니가 내게 던진 충격적인(?) 한마디로 태풍이 올때도 무섭지만 가고서도 무섭구나 하는 것을 느꼈다.
올 여름 대한민국을 강타했던 두 번의 태풍..
그리고 연이어 추석이 다가오면서 농수산물의 가격이 올랐다고 하는데, 이 것이 사실인지 간단한 분석을 통해 알아보자.
채소군의 판매가격 변동 확인하기(2020.7~9월)
- 분석 배경
8월 말 ~ 9월 초에 태풍이 한반도를 여러 번 휩쓸고 갔다.
(8호 바비(8/26), 9호 마이삭(9/3), 10호 하이선(9/7))
게다가 10월 초 추석이 있어 9월 채소값이 폭등했을 것으로 예상하는데 과연 예상이 맞을까? - 분석 목표
7 ~ 9월 상품별 판매가격 추이 확인을 확인하고,
7 ~ 9월의 상품 판매가격 변동 비율 분석을 통해 상품군 간 판매가격 변동에 유의미한 차이가 있는지 비교 - 데이터 출처
한국소비자원 상품별 가격동향 (437개의 상품)
데이터 추출기준 : 조회유형-`시점비교`, 기간유형-`월별`, 조회기간-`[‘2020–07’-’2020–08']`, `[‘2020–07’-’2020–09']`
데이터 전처리 작업
데이터 분석을 위해서 사이트에서 내려받은 데이터는 이런 모양이었다.
우리가 확인하고자 하는 상품별 판매가격 데이터와 각 상품별 가격변동률을 확인하기 위해 아래와 같은 절차를 거쳐 데이터를 다듬었다.
- 데이터를 내려받을 당시 두 개 달의 데이터만 출력되어, 7–9월 데이터와 7–8월 데이터를 각각 받아서, 쓰지 않는 정보를 제외하고 두 데이터를 합쳤다.
- 판매가격/단위가격이 한번에 나와있어서 ‘/’표시를 기준으로 가격을 분리하고 판매가격만 따로 뽑아내었다.
- 9월 가격이 등록되지 않은 상품 1가지를 제외한 후 분석을 진행했다.
- 상품의 판매가가 넓은 가격분포를 보이고 있어서 상품간 비교를 위해 ‘가격변동률’ 항목을 만들었다.
상품의 3개월 가격 추이 확인하기
상품 436개의 가격 추이는 아래와 같다.
상품별 가격변동률 비교하기
436가지 항목 중 가격 변동이 큰 항목의 상승/하락 Top30을 뽑아보았다.
— 가격 상승률이 큰 상품 30가지
상위권을 배추, 파, 깻잎, 가지, 고추 등 채소류가 차지하고 있었다. 항목을 보며 흥미로웠던 점은 상위 30개 안에 상당 수의 바디/세안용품이 있었다는 점인데, 지금 이 분석과는 별개로 이 상품군(바디용품)과 가격 분석 시점 간에 어떤 영향이 있었는지 추가로 분석을 해볼 수도 있을 것 같다.
— 가격 하락률이 큰 상품 30가지
가격 하락폭이 큰 상품군의 대부분은 이미용품, 세탁/주방/가사용품 등 일반가공품이 차지했다.
이 테이블에도 특이하게 고구마(호박고구마, 밤고구마)가 1, 3위에 올랐는데, 고구마의 생산량이 늘었거나 코로나가 지속되면서 다이어트를 위한 고구마 소비가 줄은 영향이 있지 않을까 조심스럽게 추측해본다.(뇌피셜)
상품군 별 가격 변동에 차이가 있는지 확인하기
그렇다면, 정말 채소의 가격이 유독 많이 오른 것인지 검증이 필요하다.
이를 위해 상품군(대분류) 별 가격변동률에 차이가 있는지 각 상품군별 통계치를 확인하고, T-test를 활용하여 가설검정을 시행했다.
상품군별 가격변동률 통계치
농축수산물 vs. 일반공산품 가격변동률에 대한 T-test 시행
T값이 약 7.699, P값이 약 9.681e-13으로 신뢰도 95% 하에서 ‘농축수산물과 일반공산품의 가격변동률은 동일하다’라는 귀무가설을 기각하고 대안가설을 채택한다. 따라서, 농축수산물과 일반공산품의 가격변동률이 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 할 수 있다.
가공식품 vs. 농축수산물 가격변동률에 대한 T-test 시행
T값이 약 -10.99, P값이 약 6.7771e-24으로 ‘농축수산물과 가공품의 가격변동률은 동일하다’라는 귀무가설을 기각하고 대안가설을 채택한다. 따라서, 농축수산물과 가공품의 가격변동률이 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 할 수 있다.
가공식품 vs. 일반공산품 가격변동률에 대한 T-test 시행
T값이 약 0.514, P값이 약 0.60으로 신뢰도 95%하에서 ‘가공식품과 일반공산품의 가격변동률은 동일하다’라는 귀무가설을 기각할 수 없다.
이 분석을 통해 확인하고자 했던 것은 2020년 7 ~ 9월 상품별 가격 추이와 다른 항목보다 농축수산물의 가격이 비싸졌는지였다.
소비자원의 데이터를 통해 436개 상품의 7월 대비 9월 가격 변동 비율을 보았을 때,
가격이 가장 많이 상승한 항목은
배추(82.8%), 쪽파(흙쪽파)(81.3%), 무(줄기 없는 무)(69.1%), 양배추(64.0%),애호박(64.0%) 순이었으며
가격이 가장 많이 하락한 항목은
고구마(껍질 있는 호박고구마)(-25.88%), 뉴트로지나 딥클린 포밍 클렌저(175g)(-16.17%), 고구마(껍질 있는 밤고구마)(-14.54%), 청정원 순창 쌈장(-10.99%), 듀라셀 울트라 파워체크 AA*2입(피엔지)(-10.32%)순이다.
상품 대분류별로 가격변동률을 보면
농축수산물과 가공식품의 가격이 각각 평균적으로 19%, 0.05% 상승하였고, 일반공산품은 평균 0.15% 하락한 것으로 나타났다. 또한 각 농축수산물의 변화 폭이 다른 상품군과 통계적으로 차이가 있는 것으로 확인되었다.
따라서, 상품군별 가격변동률 분석을 통해 일반 공산품과 가공품의 가격 변동은 적었지만 농축수산물(채소류)의 가격이 7월에 비해서 9월 많은 폭으로 상승하였음을 확인할 수 있었다.
(다만 이것이 태풍의 영향인지 추석이 다가옴에 가격 변동률 (ROC) 따른 가격상승인지, 각각의 영향이 얼마나 되는지는 전년도 데이터와 비교하여 추가로 분석이 필요할 것이다.)
다행히 우리집엔 할머니가 정성껏 키우신 애호박도 아닌 늙은호박도 아닌 젊은 호박(?)을 주셔서 호박이 들어간 풍성한 식탁을 누릴 수 있었다.
한편, 결과를 보면 가격이 폭등한 채소류의 상당수는 김치의 재료인데, 한국인에게 김치는 밥 만큼이나 중요한 식탁 메뉴이다.
그럼 배추와 파, 무 같은 재료를 사는 대신 완성된 김치를 사먹는 것이 나을까? 이것에 대한 판단은 이 글을 읽는 당신에게 맡기겠다.
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