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무모한 도전-주식 인공지능 만들기

RSI기반 매도/매수 룰의 종합적인 정리-3-

by 인터넷떠돌이 2020. 3. 20.
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안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서 분석을 다 완료하지 못해서 이번 포스팅에서 계속해서 이어서 해보고자 합니다. 아무튼 지루한 감이 있기는 하지만, 그래도 중요하고 필요하다는 생각이 들어서 하는 것이라서 끝까지 읽어주셨으면 합니다.

 

이번에는 3번 조건에서 한번 비교를 해 보아야 겠습니다. 이를 위해서 각각 다른 캔들챠트 데이터 베이스를 구비해 두었으며, 정리해서 일단 도표로 만들어 보았습니다.

 

먼저 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스에서 얻은 결과를 가지고서 RSI를 구하는데 들어간 기간별로 평균수익과 표준편차를 비교해 보았더니, 일단 40기간까지는 꾸준히 감소하다가 그 이후로는 그렇게 많이 감소는 하지 않은 것으로 보입니다. 하지만 이는 그래프의 착각으로, 기울기가 많이 완만해 졌지만, 1/2 수준으로 거의 반토막이 난 것을 볼 수 있습니다.

 

그리고 나서 10분봉에서 얻은 결과를 가지고서 한번 손해를 본 종목의 갯수와 이익을 최종적으로 본 종목의 갯수를 한번 비교해 보았습니다. 일단 여기서는 RSI를 구하는데 더 많은 기간이 들어가면 들어갈 수록 손해보는 경우는 더 많아지고, 이익보는 경우는 더 적어진다는 것을 알 수 있었습니다.

 

 

그리고 나서 이익의 최대치와 손해의 최대치를 한번 비교해 보았는데, 의외로 RSI를 구하는데 40기간을 쓴 경우보다는 60기간을 쓴 경우가 약간은 더 나아 보이기는 합니다. 다만 이래도 평균수익이 한참이나 낮은 시점에서는 아무런 의미가 없을 듯 합니다.

 

이제 30분봉을 가지고서 한번 작업에 들어가 봐야 하는 단계에 왔습니다. 여기서 나오는 내용을 가지고서 일단 평균수익과 표준편차를 계산해 보았습니다. 여기서 나오는 것을 계산해 보았더니, 일단 20기간부터 사실상 쓸모가 없어 보입니다.

 

그리고 나서 이익을 본 종목의 갯수와 손해를 본 종목의 갯수를 한번 비교해 보았습니다. 여기서 나오는 종목의 갯수를 한번 비교해 보았더니, 아예 40기간 부터는 그냥 손해를 이익보다 더 많이 보고 있습니다.

 

그리고 나서 일단 위 스크린샷처럼 이익의 최대치와 손해의 최대치를 한번 30분 캔들챠트에서 구해서 비교해 보았습니다만, 무언가 의미가 있어 보이는 패턴은 여기서는 크게 나오지 않았습니다.

 

마지막 데이터 베이스인 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 한번 이용해 보도록 해야 겠습니다. 일단 여기서 평균수익과 표준편차를 계산해 보았습니다만, 거의 평균적인 수익이 바닥을 사실상 기어가고 있었습니다.

 

그리고 나서 손해를 본 종목과 이익을 본 종목의 갯수등을 비교해 봤을 때, 상황은 더 처참해서 RSI계산을 위해서 20기간부터 아예 손해보는 종목의 갯수가 이익보는 종목의 갯수를 앞서고 있고, 슬슬 거래량이 전혀 없는 경우도 늘어나고 있습니다.

 

그리고 나서 마지막으로 60분봉 캔들 챠트 데이터 베이스에서 한번 최고로 올린 이익의 크기와 손해의 크기를 비교해 보는데, 거의 RSI계산 기간에 관계없이 일정하게 있는 경향이 있는 것을 볼 수 있습니다. 일단 3번 조건에서도 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 사용하고, RSI계산기간을 10으로 두는 것이 가장 이상적이라는 결론을 얻었습니다.

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