TRIN의 정의와 계산:
Arms Index로도 알려진 시장 폭 측정 지표
계산식: (상승 주식 수/하락 주식 수)/(상승 주식 거래량/하락 주식 거래량)
값 범위: 0부터 무한대
해석 방법:
TRIN > 1: 약세 신호
TRIN < 1: 강세 신호
TRIN = 1: 중립 상태
다양한 전문가들의 해석 기준:
Richard Arms: 1.2 이상 과매도, 0.75 이하 과매수
Michael Sincere: 2.0 이상 매수 신호, 0.5 이하 매도 신호
Tim Ord: 3.0 이상 시장 공포
TRIN의 한계:
정규 분포를 따르지 않음(평균 1.10, 표준편차 0.47)
시가총액 고려하지 않아 저가 주식 영향 과대평가
Opinion
TRIN은 시장 폭을 측정하는 독특한 지표로, 단순히 주가 움직임뿐만 아니라 거래량까지 고려해 시장 심리를 더 깊이 파악할 수 있다. 특히 주목할 점은 지표가 정규 분포를 따르지 않는다는 점이다. 이는 시장이 극단적 상황에서 보이는 비대칭적 행동 패턴을 반영한다. 하락장에서 거래량이 폭증하는 공포 심리와 상승장에서 점진적으로 확대되는 낙관 심리의 차이를 포착할 수 있는 것이다. 달러 가중치를 적용한 개선된 TRIN 방식은 대형주의 영향력을 적절히 반영해 더 현실적인 시장 상황을 보여준다는 점에서 가치가 있다.
Core Sell Point
TRIN은 거래량과 주가 움직임을 모두 고려해 시장 폭을 측정하는 고유한 지표로, 정규 분포를 따르지 않는 특성을 이해하고 각 거래 시장에 맞는 레벨을 모니터링하는 것이 중요하며, 달러 가중치 적용 등의 개선을 통해 시장 상황을 더 정확히 파악할 수 있다.
TRIN (Arms Index)은 시장 폭을 측정하는 지표로, 주식의 상승 및 하락 비율과 거래량 비율을 이용하여 시장의 과매수 및 과매도 상태를 판단하는 데 사용된다. 1967년 Richard Arms가 개발했으며, 월스트리트 저널이나 CNBC와 같은 온라인 및 인쇄 매체에서 널리 사용된다.
TRIN 계산 방법:
Ratio 1: 상승 주식 수 / 하락 주식 수
Ratio 2: 상승 주식 거래량 / 하락 주식 거래량
TRIN = Ratio 1 / Ratio 2 = (상승 주식 수 / 하락 주식 수) / (상승 주식 거래량 / 하락 주식 거래량) = (A DV) / (D AV)
A = 상승 주식 수
D = 하락 주식 수
AV = 상승 주식 거래량 합계
DV = 하락 주식 거래량 합계
TRIN 지표 해석:
TRIN > 1: 약세 신호로 해석될 수 있다.
TRIN < 1: 강세 신호로 해석될 수 있다.
TRIN = 1: 상승 주식 수와 하락 주식 수가 동일하고, 상승 거래량과 하락 거래량이 동일한 경우 발생한다. 하지만 반드시 A=D, AV=DV일 필요는 없으며, 단순히 상승/하락 비율이 거래량 비율과 동일한 경우에도 TRIN = 1이 될 수 있다.
TRIN은 0과 무한대 사이의 값을 가지며, 상승 거래량(AV)이 0이거나 하락 주식 수(D)가 0인 경우특이점(Singularity)이 발생하여 무한대가 될 수 있다. 따라서 거래 시작 시점이나 AV 또는 D가 0인 경우에는 TRIN 지표를 사용하기 어렵다.
TRIN 활용 방법:
Richard Arms: TRIN > 1.2는 과매도, TRIN < 0.75는 과매수 상태로 판단한다.
Tim Ord: TRIN > 3.0은 시장 공포, TRIN > 5 또는 6은 시장 정점으로 판단한다.
Newton Zinder: TRIN >= 2.0이 2일 연속 발생하면 강세 신호로 판단한다.
Robert Nurock: 10일 이동평균선이 1.2 이상이면 강세, 0.8 이하면 약세로 판단한다.
Alphier & Kuhn: TRIN > 2.56일 때 매수 후 8개월 보유 전략을 사용했을 때 높은 수익률을 얻었다.
TRIN은 정규 분포를 따르지 않으므로표준 편차를 활용한 분석은 적절하지 않다. TRIN 데이터가 정규 분포를 따르지 않는 이유는 다음과 같다.
TRIN 값의 범위 제한: TRIN 값은 0과 무한대 사이의 값을 가지는 반면, 정규 분포 데이터는 음의 무한대와 양의 무한대 사이의 값을 가진다. 즉, TRIN 데이터는 0 미만의 값을 가질 수 없기 때문에 정규 분포와 차이를 보인다.
비대칭 분포: TRIN 데이터의 평균은 1.10이고 표준 편차는 0.47이지만, 1.0 부근에 많은 값들이 몰려 있고 1.0 이상인 값들은 상대적으로 적지만 극단적인 값을 갖는다. 이는 TRIN 데이터가 평균을 중심으로 대칭적으로 분포하지 않음을 의미하며, 정규 분포의 특징과 다르다.
정규성 검정 결과: Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Jarque Bera와 같은 정규성 검정에서 p-값이 0.05보다 훨씬 작게 나타나 TRIN 데이터가 정규 분포를 따르지 않음을 통계적으로 확인할 수 있다.
QQ 플롯: QQ 플롯에서 데이터 포인트들이 이상적인 정규 분포의 5% 신뢰 구간 내에 존재하지 않아 TRIN 데이터가 정규 분포를 따르지 않음을 시각적으로 확인할 수 있다.
이를 개선하기 위한 방법은 다음과 같다.
달러 가중치를 적용한 TRIN: 기존 TRIN 지표는 개별 주식의 시가총액을 고려하지 않고 단순히 거래량만을 사용하므로, 저가 주식의 영향력이 과대평가될 수 있다는 비판이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 달러 가중치를 적용한 TRIN 지표를 사용할 수 있다.
분자 (A/D): A/D (상승/하락) 비율은 그대로 사용한다. 그 이유는 이미 정규화되어 있고 모든 주식이 동등하게 취급되기 때문이다.
분모 (AV/DV): AV/DV (상승 거래량/하락 거래량) 비율은 전체 순 달러 가중치에 해당하는 가중치로 정규화한다.
달러 가중 TRIN 효과: 2018년 12월/2019년 1월의 매도세가 더 뚜렷하게 나타나고 2018년 2월의 매도세 정점이 더 극명하게 보이는 것을 확인할 수 있다.
지역별 TRIN 레벨 모니터링: TRIN 지표는 NYSE, 미국 전체, 글로벌 주식 시장, 특정 국가별로 각기 다른 레벨을 보인다. 따라서 자신이 거래하는 시장에 맞는 TRIN 레벨을 모니터링하는 것이 중요하다.
거래량과 주가 간의 관계 고려: 주가가 하락할수록 거래량이 증가하는 경향이 있지만, 극단적으로 낮거나 높은 주가에서는 유동성 부족으로 거래량이 감소할 수 있다. 이러한 주가와 거래량 간의 관계를 고려하여 TRIN 지표를 해석해야 한다.
TRIN 분포의 비정규성: TRIN 데이터는 정규 분포를 따르지 않으므로 표준 편차를 활용한 분석은 적절하지 않다. 따라서 TRIN 데이터의 분포 특성을 고려하여 TRIN 레벨을 설정하고 매매 시점을 결정해야 한다.
