TradingView 섹터 분석 1편: INTRO

안녕하세요, 트레이더Q 입니다.

 

오늘은 TradingView의 섹터 분석 페이지를 활용해 효율적으로 데이터를 분석하고 투자 결정을 내리는 방법에 대해 이야기해보려고 합니다. 특히 초보 트레이더들이 쉽게 접근할 수 있도록 활용법과 유용한 정보를 공유하겠습니다.

 

 

⏱ 신뢰도 높은 주식시장 데이터 수집 방법

 

퀀트 분석에서 가장 많은 시간을 소비하는 부분은 데이터 수집과 정리입니다.

 

지난 글에서 파이썬을 통해 주식시장 데이터를 수집하는 방법을 소개드렸었는데, 오늘의 방법은 그 고된 시간을 퀀텀 점프 할 수 있는 방법 중에 하나입니다. 물론 다양한 방법들이 있겠지만 제가 사용하는 방법은 Trading view의 데이터를 활용하는 것입니다.

 

 

TradingView를 활용하면:

• 부트스트래핑(처음부터 모든 데이터를 직접 수집하고 정리하는 과정)을 생략할 수 있습니다.
• 신뢰성 높은 실시간 데이터를 기반으로 바로 분석에 착수할 수 있습니다.
  
  
• 섹터별 종목 데이터를 직관적으로 시각화하여 중요한 정보를 빠르게 확인할 수 있습니다

 

트레이딩뷰 섹터 화면 보고 오기

 

 

 

🛠️ TradingView 데이터 활용 팁

1. 부트스트래핑 대신 활용 가능한 데이터

TradingView는 실시간으로 대규모 데이터를 관리합니다.

이는 신뢰성 있는 데이터가 필요한 퀀트 트레이더에게 이상적인 플랫폼입니다.

 

• 시간 절약: 데이터를 직접 수집하지 않아도 됩니다.
• 신뢰성: 기관급 데이터 제공.
• 시각화: 데이터를 직관적으로 파악할 수 있는 인터페이스.

 

2. 섹터별 비교로 효율적인 종목 선택

섹터 분석 페이지를 활용하면, 특정 섹터 내 종목의 데이터를 빠르게 비교할 수 있습니다.

 

• 예를 들어, 기술 섹터의 종목들을 Valuation 카테고리를 기준으로 비교하여 고평가/저평가 종목을 찾을 수 있습니다.
• Performance 데이터를 통해 섹터 내 성과가 가장 좋은 종목을 필터링할 수 있습니다.

 

3. 기술적 분석과 기본적 분석의 조화

TradingView는 기술적 분석 지표와 기본적 분석 데이터를 모두 제공합니다.

• RSI, MACD 같은 기술적 지표를 활용해 매수/매도 타이밍을 파악하세요.
• P/E, EPS 같은 기본적 지표를 통해 기업의 내재 가치를 분석하세요.

 

각 섹션의 분석 메뉴 활용 방법

1. Overview (개요)
   • Symbol(종목코드)과 Market Cap(시가총액)을 확인해 관심 종목의 크기와 시장 내 위치를 파악.
   • P/E, EPS, Volume 등으로 기업의 기본 가치를 분석.

1. Performance (성과)
   • 주가 변동률과 성과 데이터를 바탕으로 종목의 단기/장기 트렌드를 확인.
   • 변동성(Volatility) 데이터를 통해 위험 관리 전략을 세울 수 있음.

1. Valuation (가치평가)
   • P/E, P/B, EV/EBITDA 같은 비율을 활용해 고평가/저평가 상태를 판단.
   • 동일 섹터 내 종목들과 비교해 상대적 가치를 분석.

1. Technicals (기술적 분석)
   • RSI, MACD 같은 기술적 지표를 통해 매수/매도 신호를 포착.
   • Stochastic Oscillator와 같은 모멘텀 지표로 단기 변동성을 활용한 전략 수립.

그 외에도 많은 지표들이 있는데, 아래에 정리 기초 파일을 만들어 놓았습니다.

 

 

 

📊 Tradingview 섹터 분석 주요 카테고리와 하위 항목 정리

 

TradingView 섹터 분석 페이지에서 제공하는 주요 카테고리와 하위 항목들을 json 형식으로 정리했습니다.

이걸 어떻게 활용하는지는 다음편에서 이어가도록 하겠습니다. 사이트에 들어가서 한번 훑어보시기 바랍니다.

 

 

 

** 섹터 내 분석 항목 구성 json**

{
  "categories": [
    {
      "name": "Overview",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Market cap",
        "Price",
        "Change %",
        "Volume",
        "Rel Volume",
        "P/E",
        "EPS dil",
        "TTM",
        "EPS dil growth",
        "TTM YoY",
        "Div yield %",
        "TTM",
        "Analyst Rating"
      ]
    },
    {
      "name": "Performance",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Price",
        "Change %",
        "Perf % 1W",
        "Perf % 1M",
        "Perf % 3M",
        "Perf % 6M",
        "Perf % YTD",
        "Perf % 1Y",
        "Perf % 5Y",
        "Perf % 10Y",
        "Perf % All Time",
        "Volatility 1W",
        "Volatility 1M"
      ]
    },
    {
      "name": "Valuation",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Market cap",
        "Market cap perf % 1Y",
        "P/E",
        "PEG TTM",
        "P/S",
        "P/B",
        "P/CF",
        "P/FCF",
        "Price / cash",
        "EV",
        "EV / revenue TTM",
        "EV / EBIT TTM",
        "EV / EBITDA TTM"
      ]
    },
    {
      "name": "Dividends",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Div per share FY",
        "Div per share FQ",
        "Div yield % TTM",
        "Div yield % (indicated)",
        "Div payout ratio % TTM",
        "DPS growth Annual YoY",
        "Cont div payout",
        "Cont div growth"
      ]
    },
    {
      "name": "Profitability",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Gross margin TTM",
        "Operating margin TTM",
        "Pretax margin TTM",
        "Net margin TTM",
        "FCF margin TTM",
        "ROA TTM",
        "ROE TTM",
        "ROIC TTM",
        "R&D ratio TTM",
        "SG&A ratio TTM"
      ]
    },
    {
      "name": "Income Statement",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Revenue TTM",
        "Revenue growth TTM YoY",
        "Gross profit TTM",
        "Operating income TTM",
        "Net income TTM",
        "EBITDA TTM",
        "EPS dil TTM",
        "EPS dil growth TTM YoY"
      ]
    },
    {
      "name": "Balance Sheet",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Total assets FQ",
        "Current assets FQ",
        "Cash on hand FQ",
        "Total liabilities FQ",
        "Total debt FQ",
        "Net debt FQ",
        "Total equity FQ",
        "Current ratio FQ",
        "Quick ratio FQ",
        "Debt / equity FQ",
        "Cash / debt FQ"
      ]
    },
    {
      "name": "Cash Flow",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Operating CF TTM",
        "Investing CF TTM",
        "Financing CF TTM",
        "FCF TTM",
        "CAPEX TTM"
      ]
    },
    {
      "name": "Technicals",
      "subcategories": [
        "Symbol",
        "Tech Rating",
        "MA Rating",
        "Os Rating",
        "RSI (14)",
        "Mom (10)",
        "AO",
        "CCI (20)",
        "Stoch (14,3,3) %K",
        "Stoch (14,3,3) %D",
        "MACD (12,26) Level",
        "MACD (12,26) Signal"
      ]
    }
  ]
}

 

🎯 결론: 데이터로 투자 효율 극대화하기

 

퀀트 트레이더에게 데이터는 곧 무기입니다.

TradingView의 섹터 분석 페이지는 효율적인 데이터 관리와 분석을 통해, 부트스트래핑 없이 바로 투자 전략을 수립할 수 있도록 도와줍니다.

 

앞으로 이 JSON 구조를 기반으로:

1. 각 카테고리의 세부 활용법.
2. TradingView에서의 실제 분석 예제.
3. 데이터를 활용한 퀀트 전략.

 

등을 차례대로 소개드리겠습니다.

 

 

 

궁금한 점이나 요청 사항이 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요!
트레이더Q 드림