개요

이 전략은 가격의 추세 이탈 지표인 TSI를 계산한 후, TSI에 이동평균선을 적용하여 TSI 지표의 이동평균선을 형성합니다. 가격의 캔들 방향과 결합하여 현재 주가가 상승 추세인지 하락 추세인지 판단하고, 매수 및 매도 신호를 생성합니다.

원리

해당 전략은 크게 다음 단계로 구성됩니다:

1. 가격의 변화율(pct)을 계산합니다.
2. pct에 이중 HMA 평활화를 적용하여 double_smoothed_pc를 구합니다.
3. pct 절댓값의 이중 HMA를 계산하여 double_smoothed_abs_pc를 구합니다.
4. TSI 값 계산: (100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc))
5. TSI 값에 HMA 이동평균선을 적용하여 TSI 이동평균선(tsihmaline)을 구합니다.
6. TSI 값과 TSI 이동평균선의 관계를 비교하여, TSI 값이 이동평균선보다 높으면 상승 추세, 낮으면 하락 추세로 판단합니다.
7. 상승 추세에서 가격도 상승 중이면 매수 신호를 생성합니다.
8. 하락 추세에서 가격도 하락 중이면 매도 신호를 생성합니다.

위 단계를 통해 현재 전반적인 추세 방향을 판단하고, 가격의 실제 움직임과 결합하여 거래 신호를 생성합니다.

장점

1. 이중 HMA 평활화 처리로 단기 잡음을 효과적으로 걸러내고 주요 추세를 포착합니다.
2. TSI와 그 이동평균선을 결합하여 전반적인 추세 방향을 판단할 수 있습니다.
3. 가격 캔들 방향을 결합하여 거짓 돌파를 방지하고 신호의 신뢰성을 높입니다.
4. 매개변수를 조정 가능하며, 시장에 맞게 평활화 매개변수를 조정하여 다양한 주기에 대응할 수 있습니다.
5. 그래프가 직관적이며, 녹색은 상승 추세, 빨간색은 하락 추세를 나타냅니다.

리스크

1. 횡보장에서는 여러 번의 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다.
2. 추세 전환점에서 이동평균선이 지연되어 최적의 진입점을 놓칠 수 있습니다.
3. 시장 변화에 대응하기 위해 매개변수를 자주 조정해야 합니다.
4. 이 전략은 단일 TSI 지표에만 기반하므로 다른 지표와 결합하여 최적화할 수 있습니다.

최적화 방향

1. 필터를 추가하여 횡보장에서 잘못된 신호가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.
2. 다른 지표를 추가하여 추세 전환점을 확인할 수 있습니다.
3. 머신러닝 등의 방법을 통해 매개변수를 자동으로 최적화할 수 있습니다.
4. 손절매 전략을 도입하여 단일 손실을 제어할 수 있습니다.

요약

본 전략은 TSI 지표를 사용하여 추세 방향을 판단하고, 가격 캔들과 결합하여 거래 신호를 생성함으로써 추세를 효과적으로 포착하여 상승 추세에서는 매수, 하락 추세에서는 매도합니다. 그러나 일부 리스크가 존재하므로 안정성을 높이기 위한 최적화가 필요합니다. 전반적으로 이 전략은 직관적이고 이해하기 쉬우며 기술적 지표에 익숙한 트레이더에게 적합합니다.