RSI vs 스토캐스틱, 빅테크주 매매에 더 효과적인 지표는

RSI(상대강도지수)와 스토캐스틱 오실레이터는 가장 널리 사용되는 기술적 지표다. 이 두 모멘텀 기반 지표는 가격 움직임의 강도와 방향을 분석해 시장의 과매수·과매도 상태를 파악하는 데 도움을 준다. 두 지표 모두 0에서 100 사이에서 변동하는 정규화된 오실레이터다.

실제 효과를 검증하기 위해 각 오실레이터를 활용한 자동매매 전략을 개발하고, S&P500 지수의 '매그니피센트 7'로 불리는 고성장 미국 기술주에 적용했다.

• 애플(AAPL)
• 마이크로소프트(MSFT)
• 알파벳(GOOGL)
• 아마존(AMZN)
• 테슬라(TSLA)
• 엔비디아(NVDA)
• 메타(META)

2010년부터 현재까지의 백테스트를 기반으로 신호 빈도, 수익성, 안정성 측면에서 두 지표의 주요 차이점을 분석했다.

웰스 와일더가 개발한 RSI는 특정 기간의 평균 상승폭과 하락폭을 비교해 추세의 강도를 측정한다. 와일더는 원래 14일을 기준 기간으로 제시했으며, 30과 70을 각각 과매도와 과매수 수준으로 설정했다.

조지 레인이 개발한 스토캐스틱 오실레이터도 0에서 100 사이에서 변동하는 정규화된 도구다. RSI와 달리 두 개의 선으로 구성된다:

• 메인 라인인 %K: 선택된 기간(보통 14일) 동안의 고가-저가 범위 대비 현재 종가의 위치를 측정
• %D: %K의 3일 이동평균

일간 차트를 기준으로 매수 포지션만 허용하는 전략을 구축했다. 매도 신호가 발생하면 단순히 포지션을 청산하며, 반대 매매나 공매도는 실행하지 않는다.

RSI 기반 전략은 기본 파라미터를 사용했다. 14일 RSI에서 과매도 기준선 30, 과매수 기준선 70을 적용했다. RSI가 30 아래로 떨어질 때 매수하고 70을 넘어서면 청산하는 방식이다.

스토캐스틱 오실레이터도 기본 설정을 유지했다. %K는 14일을 기준으로 하고 과매도·과매수 기준선은 각각 20과 80으로 설정했다. %K가 과매도 구간(20 이하)에서 %D를 상향 돌파할 때 매수하고, 과매수 구간(80 이상)에서 %D를 하향 돌파하면 청산한다.

명확한 청산 신호가 없어 포지션이 무기한 유지되는 것을 방지하기 위해 10일(약 2주) 경과 시 자동 청산하는 규칙도 추가했다.

각 거래는 1만 달러의 고정 포지션으로 실행했으며, 초기 포트폴리오 자본은 10만 달러로 설정해 복수 거래가 가능하도록 했다.

2010년부터 현재까지의 첫 번째 결과를 보면 두 전략 모두 어느 정도 일관된 성과를 보였다. 그러나 RSI 기반 전략이 자본 곡선의 안정성과 평균 거래 수익 면에서 더 우수했다. 구체적으로 RSI 전략은 거래당 평균 235달러의 수익을 올린 반면, 스토캐스틱 기반 시스템은 78달러에 그쳤다.

기본 설정에서는 두 시스템 모두 상대적으로 적은 수의 거래가 발생했다. 예를 들어 RSI 전략은 7개 종목 전체에서 167건의 거래만 발생했는데, 이는 긴 관찰 기간으로 인해 진입 신호가 적게 발생한 결과다.

기본 파라미터를 사용했을 때 거래 횟수가 제한적이었다는 점에 착안해, 표본 크기를 늘리고 순이익을 개선하기 위해 새로운 입력값을 테스트했다. 거래 횟수가 많아지면 통계적으로 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있고 시간에 따른 전략의 안정성도 더 잘 평가할 수 있다.

구체적으로 RSI와 스토캐스틱 오실레이터 모두 계산 기간을 5일(약 1주일)로 단축했다. 또한 과매수·과매도 구간을 각각 40과 60으로 좁게 설정했다.

새로운 파라미터를 적용한 결과, 순이익이 크게 개선됐다.

특히 RSI 기반 전략은 거래 횟수가 167건에서 1,400건으로 대폭 증가했고, 거래당 평균 99달러의 수익을 기록했다. 거래 빈도가 높아지면서 순이익이 크게 늘었고, 더 중요한 것은 자본 곡선이 꾸준하고 안정적으로 상승했다는 점이다. 특히 최근 몇 년간 강력한 성과를 보였다.

스토캐스틱 전략도 새로운 파라미터의 혜택을 받아 거래 횟수가 1,118건으로 늘었고, 거래당 평균 83달러의 수익을 기록했다. 그러나 자본 곡선은 RSI에 비해 덜 매끄러웠으며, 테스트 기간 후반에는 횡보하는 모습을 보였다.

전반적으로 5일의 계산 기간과 40-60의 좁은 임계값을 적용한 새로운 설정은 더 활발하고 수익성 높은 전략으로 이어졌다. 특히 RSI는 이러한 구성에 더 잘 반응해 높은 거래 빈도와 견고한 장기 성과를 결합하는 데 성공했다.

이번 분석을 통해 RSI와 스토캐스틱이라는 두 가지 잘 알려진 오실레이터를 활용해 효과적인 매매 전략을 구축할 수 있음을 보여줬다. 계산 기간과 과매수·과매도 임계값을 조정하는 것만으로도 순이익 측면에서 의미 있는 성과 개선이 가능했다.

분석 결과, RSI에 더 민감한 파라미터를 적용하면 특히 최근의 시장 상황에서 더 일관되고 신뢰할 수 있는 전략이 된다는 점이 확인됐다.

다만 이러한 전략들은 시작점일 뿐이다. 손절매, 이익실현 수준을 설정하거나 200일 이동평균선 같은 추가 필터를 도입해 신호의 질을 개선할 여지가 있다.

또한 이번 백테스트가 지난 수년간 강한 상승 추세를 보인 종목들을 대상으로 했다는 점에서, 긍정적인 결과에 영향을 미쳤을 수 있다는 점도 고려해야 한다. 다음 단계로는 다른 매매 로직과 다양한 시장 환경에서 이러한 시스템을 테스트해볼 필요가 있다.