RSI지수와 새 데이터 분석법 -2-

안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서 RSI지수를 계산하면서, 어떻게 하기는 했는데, 정작 데이터 베이스 별로 결과가 어떻게 달라지는 지에 대해서는 한번도 해 보지 않았습니다. 아무튼 간에 계속해서 데이터 분석을 했는 결과의 이 시리즈를 한번 올려 보도록 하겠습니다.

 

먼저 1번 RSI기반으로 하는 매도/매수 룰에서 한번 캔들챠트의 분봉간격이 변하는 것에 따라서 어떻게 결과가 달라지는 지 한번 보니까, 일단 이익의 평균은 캔들차트의 분봉이 커지면 커질수록 점점 떨어지는데, 손해는 반대로 커지는 현상을 관측할 수 있었습니다.

 

그리고 2번 조건에 대해서 한번 알아보니까, 상황이 더 나빠져서, 이익과 손해의 평균간의 간격이 더 좁아진 - 거의 일정하게 이익과 손해를 보는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

그리고 나서 다음으로 할 수 있는 것처럼 3번 조건에서 이익과 손해의 평균을 살펴보면, 거의 동률도 진행이 되다가 마지막 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스로 얻은 결과에서는 손해를 평균적으로 이익보다 더 크게 보고 있습니다.

 

 

결국 더 빡빡한 조건인 4번 조건에서 확인을 해 보니, 평균적으로 손해를 이익보다 더 많이 보고 있으며, 거의 캔들챠트 데이터 베이스에 대해서 그렇게 큰 변화가 없다는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

이제 다시 1번 조건으로 돌아와서, 이번에는 한번 이익과 손해의 총합을 비교해 보았습니다. 일단 캔들챠트의 분봉간격이 커지면 커질수록, 점점 이익의 합계는 떨어지고, 손해의 합계는 증가하는 경향을 보이고 있습니다.

 

그러다가 더 빡빡한 조건인 2번 조건에 들어가게 되면, 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 일단 마지막 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스에 들어가게 되면, 이익의 총합이 손해보다 더 작아지는 현상까지 경험할 수 있었습니다.

 

3번 조건에 들어가서는 아예 위 스크린샷에서 볼 수 있듯이 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스까지 갈 필요도 없이 그냥 30분봉 캔들챠트 데이터 베이스로 가는 순간 손해의 총합이 이익의 총합을 앞지르는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

거기다가 더 기묘한 것은 4번 조건에 들어가게 되면, 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 일단 손해의 총합이 이익보다 훨씬 더 많다가, 마지막 60분봉 캔들챠트 데이터 베이스에 들어가는 순간에야 역전히 되는 것을 확인할 수 있습니다. 일단 이전의 조건과 다른 패턴이기는 하지만, 여기까지 봤을 때, 거의 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스를 사용하는 것이 더 나은 결과가 나온다는 것을 확인할 수 있었습니다.