RSI와 Connors RSI: 특징, 계산 수식 및 비교 분석

개요

본 보고서는 금융 시장 분석에 널리 활용되는 두 가지 기술적 지표인 상대강도지수(Relative Strength Index, RSI)와 코너스 RSI(Connors RSI, CRSI)에 대해 심층적으로 비교 분석합니다. 각 지표의 기본 개념, 특징, 상세 계산 수식, 그리고 실제 트레이딩에서의 활용 방안과 주의점 등을 구체적인 데이터와 예시를 통해 설명합니다. 특히, Connors RSI가 기존 RSI의 단점을 보완하고 단기 매매에 더 적합하도록 개발된 배경과 그로 인한 두 지표 간의 핵심적인 차이점들을 명확히 제시하여, 투자자들이 자신의 매매 전략과 시장 상황에 맞는 지표를 선택하고 활용하는 데 실질적인 도움을 제공하는 것을 목표로 합니다.

상세 보고

상대강도지수 (RSI) 기본 개념 및 특징

RSI의 정의 및 개발 배경

상대강도지수(RSI)는 1978년 미국의 기술적 분석가인 J. 웰레스 와일더 주니어(J. Welles Wilder Jr.)에 의해 개발된 모멘텀 오실레이터(momentum oscillator)입니다. 와일더는 그의 저서 "New Concepts in Technical Trading Systems"에서 RSI를 비롯하여 평균 실제 범위(Average True Range, ATR), 파라볼릭 SAR(Parabolic SAR) 등 현재까지도 널리 사용되는 여러 기술적 지표들을 소개했습니다. RSI는 주가의 상승 압력과 하락 압력 간의 상대적인 강도를 측정하여, 현재 주가가 과매수(overbought) 상태인지 혹은 과매도(oversold) 상태인지를 판단하는 데 도움을 줍니다. 즉, 일정 기간 동안 주가의 상승폭과 하락폭을 비교하여 상승폭이 크면 과매수로, 하락폭이 크면 과매도로 판단하는 지표입니다. RSI 값은 0과 100 사이에서 움직이며, 이 값을 통해 시장의 추세 강도와 전환 가능성을 예측할 수 있습니다.

RSI의 일반적인 해석

일반적으로 RSI는 다음과 같이 해석됩니다:

• 과매수 국면: RSI 값이 70 이상일 경우, 해당 자산이 과도하게 매수되어 가격이 곧 하락할 가능성이 있다고 해석합니다. 이는 시장 참여자들이 지나치게 낙관적이며, 차익 실현 매물이 출회될 수 있음을 시사합니다.

• 과매도 국면: RSI 값이 30 이하일 경우, 해당 자산이 과도하게 매도되어 가격이 곧 상승할 가능성이 있다고 해석합니다. 이는 시장 참여자들이 지나치게 비관적이며, 저가 매수세가 유입될 수 있음을 시사합니다.

• 중립 국면: RSI 값이 30과 70 사이에 있을 경우, 시장이 특별한 방향성 없이 중립적인 상태에 있다고 봅니다.

RSI의 장점 및 한계

RSI는 주가의 천정과 바닥을 찾는 데 용이하다는 장점이 있지만, 몇 가지 한계점도 가지고 있습니다.

• 추세 시장에서의 한계: 강한 상승 추세나 하락 추세가 지속되는 시장에서는 RSI 값이 장기간 과매수 또는 과매도 영역에 머무르면서 추세가 연장되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 강력한 상승 모멘텀을 받는 시장에서는 RSI 값이 70 이상임에도 불구하고 주가가 계속 상승할 수 있습니다. 이 경우, 과매수 신호에 따라 매도하면 이른 매도로 인해 추가 상승분을 놓칠 수 있습니다.

• 횡보 시장에서의 비효율성: 가격이 큰 변동 없이 좁은 범위에서 횡보하는 시장에서는 RSI 값이 50을 중심으로 소폭의 등락만을 반복하여 뚜렷한 매매 신호를 제공하지 못할 수 있습니다.

• 다이버전스 활용의 중요성: RSI의 한계를 보완하기 위해 다이버전스(divergence) 분석이 함께 활용됩니다. 가격은 신고가를 경신하며 상승하는데 RSI는 이전 고점보다 낮은 고점을 형성하는 경우(하락 다이버전스), 상승 모멘텀이 약화되고 있음을 시사하며 매도 신호로 해석될 수 있습니다. 반대로, 가격은 신저가를 경신하며 하락하는데 RSI는 이전 저점보다 높은 저점을 형성하는 경우(상승 다이버전스), 하락 모멘텀이 약화되고 있음을 시사하며 매수 신호로 해석될 수 있습니다.

따라서 RSI는 독립적으로 사용하기보다는 다른 기술적 지표나 시장 상황 분석과 함께 보조적인 판단 근거로 활용하는 것이 바람직합니다.

RSI 계산 수식

RSI는 특정 기간 동안의 평균 주가 상승폭과 평균 주가 하락폭을 비교하여 계산됩니다. 일반적으로 14일을 기본 기간으로 사용하지만, 트레이더의 투자 성향이나 시장 상황에 따라 기간을 조절하여 사용할 수 있습니다. 짧은 기간을 사용하면 RSI가 가격 변동에 더 민감하게 반응하고, 긴 기간을 사용하면 더 완만하게 움직입니다.

RSI 계산 단계

RSI 계산은 다음과 같은 단계를 거칩니다:

1. 가격 변화분 (Change) 계산: 매일의 종가 변화분을 계산합니다.

   • 상승분 (Up, U): 당일 종가가 전일 종가보다 높을 경우, 당일 종가 - 전일 종가. 전일 종가보다 낮거나 같으면 0.

   • 하락분 (Down, D): 당일 종가가 전일 종가보다 낮을 경우, 절대값(당일 종가 - 전일 종가). 전일 종가보다 높거나 같으면 0. 하락분은 양수로 계산합니다.

2. 평균 상승분 (Average Up, AU) 및 평균 하락분 (Average Down, AD) 계산:

   • 초기 AU 및 AD (Simple Moving Average): 첫 번째 계산에서는 설정된 기간(예: 14일) 동안의 상승분 합계를 기간으로 나누어 초기 AU를 구하고, 하락분 합계를 기간으로 나누어 초기 AD를 구합니다.

     • 초기 AU = 지난 N일간 상승분의 합 / N

     • 초기 AD = 지난 N일간 하락분의 합 / N (하락분은 양수로 합산)

   • 이후 AU 및 AD (Smoothed Moving Average / Wilder's Smoothing): 두 번째 계산부터는 이전 기간의 평균값을 사용하여 평활화된(smoothed) 평균을 계산합니다. 이는 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하는 지수이동평균(EMA)과 유사한 방식입니다.

     • AU = (이전 AU * (N-1) + 현재 상승분) / N

     • AD = (이전 AD * (N-1) + 현재 하락분) / N

3. 상대강도 (Relative Strength, RS) 계산: 계산된 평균 상승분을 평균 하락분으로 나눕니다.

   • RS=AUADRS = \frac{AU}{AD}RS=ADAU​

4. RSI 계산: RS 값을 이용하여 최종 RSI 값을 계산합니다. RSI는 RS 값을 정규화하여 0과 100 사이의 값으로 변환합니다.

   • RSI=100−1001+RSRSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}RSI=100−1+RS100​

   • 또는 RSI=AUAU+AD×100RSI = \frac{AU}{AU + AD} \times 100RSI=AU+ADAU​×100 (결과는 동일합니다).

RSI 계산 방식의 차이

증권사나 금융 정보 제공 업체마다 RSI 계산 방식에 약간의 차이가 있을 수 있으며, 특히 초기값 계산이나 평활화 방법에서 미세한 차이가 발생하여 RSI 값이 다르게 표시될 수 있습니다. 예를 들어, 일부는 단순이동평균(SMA)을 사용하는 반면, 다른 일부는 지수이동평균(EMA) 또는 와일더의 평활화 방식을 사용합니다. 특히, 과거 데이터의 길이에 따라 현재 RSI 값이 달라질 수 있는데, 와일더의 평활화 방식은 과거 데이터가 누적될수록 안정적인 값을 나타내므로, 최소 250개 정도의 과거 데이터를 사용하여 계산하는 것이 권장되기도 합니다.

아래는 RSI 계산 과정을 시각적으로 표현한 예시입니다. (실제 차트 데이터가 아닌, 개념 설명을 위한 가상 데이터입니다.)

graph TD
    A[일별 종가 데이터] --> B{가격 변화분 계산};
    B -- 상승 시 --> C[상승분 (U) 기록];
    B -- 하락 시 --> D[하락분 (D) 기록 (양수)];
    C --> E{N일간 평균 상승분 (AU) 계산};
    D --> F{N일간 평균 하락분 (AD) 계산};
    E --> G[RS 계산: AU / AD];
    F --> G;
    G --> H[RSI 계산: 100 - (100 / (1 + RS))];
    H --> I[RSI 값 (0-100)];

Connors RSI (CRSI) 기본 개념 및 특징

CRSI의 정의 및 개발 배경

코너스 RSI(Connors RSI, CRSI)는 래리 코너스(Larry Connors)와 코너스 리서치(Connors Research)에 의해 개발된 기술적 지표입니다. CRSI는 기존의 RSI가 단기 트레이딩에는 반응이 느리다는 점을 개선하기 위해 고안되었습니다. 따라서 CRSI는 단기적인 과매수 및 과매도 상태를 식별하는 데 더 초점을 맞춘 모멘텀 오실레이터입니다.

CRSI는 다음과 같은 세 가지 개별 구성 요소를 결합하여 만들어진 복합 지표(composite indicator)입니다:

1. RSI (단기): 기존 와일더의 RSI를 사용하되, 매우 짧은 기간(예: 3기간)을 적용합니다.

2. UpDown Length의 RSI: 주가가 연속적으로 상승하거나 하락한 일수(streak length)를 측정하고, 이 값에 다시 단기 RSI(예: 2기간)를 적용합니다. 연속 상승일은 양수로, 연속 하락일은 음수로 표현되며, 가격 변동이 없으면 0으로 기록됩니다.

3. 변동률 순위 (Rate-of-Change, ROC Rank): 특정 기간(예: 100기간) 동안 현재의 가격 변동률보다 낮은 변동률을 보인 날짜의 비율을 백분위로 나타냅니다.

이 세 가지 구성 요소의 평균값이 최종 CRSI 값으로 산출됩니다. CRSI 값 또한 0에서 100 사이의 값을 가집니다.

CRSI의 일반적인 해석

CRSI는 기존 RSI보다 훨씬 더 변동성이 크고 빠르게 움직이기 때문에 과매수/과매도 기준이 다릅니다. 코너스는 일반적으로 다음과 같은 기준을 제시했습니다:

• 과매수 국면: CRSI 값이 90 이상일 경우 (일부 분석가들은 95 이상을 사용하기도 함).

• 과매도 국면: CRSI 값이 10 이하일 경우 (일부 분석가들은 5 이하를 사용하기도 함).

Connors RSI Inputs

CRSI의 장점 및 단점

• 장점:

  • 향상된 단기 신호: 세 가지 요소를 통합하여 단기 가격 움직임에 더 민감하게 반응하며, 단기 매매에 더 정확한 진입 및 청산 시점을 제공할 수 있습니다.

  • 다양한 시장 적용: 주식, ETF 등 다양한 금융 상품 및 시간대에 적용 가능합니다.

• 단점:

  • 잦은 거짓 신호 (Whipsaws): 반응성이 높은 만큼, 특히 추세가 강한 시장에서 일시적인 조정에도 불구하고 반대 방향의 신호가 자주 발생하여 거짓 신호(false signals)가 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 상승 추세 중에 단기적인 매도 신호가 나타났으나 시장은 계속 상승하는 경우가 발생할 수 있습니다.

  • 독립적 사용의 한계: 다른 기술적 지표와 마찬가지로 CRSI도 단독으로 의존하기보다는 다른 분석 도구(예: 차트 패턴 분석, 추세 강도 측정 지표)와 함께 사용하여 신뢰성을 높여야 합니다.

Connors RSI 계산 수식

CRSI는 세 가지 핵심 구성 요소의 평균으로 계산됩니다. 일반적인 설정값은 CRSI(3, 2, 100)으로 표시됩니다.

CRSI(RSI_Length,UpDown_Length,ROC_Length)=RSI(Price,RSI_Length)+RSI(UpDownStreak,UpDown_Length)+PercentRank(ROC,ROC_Length)3CRSI(RSI_Length, UpDown_Length, ROC_Length) = \frac{RSI(Price, RSI_Length) + RSI(UpDownStreak, UpDown_Length) + PercentRank(ROC, ROC_Length)}{3}CRSI(RSI_Length,UpDown_Length,ROC_Length)=3RSI(Price,RSI_Length)+RSI(UpDownStreak,UpDown_Length)+PercentRank(ROC,ROC_Length)​

각 구성 요소의 계산은 다음과 같습니다:

1. RSI(Price, RSI_Length):

   • 일반적인 RSI 계산 방식을 따릅니다.

   • RSI_Length: 일반적으로 3을 사용합니다.

2. RSI(UpDownStreak, UpDown_Length):

   • UpDown Streak Value 계산:

     • 당일 종가가 전일 종가보다 높으면 연속 상승일수 (+1씩 증가).

     • 당일 종가가 전일 종가보다 낮으면 연속 하락일수 (-1씩 증가, 즉 음수 값).

     • 당일 종가가 전일 종가와 같으면 0 .

     • 예시: +1, +2, +3 (3일 연속 상승), -1 (1일 하락), +1, +2 (2일 연속 상승)

   • 계산된 UpDown Streak 값에 대해 RSI를 계산합니다.

   • UpDown_Length: 일반적으로 2를 사용합니다.

3. PercentRank(ROC, ROC_Length):

   • ROC (Rate-of-Change) 계산: 당일 종가의 변동률을 계산합니다. (예: (당일 종가 / 전일 종가 - 1) * 100)

   • PercentRank 계산: ROC_Length 기간(일반적으로 100) 동안 계산된 ROC 값들 중에서, 현재 ROC 값보다 낮은 값을 가진 데이터의 비율을 백분율(0~100)로 나타냅니다. 예를 들어, 지난 100일간의 ROC 값 중 현재 ROC 값이 상위 10%에 해당한다면 PercentRank는 90이 됩니다.

이 세 가지 계산된 값을 합산하여 3으로 나누면 최종 CRSI 값이 도출됩니다.

아래는 CRSI의 구성 요소를 시각적으로 표현한 다이어그램입니다.

graph TD
    subgraph CRSI 계산
        A[가격 데이터] --> B(RSI 계산 - 3기간);
        A --> C{UpDown Streak 계산};
        C --> D(UpDown Streak에 RSI 적용 - 2기간);
        A --> E{가격 변동률(ROC) 계산};
        E --> F(ROC 값들의 PercentRank 계산 - 100기간);
        B --> G((평균));
        D --> G;
        F --> G;
        G --> H[Connors RSI 값];
    end

일반 RSI와 Connors RSI 비교 분석

일반 RSI와 Connors RSI는 모두 모멘텀 오실레이터로서 과매수/과매도 수준을 파악하는 데 사용되지만, 구성 방식과 특성에서 중요한 차이점을 보입니다.

핵심 차이점 요약

• 구성 요소의 복잡성: 일반 RSI는 단일 계산 로직을 가지는 반면, CRSI는 세 가지 다른 분석 요소를 결합한 복합 지표입니다.

• 반응 속도와 민감도: CRSI는 단기 가격 변동에 훨씬 더 민감하게 반응하도록 설계되었습니다. 이는 짧은 기간의 RSI와 가격 변동의 연속성(UpDown Length), 그리고 변동률 자체의 상대적 크기(ROC Rank)를 모두 고려하기 때문입니다.

• 과매수/과매도 기준점: CRSI는 변동성이 크기 때문에 일반 RSI보다 훨씬 극단적인 값(예: 90/10 또는 95/5)을 과매수/과매도 기준으로 사용합니다.

• 활용 시간대: 일반 RSI는 일봉 차트 등 상대적으로 긴 시간대에서 유용하게 사용될 수 있지만, CRSI는 주로 분봉 차트와 같은 짧은 시간대에서의 단기 매매 전략에 더 적합합니다.

보완적 활용

두 지표를 함께 사용하는 것도 하나의 전략이 될 수 있습니다. 예를 들어, Stoch RSI가 초기 신호를 발생시키면 CRSI를 통해 해당 신호를 확인하거나 필터링하는 방식으로 활용할 수 있습니다. 혹은 장기 추세는 일반 RSI로 판단하고, 단기적인 진입 시점은 CRSI를 참고하는 방식도 고려해볼 수 있습니다.

활용 시 주의사항 및 한계점

RSI와 CRSI 모두 유용한 기술적 지표이지만, 맹신은 금물이며 다음과 같은 주의사항과 한계점을 인지하고 활용해야 합니다.

• 단독 사용의 위험성: 어떤 기술적 지표도 완벽하지 않으며, 시장 상황에 따라 잘못된 신호를 보낼 수 있습니다. 따라서 RSI나 CRSI를 단독으로 사용하기보다는 다른 기술적 지표(이동평균선, MACD, 볼린저 밴드 등), 차트 패턴, 지지선/저항선, 거래량 분석 등과 함께 종합적으로 판단해야 합니다.

• 기간 설정의 중요성: 지표의 기간 설정(look-back period)은 결과에 큰 영향을 미칩니다. 너무 짧은 기간은 잦은 거짓 신호를 유발할 수 있고, 너무 긴 기간은 신호가 늦게 나타날 수 있습니다. 따라서 분석 대상 자산의 특성과 자신의 매매 스타일에 맞는 최적의 기간 설정을 찾는 노력이 필요합니다. 백테스팅을 통해 다양한 기간 설정의 성과를 검증해보는 것이 좋습니다.

• 거짓 신호 (Whipsaws) 인지: 특히 CRSI와 같이 반응성이 높은 지표는 추세가 명확하지 않거나 변동성이 큰 시장에서 잦은 거짓 신호를 발생시킬 수 있습니다. 이러한 거짓 신호에 휘둘리지 않기 위해서는 손절매 원칙을 철저히 지키고, 자금 관리에 유의해야 합니다.

• 시장 상황 고려: 모든 시장 상황에 동일하게 적용될 수 있는 만능 지표는 없습니다. 예를 들어, 강한 추세가 형성된 시장에서는 과매수/과매도 신호가 잘 맞지 않을 수 있으며, 오히려 추세 추종 전략이 더 유효할 수 있습니다. 따라서 현재 시장이 추세 시장인지, 횡보 시장인지 파악하는 것이 중요합니다.

• 다이버전스의 유용성과 한계: RSI 다이버전스는 추세 전환의 유용한 신호가 될 수 있지만, 다이버전스가 발생했다고 해서 반드시 즉각적인 추세 전환이 일어나는 것은 아닙니다. 다이버전스는 추세 약화의 가능성을 시사하는 것이므로, 다른 확인 신호와 함께 판단해야 합니다.

결론적으로, RSI와 CRSI는 투자자의 분석 도구함에 포함될 수 있는 가치 있는 지표들이지만, 각 지표의 특성과 한계를 명확히 이해하고, 자신의 투자 전략과 위험 감수 능력에 맞춰 신중하게 활용해야 합니다. 지속적인 학습과 경험을 통해 지표 활용 능력을 향상시키는 것이 중요합니다.

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Connors RSI vs. Stochastic RSI - What's the Difference?

2일 연속 하락시 RSI(2) 는 항상 0 아닌가?

2일 연속 하락시 RSI(2) 는 항상 0 아닌가?

Pro답변이미지비디오

16 출처 & 생각 →

RSI(2)와 연속 하락: 0이 되는 조건에 대한 심층 분석

사용자님의 질문 "2일 연속 하락 시 RSI(2)는 항상 0인가?"에 대해 답변드리겠습니다. 결론부터 말씀드리면, 표준적인 RSI 계산 방식(와일더 평활화 방식)을 따를 경우, 2일 연속 하락한다고 해서 RSI(2) 값이 항상 0이 되는 것은 아닙니다. 다만, RSI 계산을 시작하는 최초 시점에서 해당 기간(이 경우 2일) 동안 연속으로 하락했다면 0으로 계산될 수 있습니다.

이러한 차이는 RSI 계산 시 초기값 산정 방식과 이후 값을 평활화(smoothing)하는 방식 때문에 발생합니다.

단순 계산 또는 초기 RSI(2) 계산 시

일부 자료에서는 RSI(2)의 경우 2일 연속 하락하면 RSI 값이 0이 되고, 2일 연속 상승하면 100이 된다고 설명하기도 합니다. 이는 다음과 같은 단순화된 계산 또는 RSI 값을 처음 계산하는 시점에서 발생할 수 있는 상황입니다.

RSI의 기본 계산 수식은 다음과 같습니다:

1. 가격 변화분 계산:

   • 상승분 (U): 당일 종가가 전일 종가보다 상승한 경우의 가격 변화폭. 하락 시 0.

   • 하락분 (D): 당일 종가가 전일 종가보다 하락한 경우의 가격 변화폭 (양수 값). 상승 시 0.

2. 평균 상승분 (AU) 및 평균 하락분 (AD) 계산: 특정 기간 N 동안의 U와 D의 평균.

3. 상대강도 (RS) 계산: RS=AUADRS = \frac{AU}{AD}RS=ADAU​

4. RSI 계산: RSI=100−1001+RSRSI = 100 - \frac{100}{1 + RS}RSI=100−1+RS100​ (또는 RSI=AUAU+AD×100RSI = \frac{AU}{AU + AD} \times 100RSI=AU+ADAU​×100)

RSI(2)의 초기 계산 예시 (최소 3일치 가격 데이터 필요: P0, P1, P2)

• 1일차 변화 (P0 → P1): 상승분 U1, 하락분 D1

• 2일차 변화 (P1 → P2): 상승분 U2, 하락분 D2

이때, 최초의 AU와 AD를 단순 평균으로 계산한다면:

• AUinitial=U1+U22AU_{initial} = \frac{U1 + U2}{2}AUinitial​=2U1+U2​

• ADinitial=D1+D22AD_{initial} = \frac{D1 + D2}{2}ADinitial​=2D1+D2​

만약 2일 연속 하락했다면 (즉, P1 < P0 이고 P2 < P1), 상승분은 다음과 같습니다.

• U1 = 0

• U2 = 0

따라서, AUinitial=0+02=0AU_{initial} = \frac{0 + 0}{2} = 0AUinitial​=20+0​=0 이 됩니다.
AD는 0보다 큰 값을 가지게 됩니다 (하락폭이 있었으므로).
결과적으로 RS는 RS=0ADinitial=0RS = \frac{0}{AD_{initial}} = 0RS=ADinitial​0​=0 (단, AD가 0이 아닐 때)
최종 RSI는 RSI=100−1001+0=0RSI = 100 - \frac{100}{1 + 0} = 0RSI=100−1+0100​=0 이 됩니다.

이처럼, RSI 값을 처음 계산하거나 매우 단순화된 방식으로 계산할 경우, 2일 연속 하락 시 RSI(2)는 0이 될 수 있습니다.

표준 RSI 계산 (와일더 평활화 방식) 적용 시

그러나 J. 웰레스 와일더 주니어가 개발한 표준적인 RSI 계산법은 평활화된 이동평균(Smoothed Moving Average) 또는 와일더 평활화(Wilder's Smoothing) 방식을 사용합니다. 이 방식은 초기값을 계산한 이후부터는 이전 기간의 평균값을 현재 값과 함께 사용하여 새로운 평균을 계산합니다. 이는 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하는 지수이동평균(EMA)과 유사한 효과를 줍니다.

와일더 평활화 방식에서의 AU와 AD 계산 수식은 다음과 같습니다 (N은 RSI 기간):

• AUtoday=(AUyesterday×(N−1))+UtodayNAU_{today} = \frac{(AU_{yesterday} \times (N-1)) + U_{today}}{N}AUtoday​=N(AUyesterday​×(N−1))+Utoday​​

• ADtoday=(ADyesterday×(N−1))+DtodayNAD_{today} = \frac{(AD_{yesterday} \times (N-1)) + D_{today}}{N}ADtoday​=N(ADyesterday​×(N−1))+Dtoday​​

RSI(2)의 경우 N=2이므로, 수식은 다음과 같이 변형됩니다:

• AUtoday=(AUyesterday×1)+Utoday2=AUyesterday+Utoday2AU_{today} = \frac{(AU_{yesterday} \times 1) + U_{today}}{2} = \frac{AU_{yesterday} + U_{today}}{2}AUtoday​=2(AUyesterday​×1)+Utoday​​=2AUyesterday​+Utoday​​

• ADtoday=(ADyesterday×1)+Dtoday2=ADyesterday+Dtoday2AD_{today} = \frac{(AD_{yesterday} \times 1) + D_{today}}{2} = \frac{AD_{yesterday} + D_{today}}{2}ADtoday​=2(ADyesterday​×1)+Dtoday​​=2ADyesterday​+Dtoday​​

2일 연속 하락 시나리오 (와일더 평활화 적용)

가정:

• t-1 시점: 주가 하락 (U_t-1 = 0)

• t 시점 (오늘): 주가 하락 (U_today = 0)

이 경우 오늘의 평균 상승분(AU_today)은 다음과 같이 계산됩니다:
AUtoday=AUyesterday+02=AUyesterday2AU_{today} = \frac{AU_{yesterday} + 0}{2} = \frac{AU_{yesterday}}{2}AUtoday​=2AUyesterday​+0​=2AUyesterday​​

여기서 중요한 점은 AU_yesterday (어제의 평균 상승분) 값입니다.

• 만약 AU_yesterday가 0보다 큰 값이었다면 (즉, 그 이전 기간에 상승이 있어 누적된 평균 상승분이 남아있었다면), AU_today는 AU_yesterday / 2 가 되어 0이 아닙니다.

• 결과적으로 RS 값은 0이 아니며, RSI 값도 0이 되지 않습니다. RSI 값은 점진적으로 0에 가까워질 뿐, 즉시 0이 되지는 않습니다.

언제 RSI(2)가 0이 될 수 있는가 (와일더 평활화 시)?

와일더 평활화 방식을 사용하더라도 RSI(2)가 0이 되려면, 이전부터 누적된 평균 상승분(AU)이 완전히 0이 되어야 합니다. 이는 상당 기간 동안 지속적인 하락 또는 상승 없는 횡보가 이어져 AU_yesterday가 결국 0에 수렴했을 때, 그리고 당일에도 상승분이 없을 때(U_today = 0) 발생할 수 있습니다. 또는 위에서 설명한 RSI 계산 시작 시점에서 최초 2거래일 동안 연속 하락하는 경우입니다.

검색 결과 에서도 "RSI 값을 계산할 때 단순히 특정 기간의 하락폭과 상승폭을 가지고 쉽게 계산해서는 안된다"고 언급하고 있는데, 이는 와일더의 평활화 방식을 올바르게 적용해야 정확한 RSI 값을 얻을 수 있다는 점을 시사합니다. 단순 기간의 평균만으로는 RSI의 본질적인 특성을 제대로 반영하기 어렵습니다.

결론

정리하자면, "2일 연속 하락 시 RSI(2)는 항상 0인가?"라는 질문에 대한 답변은 다음과 같습니다.

• 아니요, 항상 0이 되는 것은 아닙니다.

• 단순 계산 방식이나 RSI 계산을 시작하는 최초 2거래일 동안 연속 하락한 경우: RSI(2)는 0으로 계산될 수 있습니다. 이 경우 해당 기간의 평균 상승분(AU)이 0이 되기 때문입니다.

• 표준적인 와일더 평활화 방식을 사용하는 경우: 2일 연속 하락하더라도, 이전 기간의 평균 상승분(AU)이 0이 아니었다면 당일의 평균 상승분도 0이 되지 않으므로 RSI(2)는 0이 아닙니다. 이전 상승의 영향이 평활화 과정을 통해 점진적으로 줄어들기 때문입니다.

대부분의 HTS(Home Trading System), MTS(Mobile Trading System) 및 차트 분석 도구는 표준적인 와일더 평활화 방식을 사용하여 RSI를 계산합니다. 따라서 실제 차트에서 RSI(2) 값이 2일 연속 하락했다고 해서 즉시 0으로 표시되지 않는 경우가 일반적입니다. 이는 지표가 과거의 가격 움직임을 일정 부분 반영하고 있기 때문입니다.

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