개요

이 전략은 drkhodakarami의 규모 정규화 벡터 전략을 개선한 것으로, 주로 활성화 함수를 추가하여 성능을 향상시킵니다. 전략은 시간축 차분을 이용해 시장의 변화율을 계산하고, 임계값을 통해 매수/매도 신호를 판단합니다. 또한, swish, ReLU, step 활성화 함수를 도입하여 차분 시계열을 평활화하고 신호 판단 정확도를 높입니다.

전략 원리

1. close 가격의 설정된 시간축에서의 차분 백분율 변화율 x를 계산합니다.
2. x를 활성화 함수에 전달하여 처리된 시계열 p를 얻습니다.
3. 양/음 임계값 th를 설정하고, p가 th를 상향 돌파하면 매수, -th를 하향 돌파하면 매도합니다.
4. 다시 그리기를 비활성화하여 허위 신호를 방지합니다.

장점 분석

1. 활성화 함수 도입으로 노이즈를 필터링하고 신호 판단 품질 향상.
2. 포지션 진입/청산 로직 추가로 자동 거래 가능.
3. 파라미터 커스터마이징 공간 확장으로 다양한 시장에 적응.
4. 시각화 설계가 우수하여 거래 신호를 직관적으로 반영.

리스크 분석

1. 임계값 설정 부적절 시 거래 기회 상실 가능성.
2. 활성화 함수 선택 부적절 시 시장 정보 필터링 위험.
3. 다시 그리기로 인한 신호 왜곡 문제 테스트 필요.

해결 방법:

1. 임계값 파라미터 조정, 최적값 탐색.
2. 다양한 활성화 함수 시도, 가장 적합한 함수 선택.
3. 다시 그리기 감지 로직 추가, 신호 유효성 확인.

최적화 방향

1. 적응형 임계값 설정 추가.
2. 활성화 함수 파라미터 최적화.
3. 자동 손절 로직 도입.
4. 더 많은 요소 결합하여 신호 필터링.

요약

이 전략은 drkhodakarami의 전략을 기반으로 활성화 함수를 도입하여 성능을 개선하고, 파라미터 최적화 공간 확장을 통해 시장 변화에 더 잘 적응할 수 있습니다. 또한 시각화 설계가 뛰어나 거래 기회를 직관적으로 보여줍니다. 향후 활성화 함수와 임계값 설정을 지속적으로 최적화하고, 손절 로직과 더 많은 신호 필터링을 추가하면 더 나은 전략 성과를 기대할 수 있습니다.