Investor's wiki

테스트 실행

테스트 실행

런 ν…ŒμŠ€νŠΈλž€ λ¬΄μ—‡μž…λ‹ˆκΉŒ?

런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 데이터 슀트링이 νŠΉμ • λΆ„ν¬μ—μ„œ λ¬΄μž‘μœ„λ‘œ λ°œμƒν•˜λŠ”μ§€ μ—¬λΆ€λ₯Ό 쑰사 ν•˜λŠ” 톡계적 절차 μž…λ‹ˆλ‹€. μ‹€ν–‰ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λ‹€λ₯Έ 이벀트둜 κ΅¬λΆ„λœ μœ μ‚¬ν•œ 이벀트의 λ°œμƒμ„ λΆ„μ„ν•©λ‹ˆλ‹€.

νˆ¬μžμ—μ„œ 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” νˆ¬μžμžκ°€ μ‚¬μš© 쀑인 데이터 μ„ΈνŠΈκ°€ λ¬΄μž‘μœ„λ‘œ μƒμ„±λ˜μ—ˆλŠ”μ§€ λ˜λŠ” κΈ°λ³Έ λ³€μˆ˜μ˜ 영ν–₯을 λ°›λŠ”μ§€ κ²°μ •ν•˜λŠ” 데 μ€‘μš”ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 기술적 뢄석에 쀑점을 λ‘” κ±°λž˜μžλŠ” 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μœ κ°€ 증ꢌ의 가격 쑰치 λ₯Ό 뢄석할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ‹€ν–‰ ν…ŒμŠ€νŠΈ μ΄ν•΄ν•˜κΈ°

λŸ°μ€ 일련의 증가 λ˜λŠ” κ°μ†Œ κ°’μœΌλ‘œ μ°¨νŠΈμ—μ„œ λ”ν•˜κΈ°(+) λ˜λŠ” λΉΌκΈ°(-) 기호둜 ν‘œμ‹œλ˜λŠ” κ²½μš°κ°€ λ§ŽμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν†΅κ³„μ—μ„œ μ‹€ν–‰ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 데이터 νŒ¨ν„΄μ— 영ν–₯을 쀄 수 μžˆλŠ” λ³€μˆ˜λ₯Ό μ°Ύμ•„ λ°μ΄ν„°μ˜ λ¬΄μž‘μœ„μ„±μ„ κ²°μ •ν•˜λŠ” 데 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€.

예λ₯Ό λ“€μ–΄, μ§„μ •μœΌλ‘œ μž„μ˜μ˜ ν•œ 자리 숫자 λͺ©λ‘μ—λŠ” 숫자 μ‹œν€€μŠ€κ°€ 숫자둜 μ˜€λ¦„μ°¨μˆœμΈ κ²½μš°κ°€ λͺ‡ 개만 μžˆμ–΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ λ§Žμ€ 경우 데이터 λ¬Έμžμ—΄μ— 수천 개의 μ‹œν€€μŠ€κ°€ μžˆλŠ” λ°μ΄ν„°μ˜ μž„μ˜μ„±μ„ μ£Όμž₯ν•˜κΈ° μ–΄λ ΅μŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ”°λΌμ„œ 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” μž„μ˜μ„±μ„ κ²°μ • ν•˜λŠ” 객관적인 방법 으둜 λ§Œλ“€μ–΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μ‹€ν–‰ ν…ŒμŠ€νŠΈ μœ ν˜•

런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 전체 μ΄λ¦„μ˜ μΆ•μ•½ν˜• λ²„μ „μž…λ‹ˆλ‹€. Wald-Wolfowitz 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” μˆ˜ν•™μž Abraham Wald와 Jacob Wolfowitz의 이름을 λ”°μ„œ λͺ…λͺ…λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. Wald-Wolfowitz ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λΉ„λͺ¨μˆ˜ 톡계 ν…ŒμŠ€νŠΈ 둜, 뢄석 쀑인 데이터가 νŠΉμ • κ°€μ •μ΄λ‚˜ λ§€κ°œλ³€μˆ˜λ₯Ό μΆ©μ‘±ν•  ν•„μš”κ°€ μ—†μŒμ„ μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€. Wald-Wolfowitz ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 데이터 λ¬Έμžμ—΄μ˜ λ³€μˆ˜κ°€ μƒν˜Έ λ…λ¦½μ μ΄λΌλŠ” κ°€μ„€ 을 μ‘°μ‚¬ν•˜λŠ” 데 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

일뢀 ν†΅κ³„ν•™μžλŠ” Kolmogorov-Smirnov κ²€μ •κ³Ό 같은 λ‹€λ₯Έ μœ ν˜•μ˜ 런 검정이 뢄포 κ°„μ˜ 차이λ₯Ό νƒμ§€ν•˜λŠ” 데 Wald-Wolfowitz 검정보닀 더 λ‚˜μ€ 도ꡬ라고 μƒκ°ν•©λ‹ˆλ‹€. Kolmogorov–Smirnov ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” ν…ŒμŠ€νŠΈ 쀑인 μƒ˜ν”Œ 데이터가 μ •κ·œ 뢄포 νŒ¨ν„΄μ„ λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” 지 λ˜λŠ” 데이터가 μ–΄λ–»κ²Œλ“  μ™œκ³‘λ˜μ–΄ μžˆλŠ”μ§€λ₯Ό λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” μΌμ’…μ˜ 적합도 ν…ŒμŠ€νŠΈ μž…λ‹ˆλ‹€. 이 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” ν‘œλ³Έ λ°μ΄ν„°μ˜ κ°’κ³Ό μ •κ·œ 뢄포 λͺ¨λΈ κ°„μ˜ 뢈일치λ₯Ό μ„€μ •ν•©λ‹ˆλ‹€.

μ‹€ν–‰ ν…ŒμŠ€νŠΈμ˜ 이점

런 ν…ŒμŠ€νŠΈ λͺ¨λΈμ€ 특히 λ¬΄μž‘μœ„ λŒ€ 순차적 데이터가 후속 이둠 및 뢄석에 영ν–₯을 λ―ΈμΉ˜λŠ” 경우 μ‹œν–‰ κ²°κ³Όκ°€ μ‹€μ œλ‘œ λ¬΄μž‘μœ„μΈμ§€ μ—¬λΆ€λ₯Ό κ²°μ •ν•˜λŠ” 데 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 기술적 뢄석 을 톡해 거래 결정을 λ‚΄λ¦¬λŠ” νˆ¬μžμžμ—κ²Œ μœ μš©ν•œ 도ꡬ가 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€ . 이 κ±°λž˜μžλ“€μ€ 잠재적으둜 μˆ˜μ΅μ„± μžˆλŠ” 거래 기회λ₯Ό μ°ΎκΈ° μœ„ν•΄ 가격 μ›€μ§μž„ 및 κ±°λž˜λŸ‰ κ³Ό 같은 톡계적 μΆ”μ„Έλ₯Ό λΆ„μ„ν•©λ‹ˆλ‹€ . μ΄λŸ¬ν•œ κ±°λž˜μžλ“€μ€ 가격 변동에 영ν–₯을 λ―ΈμΉ  수 μžˆλŠ” κΈ°λ³Έ λ³€μˆ˜λ₯Ό μ΄ν•΄ν•˜λŠ” 것이 μ€‘μš”ν•˜λ©° 런 ν…ŒμŠ€νŠΈκ°€ 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

κ±°λž˜μžκ°€ 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” 두 가지 κ°•λ ₯ν•œ 방법은 λ‹€μŒκ³Ό κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  1. 주어진 μˆœμ„œλŒ€λ‘œ 데이터λ₯Ό μ·¨ν•˜μ—¬ 쀑앙값보닀 큰 데이터λ₯Ό λ”ν•˜κΈ°(+)둜 ν‘œμ‹œν•˜κ³  쀑앙값 보닀 μž‘μ€ 데이터 λ₯Ό λΉΌκΈ°(-)둜 ν‘œμ‹œν•˜μ—¬ λΆ„ν¬μ˜ λ¬΄μž‘μœ„μ„±μ„ ν…ŒμŠ€νŠΈν•©λ‹ˆλ‹€(쀑앙값과 같은 μˆ«μžλŠ” μƒλž΅.)

  2. ν•¨μˆ˜ 값을 μ΄ˆκ³Όν•˜λŠ” 데이터λ₯Ό +둜 ν‘œμ‹œν•˜κ³  λ‹€λ₯Έ 데이터λ₯Ό -둜 ν‘œμ‹œν•˜μ—¬ ν•¨μˆ˜κ°€ 데이터 μ„ΈνŠΈμ— 잘 λ§žλŠ”μ§€ ν…ŒμŠ€νŠΈν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μ‚¬μš©μ„ μœ„ν•΄ κΈ°ν˜ΈλŠ” κ³ λ €ν•˜μ§€λ§Œ 거리λ₯Ό κ³ λ €ν•˜μ§€ μ•ŠλŠ” 런 검정은 거리λ₯Ό κ³ λ €ν•˜μ§€λ§Œ κΈ°ν˜ΈλŠ” κ³ λ €ν•˜μ§€ μ•ŠλŠ” 카이-제곱 κ²€μ • 을 보완 ν•©λ‹ˆλ‹€.

ν•˜μ΄λΌμ΄νŠΈ

  • 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 데이터 νŒ¨ν„΄μ— 영ν–₯을 쀄 수 μžˆλŠ” λͺ¨λ“  λ³€μˆ˜λ₯Ό λ°ν˜€ λ°μ΄ν„°μ˜ λ¬΄μž‘μœ„μ„±μ„ κ²°μ •ν•˜λŠ” 데 도움이 λ˜λŠ” 톡계 λΆ„μ„μž…λ‹ˆλ‹€.

  • Wald-Wolfowitz 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλΌκ³ λ„ μ•Œλ €μ§„ 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” μˆ˜ν•™μž Abraham Wald와 Jacob Wolfowitzκ°€ κ°œλ°œν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  • 기술 κ±°λž˜μžλŠ” 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 톡계 μΆ”μ„Έλ₯Ό λΆ„μ„ν•˜κ³  μˆ˜μ΅μ„± μžˆλŠ” 거래 기회λ₯Ό 찾을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

  • 예λ₯Ό λ“€μ–΄, νŠΉμ • μ£Όμ‹μ˜ 가격 μ›€μ§μž„μ„ λΆ„μ„ν•˜λŠ” 데 관심이 μžˆλŠ” νˆ¬μžμžλŠ” ν•΄λ‹Ή μ£Όμ‹μ˜ κ°€λŠ₯ν•œ 미래 가격 μ›€μ§μž„μ— λŒ€ν•œ 톡찰λ ₯을 μ–»κΈ° μœ„ν•΄ 런 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.