로그차트(Log Chart)의 개념과 필요성

삼선 차트, 역시계 차트, P&F 차트 등등 기업을 분석하는 데 사용되는 차트의 종류는 굉장히 다양하다.

개인투자자들은 다양한 종류의 차트를 모두 알 필요도 사용할 필요도 없다.

하지만 꼭 알아야 할 두 차트가 있는 데, 바로 Linear Chart와 Log Chart이다.

 

 

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1) Linear 차트와 Log 차트

MTS, HTS 등 대부분의 투자자들이 일반적으로 사용하는 차트가 linear 형태의 차트이다. 

양봉, 음봉의 길이는 단순히 그 날 상승하거나 하락한 금액이다. 

 

이해하기 쉽게 예를 들어보자.

A 종목이 12월 12일과 12월 13일 똑같이 30% 상승하였다.

 

A 종목의 12월 12일 호가: 1,000원 (30% 상승)

A 종목의 12월 13일 호가: 1,300원 (30% 상승)

A 종목의 12월 14일 호가: 1,690원

 

12일과 14일은 똑같이 30% 상승하였다.

하지만, 금액으로 본다면 12일~13일은 300원 증가, 13일~14일은 390원 증가하였다. 

그렇다면, 12월 13일과 12월 14일의 캔들의 길이는 똑같을까? 다를까?

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상식적으로 생각한다면 12월 12일과 20일 둘 다 30% 상승했기 때문에, 봉의 길이는 똑같아야 정상이다.

하지만, 우리가 일반적으로 HTS나 MTS에서 사용하는 linear형태의 차트에서는

13일과 14일 똑같이 30% 상승했음에도 불구하고

10,000원 상승한 날인 12월 14일의 양봉이 더 긴 양봉으로 나타난다.  

 

더 이해하기 쉽게 실제 차트를 통해서 확인해보자 (클릭하면 확대된다).

 

DSC인베스트먼트의 Linear 일봉차트

 

위의 사진에서 차트 중간에 위치한 왼쪽의 보라색 사각형으로 둘러싸인 양봉과

오른쪽 위의 핑크색 사각형으로 둘러싸인 양봉의 크기를 보자 (둘 다 시가와 종가만 본다).

눈대중으로 본다면 오른쪽의 핑크색 양봉의 길이가 더 길어 보이고, 더 많이 상승한 것처럼 보인다.

하지만, 실제로는 시가와 종가 기준으로

왼쪽의 보라색 사각형 양봉은 13.87%, 오른쪽의 핑크색 사각형 양봉은 8.6% 상승하였다.

즉, 보라색 사각형 상승률 > 핑크색 사각형 상승률이다.

 

이번에는 이 차트에 로그를 적용해서 다시 한번 보겠다.

아래 사진은 로그 차트로 똑같은 종목을 캡처하였다.

가장 최근인 오른쪽의 양봉들의 길이가 줄어든 것이 보이는가?

(사진 클릭 시 더 자세히 보인다.)

 

DSC인베스트먼트의 Log 일봉차트

 

로그를 적용하면 봉의 길이가 단순히 가격에서 만들어지는 것이 아니라 %로 계산되기 때문에,

사진에서 보이듯이 왼쪽의 보라색 사각형 양봉의 크기가 크다.

즉, 10,000원이 오르던 100,000원이 오르던 10% 상승했으면 똑같은 크기를 보여준다는 것이다. 

 

이러한 차이는 일봉 -> 주봉 -> 월봉 등 기간이 길어질수록 장기적인 성장률의 왜곡현상이 극대화된다.

2020년 가장 많이 상승한 신풍제약 차트를 통해서 직접 확인해보자.

 

 

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Linear 월봉차트 (일반적으로 우리가 사용하는 차트)

신풍제약 월봉-Linear 차트

단순하게 Linear 차트로만 본다면

핑크색 사각형에 감싸진 캔들 두 개 7월과 8월에 투자한 사람들이 모든 돈을 다 번 것 같은 착시효과를 만든다.

반대로, 초록색 사각형인 3월 캔들은 미묘하게 상승한 것처럼 보인다.

 

 

Log 월봉차트

 

신풍제약 월봉-Log 차트

놀랍게도 두 차트는 동일한 신풍제약 차트이며, 차트의 크기 또한 150, 150으로 똑같이 고정한 상태이다.

Linear차트에서 초록색 사각형으로 감싸진 캔들은 미묘한 상승을 보여준 것처럼 보여줬지만,

Log 차트로 본다면 초록색 사각형에 감싸진 캔들인 3월에도 엄청난 상승을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 

 

 

Log차트의 힘을 확인했듯이,

장기적인 관점에서 볼 때 편견 없이 차트를 분석하려면 로그 차트는 필수적으로 알아야 한다.

Log차트가 %로 객관적인 등락 폭을 보여주기 때문에,

stock return(주식 수익률)은 대부분 Log Normal Distribution(로그 정규 분포)를 따르는 것으로 간주된다.

이에 따라 Log return은 통계적 분석과 평가에 자주 사용되게 된다.  

(Log return은 MSPE 및 out-of-sample R-square과 같은 통계적 평가에 자주 사용됨.)

 

차후에는 이 Log return을 이용하여  퀀트분석에 관한 글을 작성해보겠다.