거래 신호

마지막 업데이트: 2022년 4월 19일 | 0개 댓글
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주식 시장 2021년 11월 19일 04:10

거래 신호

시스템 신호는 주가, 이동평균선, 시세 및 지표값의 지지/저항/돌파 등을 이용한 매수/매도신호를 의미합니다.

적용가능항목
적용가능한 시스템 신호는 크게 '핵심검색/시세동향/지표신호/투자자동향' 등 4개 항목으로 나뉘어 제공됩니다.

핵심검색 : 여러 검색 조건 중 가장 많이 사용되는 검색조건을 제공합니다.

시세동향 : 상/ 하한가를 비롯하여 신고가/ 신저가 등등 시세와 관련된 조건을 제공합니다.

지표신호 : 봉과 이평선의 위치와 여러 보조지표의 신호와 관련된 조건을 제공합니다.

투자자동향 : 외국계 회원사의 매도/매수 동향과 관련된 조건을 제공합니다.

각 버튼을 클릭하여 적용할 신호를 추가 또는 적용되어 있는 신호를 삭제할 수 있습니다.

추가: 신호를 새로이 추가할 수 있습니다

전체삭제: 기존의 등록되어 있는 전체 신호를 삭제할 수 거래 신호 있습니다

삭제: 기존의 등록되어 있는 신호를 삭제할 수 있습니다

항목선택/통보설정
적용된 신호 리스트와 강도, 작동상태를 확인 및 변경할 수 있습니다.

강도 : 기본적으로 당사에서 적용한 강도가 적용되어 있으면, 스크롤 버튼을 클릭하여 각 신호에 적용할 강도를 임의로 변경할 수 있습니다.

작동상태 : 버튼을 클릭하여 각 신호의 작동상태를 On/Off 중 선택이 가능합니다.

'적용'버튼을 클릭하면 시스템 신호 적용이 완료됩니다.

신호검색 대상종목, 뉴스, 제외종목등을 설정할 수 있습니다.

대상종목
대상그룹/가격범위/등락구분/거래량 범위/거래대금 범위 등의 조건을 설정하여 신호검색의 대상을 설정합니다.

대상그룹 : 시장과 관심종목 중 조회할 대상 그룹을 선택합니다.

가격범위 : 현재가와 등락률의 가격범위를 설정할 수 있습니다.

등락구분 : '상한, 상승, 보합, 하한, 하락' 중 조회할 등락구분을 선택합니다.

거래량범위 : 거래량과 시간대별 거래량 중 범위를 설정할 수 있습니다.

거래대금범위 : 거래대금과 시간대별 거래대금 중 범위를 설정할 수 있습니다.

제외종목
검색대상에서 제외할 종목을 선택합니다.

시장조치/우선주 : 각 항목을 v체크하여 '관리/투자주의/투자경고/투자위험예고/투자위험/거래정지/정리매매/' 등의 시장조치를 당한 종목과 우선주를 대상에서 제외할지를 선택할 수 있습니다.

TPMS에서 신호처리방법 및 장치

본 발명에 적용된 TPMS는 SINR의 특정 임계값보다 큰 경우에는 복잡도가 매우 낮은 스위칭 빔 형성기 모드로 하이브리드 빔 형성기가 작동되고, 상기 스위칭 빔 형성기 출력의 SINR이 임계값보다 낮아지는 경우 간섭에 의한 정확한 데이터 수신율이 낮아지므로 복잡도는 높지만 원하는 방향으로 빔을 형성하고 간섭이 수신되는 방향으로 널(null)을 형성하여 간섭을 최소화하는 MVDR 빔 형성기를 사용하여 TPMS 무선통신 시 외부의 각종 전기 및 전자 장치에 의한 간섭신호를 제거하고자 한다.

이를 위해 본 발명은 TPMS의 신호 처리 방법에 있어서, TPMS 센서부에서 오브젝트의 기설정된 항목별 특정 이벤트를 모니터링하는 과정과, 오브젝트별 인접 영역에 배치된 안테나를 통해 상기 TPMS 센서부의 모니터링 결과 데이터를 무선 채널을 이용하여 기설정된 커버리지 영역 내 TPMS 리시버로 송신하는 과정과, 기설정된 모드에 따라 상기 오브젝트별 안테나로부터 수신된 데이터 신호의 빔을 조정하고 신호 대 간섭 및 잡음비(SINR)를 측정하는 과정과, 상기 측정된 SINR을 기설정된 임계값과 비교하는 과정과, 상기 비교 결과에 따라 상기 기설정된 모드의 전환 여부를 선택적으로 결정하여 데이터 신호의 분석을 수행하고, 상기 분석된 결과를 표시하는 과정을 포함하여 TPMS 신호의 데이터 전송을 방해하는 간섭들을 제거하기 위해 AOA 벡터 기반의 스위칭 빔 형성기와 MVDR 빔 형성기를 SINR 값에 따라 선택적으로 사용하는 하이브리드 빔 형성기를 제안함으로써 안테나 기반의TPMS에서 SINR의 크기에 따라 빔 형성 모드를 적응적으로 스위칭하여 간섭 제거 성능 및 복잡도 효율을 극대화시켜 보다 신뢰적인 데이터를 사용자에게 제공 가능할 뿐만 아니라, 타이어별 고유의 골드 코드(gold code)를 부여함으로써 TPMS의 전력소모를 감소시키는 기술을 제공한다.

녹색에너지연구원 : 58656 전라남도 목포시 삼향천로 177 (석현동 1175-4) 전화:061-288-1000 팩스:061-287-8006
에너지밸리 분원 : 58324 전라남도 나주시 그린로 370(빛가람동) 에너지밸리기업개발원 전화:061-288-1072
copyrightⓒ2016 Green Energy Institute. All rights reserved.거래 신호

MQL5 마법사: 신호 거래 모듈을 만드는 방법

MetaTrader 5는 거래 아이디어를 빠르게 확인할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이것은 MQL5 마법사의 거래 전략 생성기입니다. Expert Advisor 코드의 자동 생성을 위한 MQL5 마법사의 사용은 "MQL5 마법사: 프로그래밍 없이 Expert Advisors 생성" 문서에 설명되어 있습니다. 코드 생성 시스템의 개방성을 통해 거래 신호, 자금 관리 시스템 및 후행 모듈의 고유한 클래스를 표준에 추가할 수 있습니다.

이 문서에서는 MQL5 마법사로 Expert Advisors를 생성할 때 이를 사용하기 위해 거래 신호 모듈을 작성하는 원칙을 설명합니다.

MQL5 Wizard로 생성된 Expert Advisor는 4개의 기본 요소(4개의 기본 클래스)를 기반으로 합니다.

그림 1. CExpert 기본 클래스의 구조

CExpert 클래스(또는 하위 거래 신호 클래스)는 거래 로봇의 주요 "엔진"입니다. CExpert의 인스턴스에는 CExpertSignal, CExpertMoney 및 CExpertTrailing(또는 해당 하위 클래스)과 같은 각 클래스의 복사본이 하나씩 있습니다.

    은 거래 신호 생성기의 기초입니다. CExpert에 포함된 CExpertSignal 파생 클래스의 인스턴스는 내장 알고리즘을 기반으로 시장 진입 가능성, 진입 수준 및 보호 주문 배치에 대한 정보를 Expert Advisor에게 제공합니다. 거래 작업 실행에 대한 최종 결정은 EA에서 내립니다. 는 자금 및 위험 관리 시스템의 기초입니다. CExpertMoney 파생 클래스의 인스턴스는 포지션 개설 및 보류 주문에 대한 거래량을 계산합니다. 볼륨에 대한 최종 결정은 EA가 합니다.
    - 오픈 포지션 지원 모듈의 기초입니다. CExpertTrailing 파생 클래스의 인스턴스는 위치의 보호 명령을 수정해야 할 필요성에 대해 EA에 알립니다. 주문 수정에 대한 최종 결정은 EA가 합니다.

또한 CExpert 클래스의 멤버는 다음 클래스의 인스턴스입니다.

    CExpertTrade (거래용) (EA 작업과 관련된 지표 및 시계열 제어용).
    (계측기에 대한 정보를 가져오기 위함) (거래 계정 상태에 대한 정보를 얻기 위해) (포지션에 대한 정보를 얻기 위해) (대기 중인 주문에 대한 정보를 얻기 위해)

이하 "전문가"란 CExpert 또는 그 하위 클래스의 인스턴스를 의미합니다.

CExpert 및 작업에 대한 자세한 내용은 별도의 문서에서 설명합니다.

1. 기본 클래스 CExpertSignal

CExpertSignal은 거래 신호 생성기의 기초입니다. "외부 세계"와의 통신을 위해 CExpertSignal에는 공개 가상 메소드 집합이 있습니다.

클래스 인스턴스의 초기화는 EA의 데이터와 모듈 데이터의 동기화를 제공합니다.

설정된 매개변수의 유효성 검사

거래 신호 생성기 작동에 필요한 모든 지표 및 시계열 생성 및 초기화

포지션 열기/반전/닫기 신호

롱 포지션 오픈 신호 생성, 진입 수준 정의 및 보호 주문

숏 포지션 오픈 신호 생성, 진입 수준 정의 및 보호 주문

롱 포지션 청산 신호 생성, 종료 레벨 정의

매도 포지션 청산 신호 생성, 종료 레벨 정의

롱 포지션 반전 신호 생성, 반전 수준 정의 및 보호 주문

매도 포지션 반전 신호 생성, 반전 수준 정의 및 보호 주문

대기 중인 주문 관리

보류 중인 구매 주문의 수정 신호 생성, 새 주문 가격 정의

보류 중인 판매 주문의 수정 신호 생성, 새로운 주문 가격 정의

방법 설명

Init() 메소드는 클래스 인스턴스가 전문가에게 추가된 직후 자동으로 호출됩니다. 메소드 재정의가 필요하지 않습니다.

1.1.2 검증 설정

ValidationSettings() 메소드는 모든 매개변수가 설정된 후 전문가로부터 바로 호출됩니다. 설정 매개변수가 있는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

재정의된 메소드는 모든 옵션이 유효한 거래 신호 경우(사용 가능한 경우) true를 반환해야 합니다. 매개변수 중 하나 이상이 올바르지 않으면 false를 리턴해야 합니다(추가 작업 불가능).

기본 클래스 CExpertSignal에는 조정 가능한 매개변수가 없으므로 기본 클래스 메소드는 검사를 수행하지 않고 항상 true를 반환합니다.

1.1.3 초기 지표

InitIndicators() 메소드는 필요한 모든 지표 및 시계열의 생성 및 초기화를 구현합니다. 모든 매개변수가 설정되고 그 정확성이 성공적으로 검증된 후 전문가로부터 호출됩니다. 거래 신호 생성기가 하나 이상의 지표 또는 시계열을 사용하는 경우 이 방법을 재정의해야 합니다.

지표 및/또는 시계열은 표준 라이브러리의 적절한 클래스를 통해 사용해야 합니다. 모든 지표 및/또는 시계열의 포인터는 전문가의 지표 컬렉션에 추가되어야 합니다(매개변수로 전달되는 포인터).

재정의된 메소드는 지표 및/또는 시계열을 사용한 모든 조작이 성공한 경우 true를 반환해야 합니다(사용하기에 적합함). 지표 및/또는 시계열을 사용하여 하나 이상의 작업이 실패한 경우 메소드는 false를 반환해야 합니다(추가 작업은 불가능함).

기본 클래스 CExpertSignal은 지표 또는 시계열을 사용하지 않으므로 기본 클래스 메소드는 작업을 수행하지 않고 항상 true를 반환합니다.

1.2. 포지션 오픈 신호 확인 방법:

1.2.1 CheckOpenLong

CheckOpenLong() 메소드는 진입 레벨과 보호 주문의 레벨을 정의하는 롱 포지션의 오픈 신호를 생성합니다. 롱 포지션을 오픈해야 하는지 여부를 결정하기 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 롱 포지션 오픈 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

이 방법은 롱 포지션 오픈 조건을 확인하는 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price, sl, tp 및 만료(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

기본 클래스 CExpertSignal에는 긴 위치 열기 신호를 생성하는 내장 알고리즘이 없으므로 기본 클래스 메소드는 항상 false를 반환합니다.

1.2.2 CheckOpenShort

CheckOpenShort() 메소드는 진입 레벨과 보호 주문의 레벨을 정의하여 매도 포지션의 개시 신호를 생성합니다. 숏 포지션을 열어야 하는지 여부를 판단하기 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 매도 포지션 개시 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

메소드는 매도 포지션을 열기 위한 조건을 확인하는 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price, sl, tp 및 만료(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

기본 클래스 CExpertSignal에는 매도 포지션 시작 신호를 생성하는 내장 알고리즘이 없으므로 기본 클래스 메소드는 항상 false를 반환합니다.

1.3. 포지션 청산 신호 확인 방법:

1.3.1 CheckCloseLong

CheckCloseLong() 메소드는 롱 포지션의 청산 신호를 생성하여 종료 레벨을 정의합니다. 롱 포지션을 청산해야 하는지 여부를 결정하기 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 롱 포지션 청산 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

메소드는 롱 포지션을 청산하기 위한 조건을 확인하는 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

기본 클래스 CExpertSignal에는 긴 위치 닫기 신호를 생성하는 내장 알고리즘이 없으므로 기본 클래스 메소드는 항상 false를 반환합니다.

1.3.2 CheckCloseShort

CheckCloseShort() 메소드는 엑시트 레벨을 정의하는 숏 포지션의 청산 신호를 생성합니다. 숏 포지션을 청산해야 하는지 여부를 결정하기 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 매도 포지션 청산 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

메소드는 매도 포지션을 청산하기 위해 조건을 확인하는 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 거래 신호 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

기본 클래스 CExpertSignal에는 매도 위치 종료 신호를 생성하는 내장 알고리즘이 없으므로 기본 클래스 메소드는 항상 false를 반환합니다.

1.4. 포지션 반전 신호 확인 방법:

1.4.1 CheckReverseLong

CheckReverseLong 메소드는 롱 포지션의 반전 신호를 생성하여 반전 수준과 보호 주문의 수준을 정의합니다. 롱 포지션을 되돌릴 필요가 있는지 여부를 결정하기 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 롱 포지션 반전의 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 이 방법을 재정의해야 합니다.

이 방법은 롱 포지션 반전의 조건을 확인하기 위한 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price, sl, tp 및 만료(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

CExpertSignal 기본 클래스에서 긴 위치 반전 신호를 생성하기 위한 다음 알고리즘이 구현됩니다.

  1. 롱 포지션을 청산하라는 신호를 확인하고 있습니다.
  2. 숏 포지션을 열기 위한 신호를 확인하고 있습니다.
  3. 두 신호가 모두 활성화되고(거래 신호 조건이 충족됨) 종가와 시가가 일치하면 price, sl, tp 및 만료 변수(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되고 메소드가 true를 반환합니다.

1.4.2 CheckReverseShort

CheckReverseShort 방법은 매도 포지션의 반전 신호를 생성하여 반전 수준과 보호 주문의 수준을 정의합니다. 숏 포지션을 되돌릴 필요가 있는지 여부를 결정하기 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 기본 클래스에서 구현된 알고리즘과 다른 알고리즘에 따라 롱 포지션 반전의 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

방법은 매도 포지션 반전의 조건을 확인하기 위한 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price, sl, tp 및 만료(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

CExpertSignal 기본 클래스에서 숏 포지션 반전 신호를 생성하기 위한 다음 알고리즘이 구현됩니다.

  1. 숏 포지션을 청산하라는 신호를 확인하고 있습니다.
  2. 롱 포지션을 여는 신호를 확인하고 있습니다.
  3. 두 신호가 모두 활성화되고(조건이 충족됨) 종가와 시가가 일치하면 price, sl, tp 및 만료 변수(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되고 메소드가 true를 반환합니다.

조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환합니다.

1.5. 주문 수정 보류 신호 확인 방법:

1.5.1 CheckTrailingOrderLong

CheckTrailingOrderLong() 메소드는 보류 중인 구매 주문의 수정 신호를 생성하여 새 주문 가격을 정의합니다. 보류 중인 구매 주문을 수정해야 하는지 여부를 결정하기 거래 신호 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 보류 중인 구매 주문의 수정 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

이 메소드는 보류 중인 구매 주문의 수정 조건을 확인하는 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

기본 클래스 CExpertSignal에는 보류 중인 구매 주문의 수정 신호를 생성하기 위한 기본 제공 알고리즘이 없으므로 기본 클래스 메소드는 항상 false를 반환합니다.

1.5.2 CheckTrailingOrderShort

CheckTrailingOrderShort() 메소드는 새로운 주문 가격을 정의하는 보류 중인 판매 주문의 수정 신호를 생성합니다. 보류 중인 판매 주문을 수정해야 하는지 거래 신호 여부를 결정하기 위해 전문가가 명령을 내리게 됩니다. 보류 중인 판매 주문의 수정 신호가 생성될 것으로 예상되는 경우 메소드를 재정의해야 합니다.

메소드는 보류 중인 판매 주문의 수정 조건을 확인하는 알고리즘을 구현해야 합니다. 조건이 충족되면 변수 price(매개변수로 전달되는 참조)에 적절한 값이 할당되어야 하고 메소드는 true를 반환해야 합니다. 조건이 충족되지 않으면 메소드는 false를 반환해야 합니다.

기본 클래스 CExpertSignal에는 보류 중인 판매 주문의 수정 신호를 생성하는 기본 제공 알고리즘이 없으므로 기본 클래스 메소드는 항상 false를 반환합니다.

2. 자신만의 거래 신호 생성기 개발

이제 CExpertSignal 기본 클래스의 구조를 검토한 후 고유한 거래 신호 생성기를 만들 수 있습니다.

위에서 언급한 바와 같이 CExpertSignal 클래스는 공개 가상 "로프"의 집합입니다. 이 메소드를 사용하면 전문가가 시장 진입에 대한 거래 신호 생성기의 의견을 알 수 있습니다.

따라서 우리의 주요 목표는 CExpertSignal 클래스에서 파생된 자체 거래 신호 생성기 클래스를 만들고 적절한 가상 메소드를 재정의하여 필요한 알고리즘을 구현하는 것입니다.

두 번째 문제(덜 중요하지 않음)는 MQL5 마법사에 클래스를 "보이게" 만드는 것입니다. 하지만, 먼저.

2.1. 거래 신호 생성기 클래스 생성

먼저 mqh 확장자를 가진 포함 파일을 생성합니다(예: 동일한 MQL5 마법사 사용).

파일 메뉴에서 "만들기"를 선택하고(또는 Ctrl+N 키 조합을 누름) 포함된 파일의 생성을 나타냅니다.

그림 2. MQL5 마법사를 사용하여 포함 파일을 작성하십시오.

그림 2. MQL5 마법사를 사용하여 포함 파일 만들기

파일이 신호 생성기로 MQL5 Wizard에 의해 "감지"되기 위해서는 Include\Expert\Signal\ 폴더에 생성되어야 합니다.

표준 라이브러리에서 휴지통을 제거하지 않으려면 MQL5 마법사에서 다음 매개변수를 지정하여 SampleSignal.mqh 파일을 생성하는 자체 폴더 Include\Expert\Signal\MySignals를 생성합니다.

그림 3. 포함 파일의 위치 설정

그림 3. 포함 파일의 위치 설정

MQL5 Wizard 작업의 결과로 다음과 같은 패턴이 나타납니다.거래 신호

다음은 "수동" 작업일 뿐입니다. 불필요한 부분을 제거하고 필요한 것을 추가하십시오(표준 라이브러리의 ExpertSignal.mqh 파일 및 현재 비어 있는 클래스 설명 포함).

이제 알고리즘을 선택해야 합니다.

거래 신호 생성기의 기초로 우리는 "가격이 이동 평균을 교차"하는 광범위한 모델을 사용합니다. 그러나 우리는 한 가지 더 가정합니다. "이동 평균을 넘은 후 가격은 뒤로 이동하고 그 다음에야 올바른 방향으로 이동합니다." 이것을 우리 파일에 반영하십시오.

일반적으로 글을 쓸 때 댓글에 인색하게 굴지 마세요. 시간이 지나면 주의 깊게 주석 처리된 코드를 읽는 것이 매우 편해질 것입니다.

이제 거래 신호 생성에 대한 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 정의해 보겠습니다. 우리의 경우 이것은 이전 바의 시가와 종가이며 동일한 이전 바의 이동 평균 값입니다.

이러한 데이터에 액세스하기 위해 표준 라이브러리 클래스 CiOpen, CiClose 및 CiMA를 사용합니다. 지표와 시계열에 대해서는 나중에 논의할 것입니다.

그동안 생성기에 대한 설정 목록을 정의해 보겠습니다. 먼저 이동 평균을 설정해야 합니다. 이러한 매개변수에는 기간, 시간 축을 따른 이동, 평균화 방법 및 평균화 대상이 포함됩니다. 둘째, 우리는 보류 주문으로 작업할 것이기 때문에 보호 주문의 진입 수준과 배치 수준 및 보류 주문의 수명을 설정해야 합니다.

생성기의 모든 설정은 class의 보호된 데이터 멤버에 저장됩니다. 설정에 대한 액세스는 적절한 공개 방법을 통해 구현됩니다.

다음 변경 사항을 파일에 포함시켜봅시다:

보호된 데이터 멤버를 사용하기 때문에 클래스 생성자를 추가해야 합니다. 여기서 이러한 데이터는 기본값으로 초기화됩니다.

매개변수를 확인하기 위해 기본 클래스의 설명에 따라 가상 메소드 ValidationSettings를 재정의해 보겠습니다.

ValidationSettings() 메소드 구현:

이제 대부분의 준비 작업을 마치면 지표 및 시계열에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.

지표와 시계열은 의사 결정을 위한 주요 정보 소스입니다(물론 동전 던지기 또는 달의 위상을 사용할 수 있지만 공식화하기는 상당히 어렵습니다).

위에서 이미 정의했듯이 의사 결정을 내리기 위해서는 이전 바의 시가, 이전 바의 종가 및 동일한 이전 바의 이동 평균 값과 같은 정보가 필요합니다.

이러한 데이터에 액세스하려면 표준 라이브러리의 다음 클래스를 사용합니다.

    - 이전 바의 시가에 접근하기 위해, - 이전 바의 종가에 액세스하려면,
    - 이전 바의 이동 평균 값에 하려면.

"왜 단일 숫자를 얻기 위해 클래스에서 " 래핑된" 지표 또는 시계열을 사용합니까?"

숨겨진 의미가 있는데 지금부터 공개하겠습니다.

지표 또는 시계열의 데이터를 사용하는 방법은 무엇입니까?

먼저 지표를 만들어야 합니다.

둘째, 필요한 양의 데이터를 중간 버퍼에 복사해야 합니다.

셋째, 복사가 완료되었는지 확인해야 합니다.

이 단계를 거쳐야 데이터를 사용할 수 있습니다.

표준 라이브러리의 클래스를 사용하면 지표 생성, 중간 버퍼의 가용성, 데이터 로드 또는 핸들 해제에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 적절한 클래스의 객체가 당신을 위해 그렇게 할 것입니다. 필요한 모든 지표는 초기화 단계에서 신호 생성기에 의해 생성되며 모든 지표는 필요한 임시 버퍼와 함께 제공됩니다. 또한 컬렉션에 지표 또는 시계열 개체(특수 클래스의 개체)를 추가하면 데이터 관련성에 신경쓰지 않아도 됩니다(데이터는 전문가에 의해 자동으로 업데이트됨).

이러한 클래스의 개체를 보호된 데이터 멤버에 배치합니다. 각 개체에 대해 초기화 방법과 데이터 액세스 방법을 만듭니다.

기본 클래스의 설명에 따라 가상 메소드 InitIndicators를 재정의해 보겠습니다.

InitIndicators, InitMA, InitOpen, InitClose 메소드 구현:

모든 준비 작업이 완료되었습니다. 모든 준비가 된 물건입니다.

보시다시피, 우리 클래스는 크게 성장했습니다.

그림 4. 이동 평균을 넘는 가격에 대한 거래 신호

그림 4. 이동 평균을 넘는 가격에 대한 거래 신호

알고리즘을 다시 자세히 살펴보겠습니다.

1. 이전 바에서 다음 조건이 충족되면 매수 신호가 나타납니다.

  • 바 시가가 이동 평균 값보다 작거나,
  • 바 종가가 이동 평균 값보다 작거나,
  • 이동 평균이 증가하고 있는 경우.

이 경우 설정에 의해 정의된 매개변수를 사용하여 보류 중인 구매 주문을 할 것을 제안합니다. 이를 위해 가상 메소드 CheckOpenLong을 재정의하고 해당 기능으로 채웁니다.

2. 이전 바에서 다음 조건이 충족되면 매도 신호가 나타납니다.

  • 바 시가가 이동 평균 값보다 크거나,
  • 바 종가가 이동 평균 값보다 작거나,
  • 이동평균선이 감소하고 있는 경우.

이 경우 설정에 의해 정의된 매개변수를 사용하여 보류 중인 판매 주문을 제안합니다. 이를 위해 가상 메소드 CheckOpenShort를 재정의하고 해당 기능으로 채웁니다.

3. 포지션을 청산하라는 신호를 생성하지 않습니다. 손절매/이익 실현으로 포지션을 청산하세요.

4. 우리는 설정에 의해 지정된 "거리"에서 이동 평균을 따라 보류 주문의 수정을 제안합니다.

CheckOpenLong, CheckOpenShort, CheckTrailingOrderLong, CheckTrailingOrderShort 메소드 구현:

그래서 우리는 첫 번째 문제를 해결했습니다. 위의 코드는 우리의 주요 작업을 충족하는 거래 신호 생성기 클래스의 소스 코드입니다.

2.2. MQL5 Wizard에 대한 거래 신호의 생성된 클래스에 대한 설명 준비

이제 두 번째 문제를 해결합니다. 우리의 신호는 거래 전략 MQL5 Wizard의 생성기에 의해 "인식"되어야 합니다.

첫 번째 필수 조건을 완료했습니다. MQL5 마법사가 "찾을" 위치에 파일을 배치했습니다. 하지만 이것만으로는 충분하지 않습니다. MQL5 마법사는 파일을 "찾아야" 할 뿐만 아니라 "인식"해야 합니다. 이렇게 하려면 MQL5 마법사의 원본 텍스트에 클래스 설명자를 추가해야 합니다.

클래스 설명자는 특정 규칙에 따라 구성된 주석 블록입니다.

1. 주석 블록은 다음 줄로 시작해야 합니다.

2. 다음 줄은 "//| Title= |" 형식의 텍스트 설명자(신호를 선택할 때 MQL5 마법사에서 볼 수 있음)입니다. 텍스트가 한 줄에 비해 너무 크면 그 뒤에 한 줄을 더 추가할 수 있습니다(그러나 그 이상은 아님).

우리의 경우 다음을 얻습니다.

3. 그런 다음 "//| Type= |" 형식으로 지정된 클래스 유형의 줄이 나옵니다. 필드에는 신호 값이 있어야 합니다(신호 외에도 MQL5 마법사는 다른 유형의 클래스를 알고 있습니다).

4. "//| Name= |" 형식의 다음 줄 신호의 짧은 이름입니다(전문가의 전역 변수 이름을 생성하기 위해 MQL5 마법사에서 사용됨).

5. 클래스의 이름은 설명의 중요한 요소입니다. "//| |" 형식의 줄에서 매개변수는 클래스 이름과 일치해야 합니다.

6. 이 줄은 작성하지 않았지만 반드시 있어야 합니다(언어 참조 섹션에 대한 링크임).

7. 또한 신호 설정 매개변수에 대한 설명이 있습니다.

이것은 행의 집합입니다(행의 수는 매개변수의 수와 같습니다).

8. 주석 블록은 다음 줄로 끝나야 합니다.

소스 코드에 디스크립터를 추가해 보겠습니다.

그게 전부입니다. 신호를 사용할 준비가 되었습니다.

발전기 거래 전략 MQL5 마법사가 신호를 사용할 수 있으려면 MetaEditor를 다시 시작해야 합니다(MQL5 마법사는 부팅 시에만 Include\Expert 폴더를 검색합니다).

MetaEditor를 다시 시작한 후 생성된 거래 신호 모듈을 MQL5 마법사에서 사용할 수 있습니다.

그림 5. MQL5 마법사에서 생성된 거래 신호 생성기

그림 5. MQL5 마법사에서 생성된 거래 신호 생성기

이제 거래 신호 생성기의 매개변수 설명 섹션에 지정된 입력 매개변수를 사용할 수 있습니다.

그림 6. MQL5 마법사에서 생성된 거래 신호 생성기의 입력 매개변수

그림 6. MQL5 마법사에서 생성된 거래 신호 생성기의 입력 매개변수

구현된 거래 전략의 입력 매개변수의 최상의 값은 MetaTrader 5 터미널의 Strategy Tester를 사용하여 거래 신호 찾을 수 있습니다.

MQL5 마법사의 거래 전략 생성기는 거래 아이디어 테스트를 크게 단순화합니다. 생성된 전문가의 코드는 표준 라이브러리의 거래 전략 클래스를 기반으로 하며, 이는 거래 신호 클래스, 자금 및 위험 관리 클래스 및 포지션 지원 클래스의 특정 구현을 생성하는 데 사용됩니다.

이 글에서는 가격과 이동 평균의 교차에 대한 신호 구현과 함께 MQL5 마법사에 대해 생성된 클래스 설명의 구조 및 형식 뿐 아니라 자신만의 거래 신호 클래스를 작성하는 방법과 이를 MQL5 마법사의 거래 전략 생성기에 포함시키는 방법에 대해 설명해봤습니다.

캐플런 “내부자 거래 급증은 주가 하락 신호…내년 약세장 대비”

주식 시장 2021년 11월 19일 04:10

캐플런 “내부자 거래 급증은 주가 하락 신호…내년 약세장 대비”

© Reuters. 캐플런 “내부자 거래 급증은 주가 하락 신호…내년 약세장 대비”

미국 뉴욕증시에 대한 고점 논란이 이어지고 있는 가운데 월가의 투자 전문가가 “증시 급락에 대비해야 한다”고 경고했다. 일론 머스크 테슬라 (NASDAQ: TSLA ) 최고경영자(CEO) 등 대형 기업의 내부인들이 자사 기업 주식을 적극 매도하고 있는 게 주가 하락 신호라고 했다.

투자회사 트루 콘트래리언의 스티븐 존 캐플런 CEO(사진)는 18일(현지시간) 자사 블로그에 “현재 하락 위험이 얼마나 큰지 사람들이 잘 깨닫지 못하고 있다”며 증시가 급락할 수 있다고 경고했다.

전날 데이비드 솔로몬 골드만삭스 CEO의 “증시 조정 시점이 머지않았다”는 발언과 일맥상통하는 얘기다. 솔로몬 CEO는 한 포럼에 참석해 “상당수 투자자들이 1980년대의 고물가 시기에 미 중앙은행(Fed)이 금리를 대폭 인상했다는 걸 잊고 있다”며 “내 40년 투자 경험에 비춰볼 때 탐욕이 공포를 훨씬 앞지른 때가 있었는데 지금이 그런 시기”라고 했다.

캐플런 CEO가 증시 하락을 예상하는 건 내부자 거래 지표 때문이다. J3 정보서비스그룹에 따르면 뉴욕증시에 상장된 주요 기업의 임원진은 올 들어 자사 주식을 대거 처분해왔다. 매도 지분율이 역대 최고치라는 게 J3 측 설명이다. 미국 자산 시장에서 위험심리 지수가 상승하고 있다. 각 지수선물을 종합해 측정하는 위험심리 지수는 50%를 넘어섰다. 마켓워치 제공

캐플런 CEO는 “기업 임원들은 세계에서 (자사 기업에 대해) 가장 투자 지식이 많은 사람들인데 수십년간 매입만 해오다 올 들어 대거 처분한 게 특기할 만하다”고 강조했다.

올해 내부인들의 지분 매도가 많았던 대표적인 기업은 증권사인 찰스슈왑이다. 이 회사의 찰스 슈왑 회장은 1년 내내 자사 주식을 팔아왔다. 하지만 회사 주가는 올 들어 50% 넘게 뛰었다.

머스크 CEO도 마찬가지다. 이달 들어 88억달러어치의 테슬라 주식을 매도했다. 애플과 메타(옛 페이스북 (NASDAQ: FB )), 아마존 (NASDAQ: AMZN ) 등의 임원들도 수십억달러어치의 자사 지분을 정리했다.

캐플런 CEO는 “가장 많은 정보를 갖고 있는 사람들은 증시에 대해 걱정하고 있는데, 주식 투자를 시작한지 오래되지 않은 사람들은 장밋빛 전망 속에서 공격적인 투자에 나서고 있다”고 지적했다.

그는 “특히 나이가 30세 전후밖에 안된 젊은이들은 역사적으로 한 번도 베어마켓(하락장)을 경험해보지 못했다”며 “약세장에서 어떤 투자 전략을 갖고 가야 하는지 모르고 있을 것”이라고 했다. 미국 뉴욕증시의 S&P500지수는 지난 5년간 두 배 넘게 상승했다.

다만 캐플런 CEO는 작년 이맘때도 비슷한 주장을 내놓은 적이 있다. 올해 급락장이 펼쳐질 것으로 잘못 예상했던 것이다.

그는 마켓워치와의 인터뷰에서 “올해는 20~50년에 한 번 올 수 있는 유동성 장세가 펼쳐졌기 때문에 특별한 해였다”며 “크고 강한 기업들은 지속적으로 올랐지만 그 대열에서 이탈한 기업 주가는 좋지 못했다”고 말했다.

대형 투자은행 모건스탠리 역시 최근 ‘2022년 글로벌 투자전략 전망’ 보고서에서 “인플레이션 우려에 Fed가 긴축 움직임을 보이고 있기 때문에 내년 증시가 약세를 보일 것”이라고 내다봤다.

캐플런 CEO는 “경험이 많은 쪽과 적은 쪽 사이에 이견이 클 때 다경험자들이 이긴다는 걸 역사가 보여줬다”며 “현재의 주가수익비율(PER)을 고려할 때 대다수 종목 주가는 3분의 2가량 떨어져야 맞다”고 설명했다.

S&P500지수에 편입된 기업들의 PER은 현재 29.63 수준이다. 역사적 평균치(15.95)는 물론 중간값(14.87)보다도 훨씬 높은 수치다.

캐플런 CEO는 “보통 주가가 급등 또는 급락했을 때 본질 가치(fair value)로 회귀하려는 움직임을 보이기 마련”이라며 “하지만 주가가 한 번 떨어지기 시작하면 사람들이 패닉에 빠지기 때문에 본질 가치보다 더 추락할 수 있다”고 말했다.

[서울=뉴스핌] 김양섭 기자 = 지속적인 하락세를 기록하며 신저가 수준을 맴돌던 삼성전자의 수급에 변화가 감지됐다. 국내 기관투자자들이 전날 9거래일 만에 순매수로 전환했다. 주가는 2.5% 상승했는데, 이는 지난 1월 28일 이후 최대폭 상승률이다.

14일 한국거래소에 따르면 삼성전자 주가는 전날 6만8700원에 마감됐다. 하루 전보다 2.54% 오른 가격이다. 지난 1월 28일 기록했던 2.81% 이후 가장 높은 거래 신호 상승률이다. 다만 주가 상승세가 이날 지속되진 않았다. 이날 주가는 보합세로 출발해 오전장에서 1%대 약세를 기록했다. 오후 1시 45분 현재, 전일 대비 1.31% 하락한 6만7800원에 거래되고 있다.

삼성전자 최근 3년 주가 추이. [자료=네이버]

관심이 쏠리는 부분은 수급 변화다. 최근 개인투자자들의 매수, 외국인과 국내 기관투자자들의 쌍끌이 매도가 지속되는 패턴이었는데 이같은 수급 흐름에 변화가 생겼다. 전날 기관은 841억원 순매수하면서 9거래일만에 방향을 바꿨다. 외국인은 여전히 순매도를 기록했지만 규모는 22억원 수준으로 상당히 축소됐다. '사자' 행보를 지속해왔던 개인이 매도로 돌아선 것 역시 바뀐 패턴이다.

삼성전자 4월 투자자 주체별 수급 동향. [자료=키움증권HTS]

삼성전자 주가는 지난해 1월 9만6800원(1월 11일 장중 고점) 최고점을 찍은 뒤 하락했다. 지난 12일엔 6만7000원으로 마감해 52주 신저가를 기록했다.

삼성전자와 관련된 최근 주요 지표는 실적이다. 삼성전자는 지난 7일 연결 기준 올 1분기 매출 77조원, 영업이익 14조1000억원을 기록한 것으로 잠정 집계됐다고 밝혔다. 이는 전기 대비 매출은 0.56%, 영업이익은 1.66% 증가했고 전년 동기 대비 매출은 17.76%, 영업이익은 50.32% 증가한 수치다.

삼성전자의 이번 실적은 당초 증권가의 예상치를 웃돌았다. 금융정보업체 에프앤가이드가 집계한 증권사 평균 삼성전자 1분기 실적 전망치(컨센서스)는 매출 75조823억원, 영업이익 13조283억원으로 예상됐다. 삼성전자의 잠정 실적과 비교하면 실제 매출은 예상치보다 약 2조원, 영업이익은 약 1조원 더 많다. 전년 동기 매출은 65조3885억원, 영업이익은 9조3829억원 수준이었다. 올 1분기 실적은 이보다 각각 약 12조원, 4조원 증가했다. 특히 삼성전자가 1분기 기준 매출 70조원을 돌파한 건 이번이 처음이다.

'어닝 서프라이즈'라는 시각도 있었지만, 시장은 별다른 반응을 하지 않았다. 실적 발표 당일 보합권 등락을 보이던 주가는 0.73% 하락세로 마감됐다.

삼성전자 실적에 대해 강대권 라이프자산운용 대표는 "삼성전자의 1분기 실적은 잘 나왔지만 최근 하반기 글로벌 경기 전망이 빠르게 악화되면서 실적 가시성에 대한 우려가 있고, 작년 하반기 IT하드웨어가 수요가 워낙 좋았기 때문에 높은 기저효과에 대한 부담도 존재한다"고 진단했다.

환율 효과를 제거하면 사실상 호실적으로 보기 어렵다는 시각도 있었다. 김탁 유진자산운용 이사는 "삼성전자 실적의 액면 숫자는 좋았지만, 환율 효과로 인한 것으로 컨센을 크게 상회히는 호실적으로 보기는 어렵다. 현재 파운드리에서의 경쟁력 약화와 갤22 판매량 둔화 등이 주가 반등의 걸림돌이 되고 있다고 판단된다"고 말했다.

이런 가운데서도 '바닥'에 대한 기대도 나온다. 삼성전자 실적에 대해 IBK투자증권은 '기대 이상'이라고 평가했다. 목표주가도 기존 10만원을 유지했다.

김윤호 IBK투자증권 연구원은 "최근 주가 하락은 디램(DRAM) 시장 우려를 충분히 반영하고 있고 DRAM 가격 반등은 기대하기 어렵지만 하락폭도 제한적일 것"이라며 "2분기까지 낸드(NAND) 업황은 호조세를 이어갈 것으로 기대하고 1분기를 저점으로 실적 개선세가 지속될 것으로 전망한다"고 말했다.

유진투자증권은 삼성전자의 실적은 좋았지만, 인플레이션 등 거시 환경이 주가를 누르고 있는 것으로 분석했다. 주가가 강한 반등을 보이지는 않겠지만, '단기' 기준으로 봐도 하락보다는 상승을 점쳤다.

이승우 유진투자증권 연구원은 지난 11일 낸 분석보고서에서 "인플레 둔화 시그널이 어느 정도 확인되기 전까지 주가가 강한 모습을 보여주기는 쉽지 않을것"이라면서도 "그래도 삼성전자의 실적이 예상보다 좋은 경우 확률적으로 한달 뒤의 주가는 상승하는 경우가 많았다. 매크로 우려로 주가의 상승 탄력이 강할 것이라 보긴 어렵지만, 여전히 견조한 실적과 낮은 밸류에이션을 감안하면 현재 주가 수준에서 추가 하락보다는 반등 여력이 더 커 보인다"고 했다.

유진투자증권에 따르면, 2016 년 이후 지금까지 삼성전자의 실적발표는 25차례 있었다. 이 중 잠정 실적이 컨센서스를 상회한 경우는 19회, 하회한 경우는 5회, 일치는 1회로 분기 실적이 컨센서스를 상회할 확률은 76%다. 실적이 컨센서스를 상회했을 경우 한달 뒤 주가가 올라 있을 확률은 18회 중 12회로 비교적 높은 편으로 조사됐다.

이승우 연구원은 "좋은 실적을 내고도 주가가 하락해 실망감이 크다"면서도 "상대적으로 낮은 밸류에이션과 견조한 거래 신호 실적, 2분기 NAND 가격 상승 등의 변수를 고려하면, 주가는 현재 수준보다 높아질 가능성이 더 높다"고 진단했다.

김경민 하나금융투자 연구원은 "주가가 추가로 하락할 가능성은 작으며 바닥 확인이 가시적이라고 판단한다"고 했다. 그는 "비메모리 반도체 사업 성과에 대한 실망감으로 주가가 추가로 하락할 가능성이 제한적이라고 판단한다"면서 "인플레이션에도 불구하고 Q(메모리 반도체 출하 증가율, OLED 디스플레이 가동률) 지표가 호조였다는 점을 상기할 필요가 있다. Q 지표가 호조였던 이유는 시장 점유율이 높고 대체 가능성이 낮기 때문"이라고 덧붙였다.

삼성전자 실적발표와 이후 주가 상승률 상관관계. [자료=유진투자증권]

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'치명률 88%' 마버그 바이러스 또 다른 팬데믹 될까 [서울=뉴스핌] 최원진 기자= 감염자 10명 중 9명은 사망한다는 '마버그(Marburg) 바이러스' 감염자 2명이 서아프리카 국가 가나에서 나왔다. 지난 17일(현지시간) 가나 보건부 산하 보건서비스국(GHS)은 남부 아샨티 지역에서 마버그 바이러스 확진자 2명을 확인했다고 밝혔다. GHS는 지난 주 자체적으로 검사를 실시해 양성을 확인했으며, 검사의 정확도를 거래 신호 거래 신호 높이기 위해 세네갈 파스퇴르연구소에 검사를 의뢰했는데 그곳에서도 양성 판정이 나왔다. 확진자 2명은 고열과 구토, 현기증, 설사 등의 증상으로 입원했지만 끝내 숨졌다. 스위스 제네바에 위치한 세계보건기구(WHO) 본부 현관에 있는 로고. 2021.12.20 [사진=로이터 뉴스핌] 당국은 이들과 접촉했거나 접촉한 것으로 추정되는 98명을 격리조치했다. 세계보건기구(WHO) 아프리카 사무국은 가나가 추가 확산을 막기 위해 신속히 대응했다고 칭찬하면서도 정확한 사태 파악을 위해 전문가들을 급파하기로 했다. 전 세계가 아직도 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 팬데믹을 겪고 있는 가운데, 원숭이두창에 이어 마버그 바이러스까지 출현하면서 감염병에 대한 우려가 더욱 커지고 있다. ◆ 감염 며칠 안에 중증 발현. 백신·치료제도 없다 마버그 바이러스는 에볼라 바이러스와 같은 필로 바이러스과(科) 리보핵산(RNA) 바이러스로, 유행성 출혈열 바이러스다. 에볼라의 '사촌' 격으로 봐도 무방하다. 주로 과일을 먹고 사는 큰 박쥐에 의해 전파되며 사람 대 사람은 비말과 체액을 통한 밀접 접촉으로 감염되는 인수공통감염병이다. 마버그병의 대표적인 증상은 발열과 두통·현기증·몸살·설사다. 이밖에 각혈과 장기 내 출혈, 눈과 귀에서 피가 나는 등의 증상이 동반된다. 감염자의 혈액이 묻은 침구류와 옷에 접촉해도 전파될 수 있다. 감염시 증상은 일주일 안으로 빠르게 찾아온다. 증상이 있고 사망까지 기간도 짧다. WHO에 따르면 증상 발현 후 사망까지 평균 8~9일이라고 추산한다. 그러나 가나 확진자 중 한 명인 26세 남성은 증상이 있어 지난달 26일 병원을 찾았지만 그 다음날 숨졌다. 또 다른 확진자 51세 남성의 경우 병원을 찾은 당일에 사망했다. 마버그 바이러스는 개발된 항바이러스 치료제가 없다. 수액을 놓고 정상 산소포화도를 유지하거나 증상에 따른 약을 처방하는 등 환자의 생존율을 높이기 위한 대증치료가 전부다. 백신도 없어 감염 예방이 불가능하다. 치명률은 마버그 바이러스 변종과 증상 후 관리에 따라 24~88%로 알려졌다. 코로나 백신 주사기 [사진=뉴스핌DB] 2022.04.15 [email protected] 마버그 바이러스의 정확한 명칭은 '마르부르크' 바이러스다. 1967년 독일 학센주(州) 마르부르크 지역에서 첫 발병 보고가 나왔다고 해서 명명됐다. 이후 남아프리카공화국, 우간다, 콩고민주공화국, 짐바브웨 등 아프리카 남부와 동부에서 발병 사례 10여 건이 보고됐다. 서아프리카에서 발병 보고가 나온 것은 이번 가나와 지난해 8월 기니 등 두 번에 불과하다. 마버그 바이러스가 원숭이두창처럼 아프리카 대륙을 넘어 해외에 유입될 수 있다는 우려가 제기된다. ◆ 바이러스 생명력 강해 차기 팬데믹 가능성 우려 마버그 바이러스는 이미 지난 2016년 1월에 WHO가 '향후 인류를 위협할 8대 전염병'으로 선정한 병이다. 전염력과 치명률은 높은 데 아직 개발된 백신이나 치료제가 없기 때문이다. 아직은 아프리카 대륙에만 이따금 발생하는 병이지만 원숭이두창처럼 세계 각국에서 동시다발적인 유행으로 번진다면 확산 제어가 어렵다는 의미다. 비록 코로나19처럼 공기 중 전파가 가능한 병은 아니지만 잠복기가 최장 21일로 긴 편에 속한다. 출혈을 제외한 발열과 몸살, 설사는 다른 질병으로 오인할 수 있어 조속한 검사와 격리가 없다면 주변인들에 전파가 쉽다. WHO 산하 세계백신면역연합(GAVI·가비)은 마버그 바이러스가 차기 팬데믹이 될 수 있는 요인 중 하나로 바이러스의 엄청난 생명력을 꼽는다. 마버그병을 극복한 사람의 눈가에서 바이러스가 검출된 적이 있다. 남성의 경우 고환에서, 임신 여성의 경우 태반과 양수·모유에 바이러스가 검출된 사례가 있었다는 것이다. 미 질병통제예방센터(CDC), WHO는 마버그 바이러스가 아프리카 외 국가에서 발병되는 거래 신호 경우가 흔하지 않다고 말한다. 실제로 지난 2008년 우간다를 다녀온 네덜란드 여성이 확진 판정 후 사망한 사례 이래 현재까지 비(非)아프리카 국가 발병은 없었다. 그러나 긴장의 끈을 놓칠 수 없다. 가나 확진자 2명의 경우 역학적 연관성이 없는 것으로 알려져 마버그 바이러스가 지역사회에 이미 확산 중일 가능성을 배제할 수 없다. 원숭이두창의 경우도 지난 5월 7일 비풍토병 지역인 영국에서 처음 보고가 있던 이래 현재는 68개국에서 1만2000여건의 확진 사례가 보고됐다. 가나 보건 당국은 역학 조사를 마치는 대로 정보를 공개하기로 했다. 보건 전문가들은 박쥐가 출몰하는 동굴 방문은 피하고 야생동물 섭취를 자제하며 손씻기와 장갑 착용 등을 권고하고 있다. [email protected] 2022-07-19 16:42


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