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투자정보

월봉 RSI로 나스닥 고점 판별하기



최근 나스닥이 강세를 보이며 투자자들의 관심이 집중되고 있습니다. 하지만 현재가 고점인지, 추가 상승 여력이 있는지 판단하는 것은 쉽지 않습니다. 이번 글에서는 월봉 RSI(상대강도지수, Relative Strength Index) 를 활용해 나스닥의 고점 여부를 분석하는 방법을 소개하겠습니다.




1. RSI란 무엇인가?

RSI(Relative Strength Index) 는 자산의 최근 가격 상승과 하락의 비율을 분석하여 시장이 과매수(overbought) 상태인지, 과매도(oversold) 상태인지 를 판단하는 기술적 지표입니다. RSI의 기본 개념은 주가의 상승과 하락을 비교하여 상대적인 강도를 측정하는 것이에요. 지표를 이해할 때는 가장 중요한게 원리를 이해하는거에요. 지표 자체의 값을 보는게 중요한게 아니라, 지표를 왜 이렇게 설정했는지 이유가 뭔지를 원리를 통해서 이해해야 차트를 깊은 이해도로 분석할 수 있습니다. RSI는 기준일 간에 상승폭의 합계 + 하락폭의 합계를 분모로, 상승폭의 합계를 분자로 하는 식입니다. 쉽게 얘기하면 기간동안 상대적으로 얼마나 상승했냐를 수치로 볼 수 있는 값이죠. 기준일 내내 상승하면 수치가 높아질테고, 기준일동안 횡보하거나 오르락내리락하면서 상승하면 수치가 높게 나오지 않을거라고 판단할 수 있습니다.


2. 월봉 RSI를 활용하는 이유

캔들은 높은 시간대(High Frame)으로 갈수록 신뢰도가 높아지는 경향이 있습니다.  특히 지수 같은 주가에서는 일반적으로 일봉이나 주봉 RSI 는 단기적인 변동성에 영향을 많이 받아 과매수 신호 후에도 추가 상승하는 경우가 많습니다. 하지만 월봉 RSI 는 장기적인 과열 여부를 판단하는 데 유용하며, 과거 나스닥 고점에서도 강력한 신호를 보였습니다. 또 RSI의 신뢰도를 높이려면 단순히 과매수인지(RSI 70 이상) 수치를 보는 것보다는 좀 더 세밀한 판단이 필요합니다.

다이버전스라는 개념이 있는데요. RSI 다이버전스는 주가와 RSI 지표의 방향성이 어긋나는 현상을 말합니다. RSI는 하락하는데 주가가 오르면 하락다이버전스, RSI가 상승하는데 주가가 하락하면 상승다이버전스라고 합니다. 월봉 RSI가 과매수 신호에 있더라도 시장은 좀 더 과열되면서 추가상승하는 경우가 훨씬 많은데, 이때 하락다이버전스가 걸리기 시작하면 (주가가 위아래로 흔들리면서 RSI가 낮아지는데 주가는 오른다면) 상승의 힘이 약해졌다고 판단할 수 있어요. 캔들 10개정도 안에 하락다이버전스가 2개 걸리는경우도 있는데 이를 더블 다이버전스라고하고, 월봉 RSI 하락다이버가 2개 이상 걸린다면 매우 높은 확률로 하락이 크게 올 수 있어요. 

과매수상태에서 하락다이버전스가 걸린다면 신뢰도가 높고, 반대로 과매도 상태에서 상승다이버전스가 걸린다면 신뢰도가 높아집니다.

 

우선 과거 사례부터 살펴보겠습니다.

(1) 2000년 닷컴버블
2000년 닷컴 버블 당시 나스닥의 월봉 RSI는 90을 넘어섰습니다. 이후 거품 붕괴와 함께 80% 이상 하락


(2) 2007년 금융위기 전 고점
월봉 RSI 75 근처에서 장기 하락 시작

(3) 2021년 테크 버블과 조정
월봉 RSI 80 돌파 후 2022년 큰 폭의 하락


3. 현재 나스닥 월봉 RSI 분석

현재 나스닥 지수의 월봉 차트를 살펴보면, RSI 값이 75를 넘어선 상태입니다. 이는 2021년 고점 당시의 RSI 값과 유사한 수준으로, 과열 징후를 보이고 있습니다. 현재 나스닥 지수는 상승하고 있지만, RSI는 이전 고점에 비해 낮아지는 하락 다이버전스가 관찰됩니다. 이는 상승 모멘텀이 약화되고 있음을 시사합니다. RSI가 70 이상에서 3개월 이상 지속되고 있습니다. 또한 주가 상승률에 비해 RSI 상승폭이 둔화되고 있어, 고점 형성의 가능성이 높아 보입니다.


4. 월봉 RSI만으로 판단할 수 있을까?

월봉 RSI는 강력한 신호이지만, 단독으로 사용하기보다 다른 지표와 함께 활용 하는 것이 중요합니다. 주가의 12개월 선행 PER 등을 활용한 현재 밸류에이션 평가나 지난번 알려드린 공포탐욕지수 같은 지표를 함께 활용하면 신뢰도를 훨씬 높일 수 있습니다.