[Apt Swing 개발일지 #4] 장기 이동평균으로 부동산의 리듬을 찾다

 

 

 

월봉을 선택하고, 법정동 단위와 84㎡ 기준을 적용하면서 차트의 형태는 어느 정도 갖춰지기 시작했다.

하지만 여전히 부족한 부분이 있었다.

가격선만으로는 흐름이 잘 보이지 않았다.

 

부동산 시장은 주식 시장처럼 매일 거래가 발생하는 시장이 아니다.

지역에 따라 거래량 차이도 크고, 특정 시점에는 일시적으로 높은 가격이나 낮은 가격의 거래가 발생하기도 한다.

그 결과 차트에는 생각보다 많은 잡음이 생겼다.

 

가격 자체는 볼 수 있었지만, 지역이 어떤 방향으로 움직이고 있는지 한눈에 파악하기는 쉽지 않았다.

그래서 조금 다른 방법을 고민하게 되었다.

 

주식에서는 장기적인 흐름을 보기 위해 이동평균선을 활용하는 경우가 많다.

나는 매수·매도 신호를 찾기 위해 이동평균선을 추가한 것이 아니었다.

오히려 지역의 흐름과 리듬을 더 잘 보기 위한 목적에 가까웠다.

 

처음에는 하나의 이동평균선만 적용해보았다.

하지만 데이터를 계속 살펴보면서 생각이 바뀌었다.

짧은 흐름도 중요하고, 긴 흐름도 중요했다.

 

그래서 이동평균선을 하나씩 추가하기 시작했다.

• 6개월
• 12개월
• 18개월
• 24개월
• 30개월
• 36개월

 

현재 Apt Swing 차트에는 이러한 장기 이동평균선들이 함께 표시된다.

 

어떤 지역은 단기적으로는 상승하는 것처럼 보이지만 장기 흐름에서는 아직 조정 구간에 있을 수도 있다.

반대로 최근 몇 개월 동안 횡보하고 있더라도 장기 흐름에서는 여전히 상승 추세를 유지하고 있는 지역도 있다.

 

이동평균선을 추가하면서 단순한 가격 변화보다 지역의 리듬이 조금씩 보이기 시작했다.

그리고 그 순간부터 Apt Swing이라는 이름이 더 잘 어울리기 시작했다.

 

처음부터 목표는 단기적인 가격 변화를 추적하는 것이 아니었다.

지역이 어떤 흐름을 만들고 있는지, 상승과 하락의 리듬이 어떻게 형성되고 있는지,

그리고 다른 지역과 비교했을 때 어떤 위치에 있는지를 보고 싶었다.

지금의 Apt Swing 차트는 그런 고민 끝에 만들어진 결과물이다.

 

물론 차트만으로 모든 것을 설명할 수는 없다.

같은 차트를 보더라도 사람마다 해석은 달라질 수 있다.

 

그래서 다음 단계에서는 차트를 해석하는 문제를 고민하게 되었다.

다음 개발일지에서는 GPT를 활용해 부동산 차트를 자동으로 분석하고 보고서를 생성하게 된 과정을 정리해보려고 한다.

 

 

https://www.aptswing.com/

아파트 스윙 - APT. Swing