선물 경제 캘린더로 시장 변동성 관리하기

경제 데이터 보고서의 발표는 광범위한 자산군이 직면한 변동성의 정도를 극적으로 증가시킬 수 있습니다. 금속, 에너지, 통화 및 농산물 선물 계약은 공식 발표 이후 가격 변동이 심할 수 있습니다.

놀라운 뉴스 이벤트와 달리 예정된 데이터 릴리스는 풍부한 기회를 제공할 수 있습니다. 적절한 거래 전략이 주어지면 이러한 변동성이 증가하는 기간 동안 위험을 제한하면서 상승 잠재력을 최대화하는 것이 가능합니다.

미래 경제 캘린더를 알아두세요

거래되는 데이터와 제품의 범위에 따라 평온한 시장이 눈 깜짝할 사이에 살아날 수 있습니다. 때때로 데이터 공개를 둘러싼 난류를 성공적으로 탐색하려면 각 보고서의 몇 가지 주요 측면을 인식하는 것이 중요합니다.

  • 유형: 공식 경제 데이터 릴리스에는 여러 종류가 있습니다. 일부는 정부 출처에서 제공되고 다른 일부는 민간 부문에서 제공됩니다. 출처가 무엇이든, 하드 데이터와 거래되는 시장 간의 관계를 이해하는 것은 급격한 가격 변동을 예상하는 데 중요합니다.
  • 기대사항: 향후 보고서의 내용과 관련된 업계 합의는 가격 행동에 큰 영향을 미칩니다. 종종 시장 심리를 이끄는 것은 실제 통계가 아니라 시장 참가자에게 놀라운 일인지 아닌지입니다. 분석가가 예상치를 크게 빗나가면 시장이 격렬하게 반응할 수 있습니다.
  • 타이밍: 지금까지 경제 데이터 릴리스 거래의 가장 중요한 요소는 타이밍입니다. 현재 전자 시장에서 정보는 초 단위로 교환되고 거래는 밀리초 단위로 실행됩니다. 상품이 뉴스에 게재될 정확한 시간을 아는 것은 시장에 성공적으로 참여하는 데 매우 중요합니다.

선물 경제 달력을 참조하면 매일의 금융 이벤트를 파악하는 데 매우 유용합니다. Marketwatch, Econoday, Daniels Trading을 비롯한 많은 언론 매체와 중개인이 무료로 제공합니다.

다음은 공개 발표에 가장 민감한 영향력 있는 경제 이벤트 및 선물 시장의 작은 샘플입니다.

이벤트 영향을 받는 제품
국내 총생산(GDP) 주가 지수, FX, 금속
실업 상황 주가 지수, FX
소비자 물가 지수(CPI) 이자율
EIA 석유 상태 보고서 에너지
WASDE 보고서 농업
FOMC 전망 주가 지수, FX, 금속, 에너지, 이자율

경제 데이터 공개로 거래하는 방법

경제 데이터 발표는 가격 행동에 대한 외부 자극으로 작용합니다. 대중에게 보급되면 시장 참여가 강화됩니다. 거래자들은 행동으로부터 이익을 얻기 위해 많은 고유한 전략을 사용하지만 기본 및 기술 분석이라는 두 가지 개별 분야가 모두를 위한 프레임워크를 제공합니다.

시장 펀더멘털에 기반한 방법론은 경제 데이터 릴리스를 거래하는 전통적인 방법입니다. 근본적인 접근 방식에서 거래자는 실제 하드 데이터를 해석하고 사용하여 미래 시장 행동을 예측합니다. 예를 들어, 미국 GDP 성과에 대한 보고서가 뒤처지는 경우 투자자는 미래의 약세에 대한 인식을 활용하기 위해 미국 달러 지수에서 숏 포지션을 취할 수 있습니다.

기본 전략은 일반적으로 더 긴 기간을 사용합니다. 목표는 즉각적인 가격 조치가 아니라 데이터가 시사하는 잠재적인 추세에서 이익을 얻는 것입니다.

경제 데이터 릴리스를 거래하는 두 번째 방법은 시장 기술에 기반한 전략을 사용하는 것입니다. 펀더멘털 접근 방식과 달리 트레이더는 다양한 기술적 도구와 지표를 사용하여 직접적인 변동성에서 이익을 얻습니다.

기술적인 관점에서 거래를 시작하는 것은 종종 데이터 릴리스가 제공하는 단기 가격 조치의 이점을 누릴 수 있는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 바운스, 브레이크아웃 또는 모멘텀 스캘핑 전략을 사용하는 것은 기술적 접근 방식이 변동성 향상의 잠재력을 활용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

모두 합치기

언뜻보기에는 경제 데이터 발표 중에 시장에 대한 거래 계획을 수립하는 것이 쉬워 보입니다. 출시 시간, 영향을 받는 제품을 식별하고 적절한 무역 관리 전략을 적용하기만 하면 됩니다. 불행히도, 이 과정에는 눈에 보이는 것보다 조금 더 많은 것이 있습니다. 향상된 변동성이 기회를 제공하는 동시에 위험도 증가한다는 점을 인식하는 것이 중요합니다.

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