Investor's wiki

히스토그램

히스토그램

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ΄λž€ λ¬΄μ—‡μž…λ‹ˆκΉŒ?

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ μ‚¬μš©μž 지정 λ²”μœ„λ‘œ κ΅¬μ„±λœ 데이터 포인트의 κ·Έλž˜ν”½ ν‘œν˜„μž…λ‹ˆλ‹€. λ§‰λŒ€ κ·Έλž˜ν”„ 와 λͺ¨μ–‘이 μœ μ‚¬ν•˜κ²Œ νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ λ§Žμ€ 데이터 포인트λ₯Ό 가져와 논리적 λ²”μœ„ λ˜λŠ” 빈으둜 κ·Έλ£Ήν™”ν•˜μ—¬ 데이터 μ‹œλ¦¬μ¦ˆλ₯Ό μ‰½κ²Œ 해석할 수 μžˆλŠ” μ‹œκ°μ  개체둜 μ••μΆ•ν•©λ‹ˆλ‹€.

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ μž‘λ™ 방식

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ 일반적으둜 νŠΉμ • λ²”μœ„ λ‚΄μ—μ„œ νŠΉμ • μœ ν˜•μ˜ λ³€μˆ˜κ°€ μ–Όλ§ˆλ‚˜ 많이 λ°œμƒν•˜λŠ”μ§€ 보여주기 μœ„ν•΄ 톡계 μ—μ„œ μ‚¬μš©λ©λ‹ˆλ‹€.

인ꡬ 톡계 에 μ΄ˆμ μ„ 맞좘 인ꡬ 쑰사 μ—μ„œλŠ” νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 010μ„Έ, 1120μ„Έ, 2130μ„Έ, 3140μ„Έ, 4150μ„Έ, 5160μ„Έ, 61 - 70 및 71 - 80.

이 νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ μ˜ˆλŠ” μ•„λž˜ μ°¨νŠΈμ™€ μœ μ‚¬ν•©λ‹ˆλ‹€. 수직 μ§„μž…λ‘œμ— μžˆλŠ” μˆ«μžκ°€ 수천 λͺ…μ˜ μ‚¬λžŒλ“€μ„ λ‚˜νƒ€λ‚Έλ‹€κ³  κ°€μ •ν•΄ λ΄…μ‹œλ‹€. 이 νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ 예λ₯Ό 읽기 μœ„ν•΄ κ°€λ‘œμΆ•μ—μ„œ μ‹œμž‘ν•˜μ—¬ μ™Όμͺ½λΆ€ν„° μ‹œμž‘ν•˜μ—¬ λ§ˆμ„μ— 1μ„Έ λ―Έλ§Œμ—μ„œ 10μ„ΈκΉŒμ§€μ˜ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ μ•½ 500λͺ… μžˆλ‹€λŠ” 것을 μ•Œ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ§ˆμ„μ—λŠ” 11μ„Έμ—μ„œ 20μ„Έ μ‚¬μ΄μ˜ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ 4,000λͺ… μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ“±λ“±.

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ 뢄석가가 μ—¬λŸ¬ 가지 λ°©λ²•μœΌλ‘œ μ‚¬μš©μž 지정할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 버킷 μ‚¬μ΄μ˜ 간격을 λ³€κ²½ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μœ„μ—μ„œ μ°Έμ‘°ν•œ μ˜ˆμ—λŠ” 간격이 10인 버킷이 8개 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 간격이 20인 4개의 λ²„ν‚·μœΌλ‘œ λ³€κ²½ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ„ μ‚¬μš©μž μ •μ˜ν•˜λŠ” 또 λ‹€λ₯Έ 방법은 y좕을 μž¬μ •μ˜ν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. μ‚¬μš©λ˜λŠ” κ°€μž₯ 기본적인 λ ˆμ΄λΈ” 은 λ°μ΄ν„°μ—μ„œ κ΄€μ°°λœ λ°œμƒ λΉˆλ„ μž…λ‹ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ λŒ€μ‹  전체 λ˜λŠ” λ°€λ„μ˜ λ°±λΆ„μœ¨μ„ μ‚¬μš©ν•  μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ λŒ€ λ§‰λŒ€ 차트

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨κ³Ό λ§‰λŒ€ μ°¨νŠΈλŠ” λͺ¨λ‘ 열을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μ‹œκ°μ  ν‘œμ‹œλ₯Ό μ œκ³΅ν•˜λ©° μ‚¬λžŒλ“€μ€ μ’…μ’… 이 μš©μ–΄λ₯Ό 같은 의미둜 μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ 기술적으둜 νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ 데이터 μ„ΈνŠΈμ—μ„œ λ³€μˆ˜μ˜ λΉˆλ„ 뢄포λ₯Ό λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€. λ§‰λŒ€ κ·Έλž˜ν”„λŠ” 일반적으둜 이산 λ˜λŠ” λ²”μ£Όν˜• λ³€μˆ˜μ˜ κ·Έλž˜ν”½ 비ꡐλ₯Ό λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€.

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ 생성

톡계 μ•„μ΄μ½˜κ³Ό μ—°κ²°λœ νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ 도ꡬλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ Microsoft Excel을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ„ 생성할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ 예: MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨

이동 평균 수렴 λ°œμ‚° (MACD) νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ 인 μ£Όλͺ©ν• λ§Œν•œ νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ μ˜ˆμ— μ΅μˆ™ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€ . MACD 라인과 μ‹ ν˜Έ 라인의 차이λ₯Ό λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” 인기 μžˆλŠ” 기술 μ§€ν‘œ μž…λ‹ˆλ‹€.

예λ₯Ό λ“€μ–΄, 두 라인 사이에 $5 차이가 μžˆλŠ” 경우 MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ 이 차이λ₯Ό κ·Έλž˜ν”½μœΌλ‘œ λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€. MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ κ±°λž˜μžκ°€ νŠΉμ • 증ꢌ의 λͺ¨λ©˜ν…€ 을 μ‰½κ²Œ κ²°μ •ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ°¨νŠΈμ— ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€ .

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ λ§‰λŒ€λŠ” MACD선이 μ‹ ν˜Έμ„  μœ„μ— 있으면 μ–‘μˆ˜ 이고 MACD선이 μ‹ ν˜Έμ„  μ•„λž˜μ— 있으면 μŒμˆ˜μž…λ‹ˆλ‹€. μ¦κ°€ν•˜λŠ” MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ μƒμŠΉ λͺ¨λ©˜ν…€μ˜ 증가λ₯Ό λ‚˜νƒ€λ‚΄κ³ , κ°μ†Œν•˜λŠ” νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ ν•˜λ½ λͺ¨λ©˜ν…€μ„ λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” 데 μ‚¬μš©λ©λ‹ˆλ‹€.

MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μœΌλ‘œ 거래

MACD 라인과 μ‹œκ·Έλ„ 라인만 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” κ²ƒμ˜ 약점은 주어진 μ‹ ν˜Έμ˜ 지연 νŠΉμ„±μž…λ‹ˆλ‹€. 특히 MACD선이 μ‹ ν˜Έμ„ μ„ ꡐ차할 λ•Œ 거래 μ‹ ν˜Έκ°€ 가격에 λ’€μ²˜μ§‘λ‹ˆλ‹€. 두 선은 이동 평균 μ΄λ―€λ‘œ 가격 이동이 이미 λ°œμƒν•  λ•ŒκΉŒμ§€ μ •μ˜μ— 따라 κ΅μ°¨ν•˜μ§€ μ•ŠμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이것은 κ±°λž˜μžκ°€ 초기 μ›€μ§μž„μ˜ 일뢀λ₯Ό ν¬κΈ°ν•œλ‹€λŠ” 것을 μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€.

κ±°λž˜μžλŠ” MACD μ§€ν‘œλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 거래 결정을 내릴 λ•Œ MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ„ κ°„κ³Όν•΄μ„œλŠ” μ•ˆλ©λ‹ˆλ‹€. MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ 초기 μ§„μž… μ‹ ν˜Έλ₯Ό μƒμ„±ν•˜μ—¬ μ‹ ν˜Έ 지연 문제λ₯Ό μ™„ν™”ν•˜λŠ” 데 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€.

κ±°λž˜μžλŠ” 0μ„ μ—μ„œ λ©€μ–΄μ§€λŠ” νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ λ§‰λŒ€μ˜ 길이λ₯Ό 좔적할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ λ§‰λŒ€κ°€ 이전 λ§‰λŒ€λ³΄λ‹€ 길이가 짧을 λ•Œ νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ 이 거래 μ‹ ν˜Έ λ₯Ό μƒμ„±ν•˜κ³  μžˆλ‹€κ³  λŠλ‚„ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€ . 더 μž‘μ€ νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ λ§‰λŒ€κ°€ μ™„μ„±λ˜λ©΄ κ±°λž˜μžλŠ” νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ΄ ν•˜λ½ν•˜λŠ” λ°©ν–₯으둜 ν¬μ§€μ…˜μ„ μ—΄ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ‹ ν˜Έμ˜ 신뒰성을 높이렀면 λ‹€λ₯Έ 기술 μ§€ν‘œλ₯Ό MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨κ³Ό ν•¨κ»˜ μ‚¬μš©ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ κ±°λž˜μžλŠ” μœ κ°€ 증ꢌ의 가격이 μ˜ˆμƒλŒ€λ‘œ 움직이지 μ•Šμ„ 경우 거래λ₯Ό μ’…λ£Œ ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ†μ ˆλ§€ μ£Όλ¬Έ 을 ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€.

ν•˜μ΄λΌμ΄νŠΈ

  • μ„Έλ‘œ y좕은 각 열에 λŒ€ν•œ λ°μ΄ν„°μ˜ λ°œμƒ 횟수 λ˜λŠ” λ°œμƒ λΉ„μœ¨μ„ λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€.

  • MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ 열은 μˆ˜λ°˜λ˜λŠ” MACD 및 μ‹ ν˜Έμ„ λ³΄λ‹€ 더 이λ₯Έ 맀수 및 맀도 μ‹ ν˜Έλ₯Ό μ œκ³΅ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  • κ±°λž˜μ—μ„œ MACD νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ 기술 뢄석가가 λͺ¨λ©˜ν…€μ˜ λ³€ν™”λ₯Ό λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” 데 μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€.

  • 열은 데이터 뢄포 νŒ¨ν„΄μ„ μ‹œκ°ν™”ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  • νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ κ°€λ‘œ x좕을 따라 μ—¬λŸ¬ 클래슀λ₯Ό μ—΄λ‘œ λ¬ΆλŠ” λ§‰λŒ€ κ·Έλž˜ν”„μ™€ 같은 데이터 ν‘œν˜„μž…λ‹ˆλ‹€.

μžμ£Όν•˜λŠ” 질문

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨κ³Ό λ§‰λŒ€ κ·Έλž˜ν”„κ°€ λ¬΄μ—‡μΈκ°€μš”?

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ 뢄포 λΉˆλ„λ₯Ό 2차원 그림으둜 ν‘œμ‹œν•©λ‹ˆλ‹€. 즉, μ—΄μ΄λ‚˜ μ§μ‚¬κ°ν˜•μ˜ 높이와 λ„ˆλΉ„λŠ” νŠΉλ³„ν•œ 의미λ₯Ό 가지며 λ‘˜ λ‹€ λ‹€λ₯Ό 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ§‰λŒ€ μ°¨νŠΈλŠ” 1차원 λ„ν˜•μž…λ‹ˆλ‹€. λ§‰λŒ€μ˜ λ†’μ΄λŠ” νŠΉμ •ν•œ 것을 λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€. λ§‰λŒ€μ˜ λ„ˆλΉ„λŠ” μ˜λ―Έκ°€ μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€. νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ—μ„œλŠ” μ—΄ 사이에 간격이 μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν‘œμ‹œλ˜λŠ” λ³€μˆ˜κ°€ λ³€κ²½λ˜λ©΄ μ—΄ λ„ˆλΉ„κ°€ λ³€κ²½λ©λ‹ˆλ‹€. λ§‰λŒ€ μ°¨νŠΈμ—μ„œ λ§‰λŒ€ μ‚¬μ΄μ—λŠ” 일반적으둜 간격이 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

κ°„λ‹¨ν•œ μš©μ–΄λ‘œ νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ΄λž€ λ¬΄μ—‡μž…λ‹ˆκΉŒ?

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ μ‚¬κ°ν˜•μ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 숫자 λ°μ΄ν„°μ˜ λΉˆλ„λ₯Ό λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” κ·Έλž˜ν”„μž…λ‹ˆλ‹€. μ§μ‚¬κ°ν˜•μ˜ 높이(μ„Έλ‘œ μΆ•)λŠ” λ³€μˆ˜μ˜ 뢄포 λΉˆλ„(μ–‘ λ˜λŠ” ν•΄λ‹Ή λ³€μˆ˜κ°€ λ‚˜νƒ€λ‚˜λŠ” λΉˆλ„)λ₯Ό λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€. μ‚¬κ°ν˜•μ˜ λ„ˆλΉ„(κ°€λ‘œ μΆ•)λŠ” λ³€μˆ˜ κ°’(예: λΆ„, 연도 λ˜λŠ” μ—°λ Ή)을 λ‚˜νƒ€λƒ…λ‹ˆλ‹€.

νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ μ–Έμ œ μ‚¬μš©ν•΄μ•Ό ν•˜λ‚˜μš”?

일반적으둜 νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨μ€ λ‹€μ–‘ν•œ 간격 λ²”μœ„μ—μ„œ νŠΉμ • 수치 λ°μ΄ν„°μ˜ 뢄포λ₯Ό 비ꡐ ν‘œμ‹œν•΄μ•Ό ν•  λ•Œλ§ˆλ‹€ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. νžˆμŠ€ν† κ·Έλž¨ μ˜ˆμ œλŠ” 청쀑이 λ§Žμ€ μ–‘μ˜ 데이터와 κ΄€λ ¨λœ ν•„μˆ˜ μ˜λ―Έμ™€ νŒ¨ν„΄μ„ λΉ λ₯΄κ³  μ‰½κ²Œ 보고 μ΄ν•΄ν•˜λŠ” 데 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 그듀은 λ‹€μ–‘ν•œ λΆ€μ„œμ—μ„œ νšŒμ‚¬ λ˜λŠ” 쑰직의 μ˜μ‚¬ κ²°μ • ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€μ— 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.