개요

해당 전략은 가우시안 분포의 개념을 활용하여, Heikin-Ashi 캔들의 10주기 지수이동평균을 기반으로 Z-값을 계산한 뒤, 해당 Z-값의 20주기 지수이동평균에 임계값을 설정하여 곡선의 교차 여부에 따라 포지션 진입 및 청산을 판단합니다.

전략 원리

1. Heikin-Ashi 캔들의 종가에 대한 10주기 지수이동평균을 계산합니다.

2. 위 이동평균 데이터를 기반으로 25주기 내 Z-값을 계산합니다. Z-값은 데이터가 평균에서 얼마나 벗어났는지를 표준편차 단위로 나타내며, 데이터가 정상인지 비정상인지를 판단할 수 있습니다.

3. Z-값의 20주기 지수이동평균을 다시 계산하여 emaScore 곡선을 얻습니다. 이 곡선은 Z-값의 장기 추세를 반영합니다.

4. emaScore 데이터의 분포를 바탕으로 상하 임계값을 설정합니다. 곡선이 어느 정도 변동할 수 있으므로, 분포의 90%와 10% 지점을 임계값으로 선택합니다.

5. emaScore가 중앙선 또는 하한 임계값을 상향 돌파하면 매수; emaScore가 상한 임계값, 하한 임계값 또는 100주기 내 최고점을 하향 돌파하면 매도합니다.

장점 분석

1. 가우시안 분포 개념을 적용하여 Z-값을 통해 정상성을 판단함으로써 거짓 돌파를 필터링할 수 있습니다.

2. 이중 필터링을 통해 emaScore 곡선을 계산하여 장기 추세를 판단합니다.

3. 합리적인 임계값을 설정하여 오류 거래 확률을 낮춥니다.

4. 100주기 최고점과 최저점을 결합하여 반전 기회를 포착할 수 있습니다.

위험 분석

1. Z-값과 이동평균선을 조합하여 사용하므로 매개변수에 민감하며 최적화가 필요합니다.

2. 임계값 설정의 합리성 여부가 매우 중요하며, 너무 넓거나 좁으면 모두 효력을 잃습니다.

3. 100주기 최고점과 최저점은 잘못된 신호를 생성하기 쉬우므로, 발동 조건을 적절히 완화할 필요가 있습니다.

4. Heikin-Ashi 캔들 자체에 일정한 지연이 있으므로, 해당 전략에 적합한지 평가해야 합니다.

최적화 방향

1. 다양한 주기의 이동평균선과 Z-값 매개변수를 테스트합니다.

2. Walk Forward Analysis 방법을 활용하여 매개변수를 자동으로 최적화합니다.

3. 표준편차 배수 등 다양한 임계값 설정 방법을 시도합니다.

4. 최고점/최저점 판단 로직을 개선하여 잘못된 신호를 방지합니다.

5. Heikin-Ashi 캔들 대신 다른 유형의 캔들이나 대표 가격 등을 시도합니다.

요약

해당 전략은 가우시안 분포 개념을 기반으로, 이중 지수이동평균과 동적 임계값 설정을 통해 가격 이상 징후를 효과적으로 판단하고 거래 신호를 생성합니다. 주요 장점은 거짓 돌파를 필터링하고 반전을 포착할 수 있다는 점입니다. 그러나 매개변수 설정과 조합 방식이 결과에 큰 영향을 미치므로, 최적의 매개변수와 조합을 찾기 위해 지속적인 테스트와 최적화가 필요합니다.