개요

해당 전략은 단기 고점·저점과 단기 및 장기 평균 비용 간의 평균 차이를 활용하여 추세를 판단하는 지표 기반 전략입니다. 전략의 목표는 단기 민감도를 높이고, 전후 평활 함수를 확대하여 횡보장에서의 손실을 줄이며, 동시에 추세 구간에서 큰 수익을 유지하는 데 있습니다.

전략 원리

1. 단기 비용 계산: ta.highest 및 ta.lowest 함수를 사용하여 최근 shortTerm 개의 캔들 중 최고가와 최저가를 구한 후 평균을 내어 단기 비용으로 설정합니다.
2. 장기 비용 계산: ta.sma 함수를 사용하여 최근 longTerm 개 캔들의 종가 단순 이동평균을 장기 비용으로 계산합니다.
3. 평균 차이 계산: 단기 비용에서 장기 비용을 뺍니다.
4. 평균 차이 평활화: 평균 차이를 평활 처리하여 오판을 줄입니다. 여기서는 ta.sma를 사용하여 단순 이동평균을 적용합니다.
5. 추세 판단: 임계값 threshold를 설정하여, 평활화된 평균 차이가 threshold보다 크면 상승 추세, -threshold보다 작으면 하락 추세로 판단합니다.
6. 진입 및 청산: 매수 시 상승 추세를 추적하고, 매도 시 하락 추세를 추적합니다.

장점 분석

1. 단기 민감도를 높여 단기 기회를 빠르게 포착할 수 있습니다.
2. 평활 처리를 통해 오판 확률을 줄입니다.
3. 채널을 설정하여 불필요한 진입을 줄입니다.
4. 추세를 밀착 추적하여 신속하게 손절 및 이익 실현이 가능합니다.

리스크 분석

1. 단기 집중으로 인해 갇힐 위험이 있으므로 손절 범위를 적절히 확대해야 합니다.
2. 단기·장기 일수, 평균 차이 평활 파라미터 등을 반복 테스트해야 하며, 부적절한 설정은 과도한 민감도 또는 둔감함을 초래할 수 있습니다.
3. 채널 폭을 합리적으로 설정해야 하며, 너무 크거나 작으면 문제가 발생합니다.
4. 변동성 장에서는 반복적인 진입으로 갇힐 가능성이 있습니다.

리스크 해결 방법:

1. 손절 폭을 적절히 확대하여 갇힘을 방지합니다.
2. 파라미터 설정을 최적화하여 민감도와 오판율 간 균형을 유지합니다.
3. 채널 파라미터를 테스트 및 최적화합니다.
4. 필터 조건을 추가하여 변동성 장에서 불필요한 진입을 방지합니다.

최적화 방향

1. 단기 고점·저점을 최적화합니다(예: PA 또는 가중치 등 더 부드러운 단기 비용 계산).
2. 다양한 장기 비용 계산 방법을 테스트합니다.
3. 다른 평균 차이 평활 알고리즘을 시도합니다.
4. 채널 파라미터를 최적화합니다.
5. 진입 필터(예: 돌파, 거래량 증가 등)를 추가합니다.
6. 반전: 반전 매매 기회를 추가합니다.

결론

해당 전략은 전반적으로 매우 단순하고 직관적인 추세 추종 전략입니다. 일반적인 이동평균 등 지표와 달리, 단기 및 장기 비용의 평균 차이를 계산함으로써 추세 전환을 더 빠르게 판단할 수 있습니다. 또한 평활 처리를 통해 파라미터 최적화 여지가 크며, 평활 파라미터 조정을 통해 민감도와 오판율 간 균형을 맞출 수 있습니다. 종합적으로 이 전략은 민첩하고 직관적이며 맞춤화가 용이한 특성을 지니며, 심층적으로 탐구할 가치가 있는 잠재력 있는 전략 아이디어입니다. 지속적인 파라미터 최적화와 보조 판단 조건 추가를 통해 전략 성과를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.