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무모한 도전-주식 인공지능 만들기

Bollinger Band의 적용 -8-

by 인터넷떠돌이 2020. 6. 23.
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안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서 어떻게 시도를 하기는 했습니다만, 이게 그렇게 잘 되지는 않았는 것을 확인할 수 있었습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 다양한 조건을 거쳐가면서 시도를 하는 내용을 담아볼까 합니다.

일단 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 우선 조건을 또 더 빡빡하게 바꾸도록 합니다. 매도는 몰라도 매수에 있어서 더 조건을 빡빡하게 해서 어떤 변화가 나오는지 보도록 합니다.

 

특이사항이 있다면, 여기서 드디어 수익을 본 종목이 2 종목이 있는데, 결과적으로 이익이 된 종목은 1종목이지만, 아무튼 이런 특이점이 나오기는 했습니다.

 

그리고 나서 일단 여기서도 손절매 횟수에 통계학적인 유의성이 있는지 없는지에 대해서 한번 조사에 들어가 보기 위해서 F 검정하고 등분산 성립 여부에 따라서 T 검정을 해 보도록 합니다.

 

 

그런데 어떻게 된 것인지 모르겠습니다만, 평균으로는 9배 차이가 나오는 것임에도 불구하고 저렇게 유의차가 간발의 차이로 나오지 않는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

그래서 이번에는 수익이 증가하라고 매도 기준은 완화해 주도록 하고, 다음으로 작업을 한 것으로 한번 매수를 할 기준을 더 빡빡하게 올렸습니다.

 

그리고 나서 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것과 같이 여기서는 제대로 이익이 나온 종목이 2 종목으로 나오는 것을 보면서 데이터를 한개의 테이블로 정리 했습니다.

 

그리고 나서 다음으로 생각해 볼 수 있는 것으로 역시 손절매 횟수에 유의차가 있는지 없는지를 한번 따져보기 위해서, F 검정부터 들어가 보도록 합니다.

 

그런데 여기서도 상당한 차이로 손절매 횟수에 차이가 나오는 데도, 이상하리 만큼 그렇게 유의차가 나오지 않는 것을 확인할 수 있었습니다. 이래저래 좌절이기는 합니다만, 일단 이렇게 하도록 하고, 다음의 실험을 위해서 일단 작업을 다시금 해야만 합니다. 그리고 이제서야 알아낸 것이지만, 파이참에서는 디버그 모드에 비해서 실행 모드가 더 작업속도가 빠른 것을 이제서야 알았습니다.

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