ChatGPT 등 AI 모델로 매매 기법을 연구할 때, 흔히 가장 많이 언급되고 각광받는 보조지표들은 대체로 아래와 같습니다. 실제 투자자나 트레이더가 널리 활용하고 있으면서도, 데이터 양이 풍부하고 전략화하기 용이하기 때문에 AI 모델과의 연계 연구에도 적합합니다.
1. 이동평균(Moving Average)
- 단순 이동평균(SMA), 지수 이동평균(EMA) 등이 가장 기본적인 지표
- 골든크로스/데드크로스, 단·장기 이동평균 간 교차 등 다양한 시그널
- 특징: 추세 파악에 유리하지만, 횡보장(박스권)에선 다소 지연 반응
2. RSI(Relative Strength Index)
- 과매수/과매도 구간을 빠르게 포착할 수 있음 (통상 70 이상 과매수, 30 이하 과매도)
- 추세 전환이나 다이버전스(가격은 오르는데 RSI는 하락 등) 포착에 효과적
- 특징: 단타/스윙 트레이딩 모두에서 매우 인기
3. MACD(Moving Average Convergence Divergence)
- 단기·장기 이동평균 간 **차이(=시그널 라인)**를 활용
- MACD 라인과 시그널 라인의 교차로 매매 시점을 파악, 히스토그램(Bar)으로 모멘텀의 강약 확인
- 특징: 추세 추종과 모멘텀 파악이 동시에 가능
4. 볼린저 밴드(Bollinger Bands)
- 이동평균선을 중심으로 표준편차를 고려한 상·하단 밴드
- 변동성(Volatility)이 커지면 밴드 폭이 넓어지고, 작아지면 좁아짐
- 특징: 밴드 이탈 시 되돌림(반전) 또는 추세 돌파를 노리는 전략이 일반적
5. 스토캐스틱(Stochastic Oscillator) & 스토캐스틱 RSI
- RSI와 마찬가지로 과매수/과매도 지표지만, 좀 더 빠른 반응
- %K와 %D의 교차를 매매 시그널로 삼는 경우가 많음
- 특징: 짧은 주기의 변동성 장세에서 적극 사용
6. 이치모쿠(일목균형표)
- 전환선, 기준선, 후행스팬, 선행스팬 등 복합적 구조
- 구름대(선행스팬 1, 2) 영역으로 지지·저항, 추세 강약을 파악
- 특징: 동양권 트레이더들이 많이 활용하며, 추세·지지저항·모멘텀을 한눈에 볼 수 있어 중장기 관점에도 유리
7. 거래량 및 거래량 지표
- OBV(On Balance Volume), VWAP(Volume Weighted Average Price) 등
- 가격 변동과 함께 거래량의 증가/감소를 확인해 매수·매도 세력의 강도 파악
- 특징: 추세 전환 시 거래량이 동반되는 경우가 많으므로, 가격 지표와 함께 분석 시 신뢰도 상승
8. ATR(Average True Range)
- 특정 기간 동안의 **가격 변동 폭(트루 레인지)**의 평균
- 변동성이 높으면 ATR이 상승, 변동성이 낮아지면 ATR이 하락
- 특징: 변동성 돌파 전략, 손절폭 설정 등에 활용
9. 그 외 각광 받는 지표들
- CCI(Commodity Channel Index): 추세뿐 아니라 과매수·과매도를 포착
- 파라볼릭 SAR: 상승 추세 전환, 손절 지점 설정
- Chande Momentum Oscillator: RSI와 유사한 모멘텀 계열 지표
- Pivot Points: 당일 혹은 특정 기간 지지·저항 주요 지점 산출
AI(챗GPT) 활용 시 유의사항
- 데이터 세트: 많은 보조지표들이 시가·고가·저가·종가 + 거래량 등을 활용하므로, 과거 시세 데이터 확보 및 전처리가 중요합니다.
- 오버피팅 주의: 보조지표 파라미터(기간 등)를 너무 많이 조합하면 과거 데이터에만 맞춘 전략이 될 수 있으므로, 백테스트·포워드 테스트를 병행해야 합니다.
- 복합 지표 결합: 단일 지표만 보지 않고, 여러 지표 간 컨펌(Confirm) 시그널을 구성하면 허위 신호(false signal)를 줄일 수 있음
- 시장 상황: 암호화폐 시장은 변동성이 커서, 한 지표가 특정 시기에 잘 맞다가 또 다른 시기에는 전혀 안 맞을 수 있음 → 주기적 재검증 필요
결론
ChatGPT로 매매 기법을 연구할 때 자주 거론되고 각광받는 보조지표로는 이동평균(MA), RSI, MACD, 볼린저 밴드, 스토캐스틱, 이치모쿠 등이 대표적입니다. 이들 지표는 데이터가 풍부하며 해석이 비교적 정형화되어 있어 AI 모델이 해석·학습하기에도 유리합니다.
단, 최적의 결과를 얻기 위해서는 지표 간 적절한 결합과 시장 상황별 재검증, 그리고 리스크 관리가 필수적입니다.
반응형
