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온도 차원: 점수를 구성하는 다섯 가지 신호

Money Temperature는 0-100 사이의 복합 지표입니다. 각 종목의 점수는 가격 움직임의 각기 다른 특성을 측정하는 다섯 가지 차원의 합으로 구성됩니다: <strong>Position, Momentum, Volume, Volatility, Fragility</strong>. 헤드라인 숫자는 얼마나 뜨거운지를 알려줍니다. 각 차원은 <em>그 이유</em>를 알려줍니다 — 그리고 그 열기가 구조적인지 취약한지를 보여줍니다.

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다섯 가지 차원이 측정하는 것

각 차원은 현재 가격 구조에 대한 서로 다른 질문에 답합니다. 온도 75는 게이지 상에서 강한 Position + 약한 Volume에서 나온 것이든 그 반대이든 동일하게 보입니다 — 하지만 이는 매우 다른 상태입니다. 차원을 읽는 것이 이 둘을 구별하는 방법입니다.

Position (최대 30점)

가격이 이동평균 스택 대비 어디에 위치하는가? 20일, 50일, 200일 SMA를 동시에 상회하는 것이 가장 뜨거운 상태입니다. 세 가지 모두 아래에 있는 것이 가장 차가운 상태입니다. 200일 SMA 대비 Z-스코어는 평균회귀 층위를 추가합니다: 200일선 대비 표준편차 2배 위에 있는 가격은 과도하게 늘어난 상태이며, Position 점수는 이를 반영합니다.

Momentum (최대 25점)

속도와 가속도. 단기 변화율, 그것이 가속되고 있는지 둔화되고 있는지(5일 ROC 대비 20일 ROC), 그리고 RSI가 이를 확인하는지 발산하는지를 봅니다. RSI가 확인하면서 가속되는 빠른 움직임은 상위권 점수를 받습니다; 베어리시 다이버전스와 함께 둔화되는 빠른 움직임은 가격이 여전히 움직이고 있어도 훨씨 낮은 점수를 받습니다.

Volume (최대 20점)

참여도입니다. OBV 추세(누적 거래량이 가격을 따라가는가?), 현재 거래량 대비 20일 평균, 상승일과 하락일의 순 확신도를 봅니다. 거래량이 줄어드는 가운데의 랠리는 의심스럽습니다 — Volume은 Position이나 Momentum보다 먼저 이를 경고합니다.

Volatility (최대 15점)

레인지 확장입니다. ATR 변화, 볼린저 밴드 폭, 그리고 최근 일일 레인지의 20일 평균 대비 비율을 봅니다. 추세 방향으로 변동성이 확장되면 확신도가 높아집니다. 추세에 반하는 방향으로 변동성이 확장되면 경고 신호입니다.

Fragility (최대 10점 — 역신호)

현재 상태가 얼마나 안정적인지를 나타냅니다. 거래량 고갈, 볼린저 스퀴즈, 갭 발생 확률 모두 Fragility를 끌어올립니다. Temperature 모델에서 Fragility 점수가 높다는 것은 그 설정이 취약하다는 의미입니다 — 지지받는 추세가 아니라 압축된 스프링과 같은 상태입니다. 이 차원은 확장된 움직임이 깨지기 전에 이를 포착합니다.

차원을 함께 읽는 방법

복합 온도는 빠르게 읽기에 유용하지만, 실행 가능한 정보는 차원 분해에 있습니다:

  • 높은 점수, 낮은 Fragility — 구조적으로 지지되는 움직임입니다. 추세추종자는 진입을 고려할 수 있습니다.
  • 높은 점수, 높은 Fragility — 과도하게 확장되어 불안정한 상태입니다. 수익실현자는 축소 레벨을 고려해야 합니다.
  • 상승하는 점수, Position 주도 — Momentum과 Volume이 따라오기 전에 가격이 기술적으로 돌파하고 있습니다. 초기 단계 움직임입니다.
  • 상승하는 점수, Momentum 주도 — 가격이 바닥에서 가속하고 있습니다. 중간 단계입니다.
  • 하락하는 점수, Volume 주도 — 참여도가 빠져나가고 있습니다. 흔히 추세 종료의 첫 신호입니다.

왜 중요한가

두 종목이 매우 다른 이유로 동일한 온도를 가질 수 있습니다. 강한 Position + 약한 Volume으로 만들어진 75와 강한 Momentum + 하락하는 Position으로 만들어진 75는 다르게 작동합니다. 국면 분석은 헤드라인 숫자만이 아니라 차원을 읽는 것을 필요로 합니다. Lab의 드릴다운 화면은 종목별로 다섯 가지 차원 모두의 180일 누적 영역 히스토리를 보여주므로, 어떤 차원이 각 온도 변화를 이끌었는지 확인할 수 있습니다.