10period에서 나온 VR과 MFI결과의 분석-4-

안녕하세요?

 

슬슬 VR지수에 대한 것도 거의 다 끝이나는 상황인데, 아무튼 간에 이제는 각각의 캔들챠트 데이터 베이스의 분봉의 간격이 얼마나 결과에 영향을 주는지에 대해서 한번 알아보는 시간을 가지도록 해야 겠습니다. 따라서 이번 포스팅에서는 어떤 분봉간격의 데이터 베이스가 가장 VR지수를 적용하는 데 있어서 최적인지 알아보도록 해야 겠습니다.

 

상당히 읽어보기 힘들기는 하지만, 아무튼 간에 일단 VR지수의 결과를 각각 모아서 같은 조건에서 캔들챠트 데이터 베이스만 다를 경우 어떤 결과가 나오는 지에 대해서 알아보고자 합니다.

 

먼저 1번 조건에서 한번 이익과 손해만을 모아서 평균과 표준편차를 내 보았더니, 여기서는 캔들챠트의 분봉 간격이 커지면 커질수록 점점 그 이익의 크기가 줄어드는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

 

그리고나서 중간쯤에 해당하는 3번 조건에서 어떻게 변하는 지를 한번 관찰해 보니까, 여기서도 역시 캔들챠트 분봉의 간격이 커지면 커질수록 이익의 평균은 감소하고, 손해의 평균은 그렇게 특별한 경향을 보이지 않는 듯 합니다.

 

이제 가장 빡빡한 조건에 가서 한번 알아보고자 합니다. 여기서 나오는 조건을 보면, 우선 언제나 이익보다 손해의 평균이 더 크며, 손해의 평균은 거의 변하지 않는데, 미미하게 나마 이익의 평균은 캔들챠트의 분봉 간격이 커지면 커질수록 점점 더 줄어드는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

 

그리고 나서 다음으로 가장 널널한 조건의 이익과 손해의 합계를 각각의 캔들챠트 데이터 베이스 별로 분석해 보았더니, 여기서 나오는 결과를 보면, 일단 손해의 합계는 미미하지만 캔들챠트 데이터 베이스의 분봉간격이 커지면 커질수록 증가를 했고, 이익의 합계는 급격한 감소를 했습니다.

 

마지막으로 얼마나 많은 종목에서 이익을 냈고, 손해가 나왔는지 한번 알아보았더니, 여기서는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것과 같이 캔들챠트 데이터 베이스의 값이 커지면 커질수록 이익보는 종목의 갯수는 줄어들고, 손해보는 종목의 갯수는 더 커지는 것을 알 수 있습니다. 이런 이유로 VR지수를 계산하는 것도 역시나 10분봉 캔들챠트 데이터 베이스가 가장 나은 결과를 보여주었다고 말할 수 있어 보입니다.