평균과 표준편차를 이용한 매도/매수 룰의 정리 -1-

안녕하세요?

 

드디어 이 포스팅을 할 순간이 오기는 왔습니다. 이제까지 평균과 표준편차를 이용해서 매도/매수 룰을 한번 비교해 보았습니다. 그런데 그 평균과 표준편차를 구하는 기간을 다르게 해서 나왔는 결과들을 비교하는 것은 아직 해보지 않았는데, 드디어 해볼 차례가 왔다는 것 입니다.

 

먼저 지금까지 나온 결과를 일단 모아서 정리해 볼 필요가 있기에, 일단 엑셀에 데이터를 모아서 정리해 보도록 했습니다.

 

그리고 나서 엑셀의 정렬 기능을 히용해서 데이터를 계산기간이나 배수를 통해서 정렬해 보도록 했습니다. 이렇게 하는 것으로 일단 데이터를 조물딱 거린 다음에...........

 

다음으로 해볼 것은 같은 배수와 같은 데이터 베이스 - 가장 결과가 좋았는 10분봉 데이터 베이스만 한번 취급해 보기로 했습니다. 일단 표준편차에 1배수를 한 조건끼리 비교를 해 보았습니다.

 

 

일단 표준편차가 줄어드는 것은 좋을 수 있지만, 문제는 평균수익이 평균과 표준편차를 계산하기 위해서 사용한 기간이 길어지면 길어질 수록 더 감소하는 것을 관찰할 수 있었습니다.

 

그리고 전혀 거래가 없었는 종목의 갯수에는 큰 변화가 없지만, 점점 평균과 표준편차를 구하는데 들어간 분봉의 갯수가 증가하면 증가할 수록 이익을 보는 경우는 줄어들고, 손해는 본 경우는 더 커진다는 것을 볼 수 있었습니다.

 

그리고 나서 그래프를 그려보니까 더 놀라운 결과가 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 어떻게 된 것이 더 많은 분봉을 동원하면 할 수록 이익의 최대치는 줄어들고, 손해의 최대치는 증가하는 악순환을 관측할 수 있었습니다.

 

이제 표준편차에 1배수를 주었는 결과를 한번 보았으니, 이번에는 2배수를 해준 결과를 각각의 평균과 표준편차를 구한 분본의 계산기간이라는 갯수가 더 커지면 어떤 변화를 보이는 지 확인해 보아야 겠습니다.

 

그리고 나서 다음으로 평균과 표준편차를 한번 비교해 보았습니다. 일단 여기서도 평균수익이 어째서 인지 계산에 동원된 분봉의 갯수가 증가하면 증가할 수록 오히려 감소하는 것을 볼 수 있었습니다.

 

그리고 나서 여기서도 역시나 1배수때와 마찬가지로 계산에 동원된 분봉의 갯수가 많아지면 많아질 수록 이익은 적게 보고, 손해는 많이 본다는 현상이 지속되고 있습니다.

 

마지막으로 손해의 최대량과 이익의 최대량을 서로 비교해 보았는데, 여기서 알 수 있는 것은 계산에 동원된 분봉의 갯수가 커지면 커질수록, 오히려 제 기대와는 다르게 손해는 더 커지고 이익은 더 줄어드는 것을 확인할 수 있었습니다. 아무래도 이제까지 동원한 룰이 120분봉이었던 것을 감안하면, 이 가장 좋지 않은 룰로 하루에 이익을 내고, 장기적으로 손해는 본 상황에서 하루에 이익을 본게 더 기적이었던 것 같습니다.