[4부] 제시 리버모어의 트레이딩 스토리: 공매도의 위험과 박스권 장세

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성 소피아 성당, Istanbul

매도 거래하기 전에 두 번 생각해야 하는 5가지 이유

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역사상 가장 뛰어난 주식 트레이더 중 하나였던 제시 리버모어는 그가 공매도를 했을 때 가장 큰돈을 벌었다 특히, 그는 1929년에 시장에서 매도를 했을 때 $1억(현재 돈으로 $10억, 1조 원 이상의 가치)를 벌었다 그러나 비전문가 트레이더는 아주 큰 이유 없이는 공매도를 자제해야 한다
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다음은 왜 공매도가 롱 트레이드보다 더 위험한 지 몇 가지 이유이다:
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  • 롱(long)이 당신과 반대로 갈 때, 당신의 position size는 하락한다 숏(short)이 당신과 반대로 갈 때, 당신의 포지션 사이즈는 리스크가 증가하면서 상승한다
  • 상승하는 증시는 사회의 가장 영향력 있는 사람들(사업가와 정부들)의 이익을 돕는다 그들은 사업과 부의 창출이 성공할 수 있는 상태를 만들기 위해 로비를 하고 법을 제정한다 경제 상황이 하락 전환할 때 어떻게 중앙은행이 금리를 인하하는지 주목하라
  • 사업가들과 관리자들은 그들의 사업 성공을 위해 열심히 일한다 그들의 이익을 상승시키기 위한 열망은 보통 주가를 올리는 결과를 낳는다
  • 다우, S&P 500 그리고 NASDAQ의 장기 차트는 2번과 3번을 반영한다 장기적인 방향은 상방이다 당신이 매도를 잡으면, 자연스러운, 장기 시장 추세에 반대로 가는 것이다
  • 롱 포지션은 당신 지분의 100% 손실을 유발할 수 있다 숏 포지션은 손실에 한계가 없다
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    신중한 모든 트레이더는 주식 트레이딩 전략으로서 공매도(shorting)를 해야 하지만, 이것은 롱으로 가는 것보다 더 큰 주의를 요하는 전략이다

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주식 시장 잔물결과 트레이딩 전략

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제시 리버모어는 시도와 오류를 통해서, 가장 큰 수익은 시장이 강한 추세일 때 완전한 투자를 통해서 만들 수 있다는 결론을 내렸다
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혹자는 추세가 없는 시장에서 수익을 내는 법을 연구했다 - 시장에서 잔물결 트레이딩
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조지 소로스는 그의 저서 [In Staying Ahead of the Curve]에서 어떻게 빅터 니더호퍼(Victor Niederhoffer)가 이러한 잔물결 트레이딩 시스템을 가졌고 결국 어떻게 실패했는지에 대해 설명했다
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“그는 랜덤 워크(random walk)에 꽤 기반을 두었다 그는 시장을 사람들이 겜블러처럼 행동하는 카지노와 같아서 그들의 행위는 겜블러를 연구함으로써 이해할 수 있다고 보았다 예를 들어, 겜블러들은 행동을 금요일과 월요일이 다르고, 오전과 오후가 다르다 그는 규칙적으로 이러한 이론으로 트레이딩 해서 소액을 만들었다 나는 그에게 운용 자금을 주었고 그는 좋은 수익을 내었다”
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“그러나 그의 이론에는 결함이 있었다 그것은 추세가 없는 시장에서만 유효했다 만약 역사적 추세, 물결이 오면, 그것은 겜블러의 행동으로 발생한 이러한 작은 파동들을 압도할 수 있고 그는 적절한 안전 장치(fail-safe mechanism)를 가지지 않았기 때문에 매우 심각한 피해를 입을 수 있다”
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“그는 시장이 목적 없이 출렁거릴 때 매우 많은 돈을 벌었다 그 후 그는 돈일 잃기 시작했고, 정직하게 계좌를 정리했다 우리는 먼저 나왔다 아주 소수의 원자재 트레이더들이 그렇게 행동했을 것이다”
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거래 전략을 올바르게 수립하기

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  • 일부 트레이더들은 하나의 시장(또는 단지 두 개나 세 개)을 거래한다 - 시장이 추세에 있는지, 추세가 없는지 또는 신뢰할 만한 차트 패턴을 보여주고 있는지에 따라 그들의 전략을 바꾼다
  • 또 다른 이들은 하나의 전략으로 거래한다 - 단지 머리어깨 차트 패턴과 같은 것으로,,,- 그리고 이러한 기회들을 찾아서 지수, 주식 그리고 원자재 시장을 조사한다
  • 여전히 일부는 좀 더 개별적인 접근, 혼합 그리고 매칭 전략을 취하고 그들이 수익을 낼 수 있다고 생각하는 시장은 어디든 한다
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    그의 초년에, 제시 리버모어는 가격/볼륨 상관관계를 이용하여 성공적으로 데이 트레이딩을 했다 나중에 그는 비밀 정보와 내부 정보에 따라 행동했다 (후에 배제했지만,,,)
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    마지막으로, 그는 시장이 어디로 움직일 것인지의 지침으로서 거시경제 데이터를 활용했고, 그 후 주식에서 povotal-point trades와 추세가 시작된 시장을 찾았다

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