이동평균선과 표준편차의 새 데이터 분석 -4-

안녕하세요?

 

이제는 어떻게 해서 10 period로 이동평균선과 표준편차를 구하는 결과를 가지고서, 한번 작업을 하기는 해야 겠는데, 이제는 계산에 사용한 캔들챠트 데이터 베이스에 따라서 한번 작업을 하기는 해야 겠다는 생각이 듭니다. 그래서 이번 포스팅은 짧게나마 이 작업을 한번 해 보고자 합니다.

 

먼저 표준편차에 배수를 전혀 주지 않는 조건에서 한번 데이터 베이스의 분봉간격에 따라서 이익은 꾸준히 줄어드는데, 정작 손해는 그렇게 변함이 없는 모습을 보여주고 있습니다. 즉, 평균적으로 손해는 일정하게 보면서 이익의 평균은 줄어든다는 것 입니다.

 

다음으로 해야 하는 일은 총합을 한번 비교해 보아야 하는데, 일단 여기서는 우선 이익의 총합은 가파르게 감소를 하면서도 정작 손해의 총합은 그대로 있기는 커녕, 계속해서 올라가는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

 

다음으로 나오는 조건인 표준편차에 2배수를 주는 조건으로 해서, 한번 평균과 표준편차를 따로 구해보았습니다. 일단 이익의 평균은 좀 그래프가 이상하게 나왔는데, 일단 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 사용할 경우에는 그런대로 상황이 나았는데, 가장 나은 결과를 보였고, 이후 캔들챠트의 분봉간격이 커지면 커질수록 점점 더 이익의 평균이 내려가는 것을 확인할 수 있습니다.

 

다음으로 해야 하는 것으로는, 총합을 한번 계산해 보도록 합니다. 이렇게 해서 나온다면, 우선 배수가 커지면 커질수록 이익의 총합은 꾸준하고 급격히 줄어드는데, 문제는 손해의 합계는 급격히 까지는 아니지만, 어떻게 올라는 옵니다. 즉, 이렇게 되면 이익의 총량은 줄고, 손해의 총량은 확실하게 증가한다는 것 입니다.

 

다음으로는 표준편차에 3배수를 해주는 조건에 대해서 한번 이익과 손해의 평균을 측정해 보고자 합니다. 일단 여기서는 손해의 평균이 언제나 이익보다 더 크며, 언제나 같은 페이스로 줄어들고 있다는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

마지막으로 이제 이익과 손해의 총합을 한번 비교해 보았는데, 여기서도 손해의 총합이 이익보다 더 많다는 것을 확인할 수 있었습니다. 거기다가 둘다 같은 비율로 거의 캔들챠트 데이터 베이스의 분봉간격이 커지면 커질수록 점점 떨어지는 것을 확인할 수 있었습니다. 이렇게 데이터를 분석해본 결과, 일단 10period에서는 어째 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 사용하는 것이 가장 좋겠다는 결론이 나왔습니다.