10기간 평균과 표준편차의 결과분석 -6-

안녕하세요?

 

일단 각각 10분봉 캔들챠트, 30분봉 캔들챠트, 60분봉 캔들챠트를 가지고서 한번 결과를 비교해 보았는데, 이것에만 그치지 말고, 이제부터는 각각의 데이터 베이스를 가지고서 얻었는 결과를 비교해 보아서 어떤 결과가 나오는지 분석할 필요도 있다는 생각을 했습니다. 그래서 이번 포스팅에서 마지막으로 10기간이라고 평균과 표준편차를 구하는데 10개의 분봉을 가지고 얻은 결과를 분석하는 포스팅을 마무리 지으려 합니다.

 

먼저 알아봐야 하는 것은 1배수를 할 경우엔느 데이터 베이스에 따라서 어떤 결과가 나오는가 살펴 보았는데, 간격이 넓어지면 넓어질 수록 이익은 적어지고 손해는 더 많이 본다는 것을 알 수 있었습니다.

 

이게 표준편차를 2배수 하는 경우에 있어서는 더 심해져서, 60분봉 캔들챠트로 가면 갈수록 손해는 더 많이 보고, 이익은 더 적게 보는 현상을 볼 수 있었습니다.

 

그리고 이게 달라지는 양상을 보인 것이 표준편차를 3배 하는 것인데, 이 경우에는......... 거의 의미가 없을 정도로 너무 거래가 전혀 없는 경우가 압도적으로 많아집니다.

 

그래도 한번 4배수를 보았는데, 아예 하늘과 땅 차이로 벌어져서 그냥 모든 경우에 아예 거래가 없다는 것을 알 수 있었습니다. 아무튼 이것만 봐서는 거의 10분봉을 써야 하는 것이 맞는 듯 합니다.

 

 

다음으로는 평균과 표준편차를 한번 알아봐야 할 시간이 되었습니다. 이렇게 해서 알아보니, 이 역시 분봉의 간격이 크면 클수록 그다지 좋지 않다는 것을 알 수 있었습니다.

 

2배수의 경우에도 거의 비슷한 경향이 이어진다는 것을 알 수 있었습니다. 일단 위 스크린샷에서 보인느 것처럼 표준편차야 60분봉이 더 크지만, 그걸 제외하고는 평균수익은 가면 갈수록 떨어진다는 것을 알 수 있었습니다.

 

다만 이 경향이 3배수에 이르러서는 어느정도 역전이 되었지만, 문제는 수익의 크기를 보면, 상당히 쪼그라 든 것을 확인할 수 있었습니다.

 

그리고 아예 4배수로 가게되면, 거의 수익이 데이터 베이스의 분봉정도에 상관없이 바닥을 기게 되는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

이제 최대의 이익량과 손해량을 한번 확인해 봐야 합니다. 일단 여기서는 1배수일 경우에는 분봉의 간격을 키우면 키울 수록 손해라는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

2배수에서는 기울기의 차이만 있을 뿐이지, 거의 분봉의 간격이 커지면 커질수록 손해량은 커지고 이익은 줄어드는 경향을 확실하게 보이고 있습니다.

 

그나마 3배수의 경우에는 위 스크린샷에서 손해량이 적어지는 것을 알 수 있지만, 이게 거래가 없는 경우가 점점 많아져서 이런것을 감안하면, 거의 10분봉에서 3배수 미만을 확인하는 것이 더 적절할 것으로 보입니다. 다만 이건 어디까지나 평균과 표준편차를 구하는 기간을 10으로 둔 것에서 나온 것이고, 나머지 결과도 한번 분석해 보아야 합니다.