| Vo-S-Di-TI - 변동성 스케일 방향성 추세 지표 |
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| 198,275 2024-02-20 |
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이 코드는 앞으로의 기반을 나타냅니다. 더욱 정교한 양적 거래 모델을 위한 토대를 마련하여 미래 개발의 잠재력을 엿볼 수 있게 합니다. 이 커뮤니티에 대한 제 기여가 평가되기를 바랍니다. 저는 아이디어 교환과 함께 코딩하는 것을 위해 여기 있으며, 모든 일이 견고한 통계적 기반에 기반을 두고 있는지 확인하는 데 중점을 둡니다. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 개발된 코드는 주식 부문의 가격 추세를 분석하기 위한 엄격한 양적 접근 방식을 기반으로 하며, 사전 정의된 20일 및 50일 기간 동안 관찰된 변동성에 따라 수익률을 조정하기 위해 고급 통계 방법론을 활용합니다. 수익률을 정규화하는 이 기술을 통해 가격의 내재적 변동성으로 인한 왜곡을 제거하고 가격 행동의 기본 구조에 집중할 수 있습니다. 이 코드의 주요 목표는 미래의 시장 움직임을 추측적으로 예측하는 것이 아니라 최적화된 위험 및 수익률 맥락에서 가격 역학 분석을 통해 잠재적인 반전 추세 신호를 식별하는 것입니다. 우리의 접근 방식은 가격 변동을 시장 행동의 가능한 변화 지표로 해석하기 위해 통계적 분해 기술과 시계열 분석을 사용하는 것이 특징입니다. 이를 통해 무작위 또는 단기 가격 움직임과 진정한 추세 변화를 구별하여 보다 정보에 입각한 투자 결정을 위한 견고한 기반을 제공합니다. 현재 코드는 가격 추세의 상당한 변화를 감지하는 능력을 더욱 개선하기 위해 기계 학습 알고리즘을 통합하는 것을 구상하는 더 광범위한 프로젝트의 초기 단계를 나타냅니다. 예측 모델과 기계 학습 기술을 적용하여 추세 반전에 선행할 수 있는 과거 가격 데이터의 복잡한 패턴을 탐색하고 항상 엄격한 통계 분석 및 위험 관리의 원칙을 존중하고자 합니다. 이 개발 및 학습 경로를 통해 금융 부문에 적용되는 최신 데이터 과학 알고리즘의 분석 기능을 활용하여 투자 전략을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 읽는 방법 간단히 말해서, 0보다 큰 Z 값은 상승 추세를 나타내고, 0보다 작은 값은 하락 추세를 나타냅니다. 중요: Z-Short와 Z-Long 간의 교차는 고려할 필요가 없지만 0과의 잠재적 교차만 고려하면 됩니다. 초기 값은 20과 50으로 설정되었지만, 모든 선택 사항이 유효한 통계적 유의성을 갖는 한, 누구나 가장 적합한 기간을 자유롭게 선택할 수 있습니다. 제 조언은 R 또는 MatLab을 사용하여 N과 가격 움직임 간의 최상의 상관 관계를 탐색하는 것입니다. N에 두 가지 값(단기 및 장기)을 설정한 이유는 가격 움직임이 단기적으로만 반전으로 이어질 수 있는지 또는 중기적으로도 반전으로 이어질 수 있는지 이해하기 위해 단기 및 중기-장기 추세를 평가하는 것이 흥미롭기 때문입니다. 이 아이디어는 다른 모든 추세 결정 시스템에는 지연과 예측 불가능성이 너무 많다고 믿기 때문에 떠올랐습니다.
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