[투자] 기술적 분석(TA) + 머신러닝에 거시 지표를 더하면 생기는 일

 

📊 기술적 분석(TA) + 머신러닝에 거시 지표를 더하면 생기는 일

기술적 분석만으로는 한계가 있다?
정답입니다.
시장은 가격과 거래량 외에도 수많은 외부 요인에 의해 움직입니다.
그중에서도 **거시경제 지표(Macro Indicators)**는 시장의 '기조'를 형성하는 핵심 축이죠.

이 글에서는 **기술적 분석(TA)**과 **머신러닝(ML)**에 거시 지표를 결합하면 어떤 장점이 생기고,
어떻게 전략적으로 활용할 수 있는지 구체적으로 알아봅니다.

---

🧱 왜 거시 지표가 필요할까?

기술적 분석은 기본적으로 가격(P)과 거래량(V)이라는 내부 정보만을 다룹니다.
하지만 시장을 움직이는 건 금리, 유동성, 공포심, 경기 흐름 등 외부 요인도 매우 중요하죠.

예를 들어,

• 금리가 급등하는 국면에서 대부분의 기술적 매수 신호는 무력화됩니다.

• 유동성이 넘치는 구간에선 "과매수" 상태가 오랫동안 지속될 수 있습니다.

👉 그래서, TA 신호의 신뢰도를 보정하고 필터링하는 용도로 거시 지표를 결합하는 것이 중요합니다.

---

🧭 주요 거시 지표와 그 의미

지표	의미	전략적 활용
기준금리 / 국채금리	자산 할인율, 유동성 흐름	금리 인상기엔 기술적 반등 신호 약화
VIX (변동성 지수)	시장의 공포 수준	VIX 급등 시 보수적 접근 필요
M2 통화량 증가율	실질 유동성의 흐름	M2 증가기엔 추세 신호 신뢰도 상승
연준 자산 (FED Balance Sheet)	시장 내 직접 유입된 돈	자산 축소기엔 매수 신호 신중히 해석
실업률 / 비농업 고용	경기 흐름	고용 둔화기엔 리스크 회피 전략 우위

---

🧠 머신러닝에서 거시 지표를 어떻게 활용할까?

📌 Feature로 결합하기

거시 지표는 단순히 참고만 하는 것이 아니라, **머신러닝 입력 변수(feature)**로도 활용 가능합니다.

# 예시 feature 조합
X = [
    rsi_14, macd_hist, bollinger_width,
    fed_funds_rate, vix_index, m2_growth
]

→ 이렇게 구성된 입력 데이터를 기반으로, 모델은 기술적 지표와 거시 지표의 상호작용을 학습하게 됩니다.

---

⚙️ 전략 아이디어 예시

1. 금리 필터 전략

• 금리가 상승 중일 땐, 기술적 매수 신호(예: RSI < 30)를 무시

• 반대로 금리 하락기엔 기술적 매수 신호를 적극 활용

2. VIX 기반 포지션 관리

• VIX가 일정 수준 이상이면 포지션 사이즈 축소

• VIX가 낮고 안정적일 땐 추세 추종 전략 강화

3. M2 추세 강화 전략

• M2 유동성이 증가하는 구간에서는 EMA 기울기 추세 전략을 중첩

---

🔍 결론: TA + ML + Macro = 더 정교한 시장 해석

구성 요소	역할
📈 TA	시장의 단기 움직임 포착 (트리거 신호)
🤖 ML	다차원 패턴 학습 및 자동화
🏦 Macro	시장의 구조적 방향성 판단

결과적으로 단기 시그널 + 장기 방향성 + 통계적 판단이 융합된 보다 신뢰도 높은 전략이 만들어집니다.