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무모한 도전-주식 인공지능 만들기

새로운 시도를 해서 데이터를 해석해 보기 -2-

by 인터넷떠돌이 2020. 4. 12.
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안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서 어떻게 데이터를 분석해서 어떤 방향으로 갈지 한번 보고자 했는데, 이번에는 한번 테스트를 하기 위해서 120분봉이 계산에 동원된 평균과 표준편차를 가지고서 계산을 하는 조건을 가지고서 한번 그래프를 그려서 알아보고자 합니다.

 

일단 먼저 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스에서 얻은 결과를 가지고서 한번 작업을 해 보도록 해야 겠습니다. 일단 여기서는 표준편차에 2배를 해주는 시점에서 부터 손해의 평균량이 이익의 평균을 넘어가는 기현상을 확인할 수 있었습니다.

 

다음으로는 이익금의 합계와 손해금의 합계에 대해서 한번 알아보았는데, 먼저 이익금의 합계가 극적으로 줄어든 데 비해서 손해금은 잠깐 증가하고 나서 서서히 감소하는 추세를 보여주고 있습니다. 이래서야 표준편차에 2배 이상 해주는 것으로는 그렇게 좋은 상황이 아니라는 생각이 듭니다.

 

다음으로는 30분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 가지고서 계산한 결과에 대해서도 한번 보아야 합니다. 일단 여기서는 우선 거의 이익과 손해의 평균이 똑같다가 이후 이래저래 변하는 것을 볼 수 있습니다.

 

그리고 나서 이익과 손해의 합계에 대해서 한번 그래프를 그려 보았는데, 여기서도 표준편차에 1배 해주는 것 외에는 그렇게 큰 효과가 있지 않다는 것을 알 수 있었습니다.

 

 

그리고 나서 다음으로는 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스에서 얻은 결과를 봐야 하는데, 여기서는 처음에는 거의 손해와 이익의 평균이 같다가 이후 손해의 평균이 더 커졌고, 이후에는 같이 가는 기현상을 보이고 있는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

그리고 나서 이익과 손해의 합계에 대해서 그래프를 그려 보았더니, 여기서는 일단 너무 손해의 합계가 크다는 것을 확인할 수 있었고, 표준편차에 3배를 해주는 조건 이후에야 겨우 이익의 합계가 손해의 합계를 넘어간다는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

이제는 데이터 베이스 별로 어떠한 변화가 있는지 없는지를 한번 확인해 보아야 하는 단계에 왔습니다. 일단 여기서는 우선 캔들챠트 데이터 베이스의 분봉간 간격이 크면 클수록 이익과 손해의 평균은 줄어드는데, 문제는 그 둘간의 차이가 더 줄어든 다는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

그리고 나서 합계를 한번 비교해 봤는데, 같은 조건임에도 불구하고 캔들챠트 데이터 베이스가 커지면 커질수록 혼의 합계는 약하지만 증가하는 경향이 있고, 이익의 합계는 급격히 감소하는 경향이 있습니다.

 

다음 표준편차에 2배를 하는 조건에서 평균수익을 살펴 보았더니, 일단 이익을 보는 종목들의 평균이 손해를 보는 종목들의 평균에 비해서 같거나 살짝 낮다는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

여기서도 손해의 합계는 거의 변하지 않는 경향이 있는데, 이익의 합계는 캔들챠트의 분봉이 커지면 커질수록 더 떨어지는 경향을 보이고 있습니다.

 

그리고 나서 마지막으로 3번재 조건에 있어서 한번 작업을 해보도록 하는데, 여기서도 역시 알 수 있는 것이라고는 이익과 손해의 평균이 캔들챠트의 분봉이 커지면 커질수록 더 감소는 하는데, 언제나 손해를 더 많이 보고 있다는 것을 알 수 있었습니다.

 

마지막으로 이익과 손해의 합계에 대해서 알아보니, 거래가 없는 종목의 갯수가 많이 늘어나는 탓인제 둘다 합계는 줄어들고 있기는 합니다만, 이러면 이익도 손해도 적게 본다는 의미가 됩니다. 결국 일단 120 period에서 얻은 결론을 가지고서 알 수 있는 것은 그다지 없지만, 이후에 60 period에서 나온 결과를 가지고서 한번 비교해 보도록 하겠습니다.

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