로그(log)차트 사용하는 이유? 쉽게 이해해보자.

HTS든 MTS든 차트의 지표설정에 보면 로그(log)차트가 있다. 소위 진짜 차트쟁이들은 로그차트를 이용해 분석한다던데, 로그차트는 무엇일까? 여기저기 보면 로그차트에 대해 엄청 어렵게 설명하는데, 정확하고 또 간단하게 알아보도록 하자.

 

일단 로그 차트를 이해하기 위해선 상용로그라는 개념을 알아야되는데 아래와 같다

 

log10= 1

log100 = 2

log1000 = 3

log10000 = 4

log100000 = 5

0이 하나씩 붙을 수록 6,7,8,9 올라간다고 보면 된다.

즉 1에서 2가 되기위해선 log90추가되어야 하고, 4에서 5가 되기위해선 무려 log가 90,000이나 추가되어야 한다.

즉, 상수가 높아질수록 다음 상수로 넘어가기 위한 필요한 log가 많아진다고 이해하면 된다. 이게 핵심

 

 

<예시, 삼성전자>

좌측은 일반 차트, 우측은 로그 차트

좌측은 일반차트, 우측은 로그차트다.

가장 크게 눈에 띄는 점은 Y축 스케일의 너비다.

 

로그차트의 경우 가격대가 낮은 영역에서는 스케일 간격이 일반 차트 대비하여 넓다. 반대로 가격대가 높은 영역에서는 일반차트 대비 좁다(오밀조밀하다.) 이건 무엇을 의미할까? 위에 짧게 설명한 log의 성질과 관련이 있다. 

 

우선 Y축 스케일의 값(29,120 / 46,000 / 63,000 / 80,000 / 96,800)을 로그함수로 각각 변환해보면, 

(네이버 공학계산기를 이용해도 된다.)

 

- log29,120 = 4.46

- log46,000 = 4.66

- log63,000 = 4.79

- log80,000 = 4.91

- log96,800 = 4.98

 

즉, 29,120원과 96,800원으로만 보면 엄청 차이가 나는 것 같지만 log로 변환하는 순간 고만고만한 4.xx인 값들이 된다.

29,120원과 46,000원은 변환 시, 약 0.20의 차이가 있고 80,000원과 96,800원은 단 0.07의 차이밖에 존재하지 않는다.

즉 로그를 취하게 되면, 현재가가 높은 영역일수록 차트상 상단 영역의 간격이 좁아지게 된다. 뭐,, 원리는 이렇다.

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로그차트의 높은가격 대에서는 캔들이 일반차트 대비 짧게 그려진다. 반면 낮은 가격대에서는 더 길게 그려진다.

두번째 역시, 첫번째와 이어지는 내용인데, 가격대가 낮은 영역에서는 캔들이 더 길게 그려지고, 가격대가 높은 영역에서는 캔들이 작게 그려진다. 이는 Y축 스케일이 그만큼 넓어지고 좁아지게 된 따른 결과인데, Y축 스케일이 달라지기 때문이다.

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- 그럼 결국 왜 사용하는지? 

 

그래서 사용하는 이유는 무엇인가? 차트상 보이는 영역의 최소값이 작을수록 최대값과의 차이가 클수록 드러난다는 점이다. 일반 차트에서는 Y축 스케일에 일정한 간격으로 현재가를 분할하여 보여주고 있지만, 로그차트의 경우 로그화하기 때문에, 캔들의 크기에 속지않고(?) 차트를 분석할 수 있다. 

 

- 예시

가령 차트 내 캔들을 여러 개 로드하여 일봉으로 2년치를 본다고 가정해보자. 과거엔 1,000원이었고 현재 주가는 10,000이다. 과거 1,000원이었을 때 30%가 상승했다면 1,300원이 되었을테지만, 지금 30%가 상승하면 13,000원이 된다. 동일한 등락률임에도 불구하고 과거에는 300원이 상승했고, 지금은 2,700원이 상승한 셈이다. 일반차트에서는 평면적으로 Y축 스케일을 설정해주기 때문에 과거 캔들보다 현재 캔들을 약 9배 길게(300*9=2,700) 그려주게 된다.

 

한 마디로 과거나 현재나 동일하게 30%가 올랐지만, 과거에는 현재가가 낮다는 이유로 차트 분석시 과거의 상승분을 과소평가 할 수 있다는 점이다. 이 때 사용하는 것이 로그차트다. 로그차트 사용시 과거, 현재 모두 같은 크기의 등락률(캔들 크기)로 노출되기 때문에 차트 분석 시, 과거의 상승분, 혹은 하락분을 현재 가치와 동등하게 해석하는데 도움이 된다. 주로 장기 추세를 알아보고자 할 때 자주 쓰는 추세도구라고 할 수도 있겠다. 

 

로그차트, 원리를 알고 사용하면 더 재밌다. 물론 로그자체가 꽤나 머리아프지만, 본인이 추세분석에 관심이 있다면, 한 번쯤 사용해보는걸 추천한다.