LuxAlgo

기술 지표 - 무엇이 유용하고 | 않는 것 럭스 알고

교육
BITSTAMP:BTCUSD   비트코인 / 달러
1. 소개
기술 지표가 도입된 이후, 학계는 기술적 지표가 수익성 있는 거래에 유용하고 결과가 혼합된 결론을 보여주는지 여부를 알기 위해 상당한 양의 연구를 수행했습니다. 일부 연구는 기술 지표의 효과를 지원, 다른 사람은이 아이디어를 거부 하는 동안. 기술 분석에 대한 학자들의 태도는 시간이 지남에 따라 크게 바뀌었으며, 과거에는 이러한 태도가 종종 부정적이었으며 말키엘 (1981)은 종종 인용되었습니다.

"분명히, 나는 chartist에 편견이 있습니다. 이것은 개인적인 약탈일 뿐만 아니라 전문적인 것입니다. 기술 분석은 학계에 대한 해부학입니다. 우리는 그것을 선택하는 것을 좋아합니다. 우리의 괴롭힘 전술은 두 가지 고려 사항에 의해 메시지가 표시됩니다 : (1) 방법은 특허적으로 거짓입니다; (2) 쉽게 선택할 수 있습니다. 그리고 그런 미안한 대상을 선택하는 것은 조금 불공평한 것처럼 보일 수 있지만, 기억하십시오': 우리가 저축하려고 하는 당신의 돈.
이러한 회의론은 효율적인 시장 가설(EMH)에 대한 믿음 때문이며, 과거 가격의 연구/처리에 의존하는 모든 방법이 비효율적이라는 것은 사실이며, 이는 기술 분석가가 비이성적이라는 것을 암시하지만, EMH는 수년에 걸쳐 열띤 논쟁을 벌이고 있습니다. 연구는 기술 분석의 사용을 장려 할 시장 가격에 비효율성과 메모리를 발견했다. 거래에 이민자쉽게 기술 지표에 매료 될 수있다, 이것은 자신의 단순성과 인기에 기인하고, 그들은 비판하더라도, 그들은 종종 브로커에 의해 교육 게시물에 강조, 대부분의 거래 플랫폼에서 일반적으로 사용할 수 있습니다. 따라서, 그들은 주로 상인에 사용할 수있는 도구이기 때문에, 그들을 사용하지 않는 것이 어려울 수 있습니다.

2. 기술 지표의 진화
과거 가격은 타임 시리즈 분석 및 디지털 신호 처리를 위해 설계된 도구를 사용하여 과거 가격을 처리하는 데 사용할 수 있는 타임 시리즈/디지털 신호를 설명합니다. 대부분의 기술 지표는 이동 평균, 롤링 분산/표준 편차, 모멘텀 발진기 등과 같은 간단한 롤링 통계입니다. 컴퓨팅 기술의 발전과 모든 사용자가 과거 가격에 더 쉽게 접근할 수 있는 능력으로 기술 지표의 생성 및 사용이 더욱 간단해졌습니다.

거래 플랫폼은 간단한 기술 지표를 포함하기 시작하여 거래자에게 가용성을 민주화했습니다. 기술 거래 도구 (예 : Pinescript)의 생성을 위해 특별히 설계된 프로그래밍 언어의 도입은 기술적 지표에 대한 중요한 전환점을 표시모든 상인은 더 쉽게 자신의 기술 지표를 만들 수있는 능력을 가지고, 뿐만 아니라 거래 커뮤니티와 공유 할 수있는. 이 시점에서, 우리는 더 복잡한 계산 및 그래픽 요소를 사용하는 더 복잡한 기술 지표의 모양을 볼 수 있습니다.

3. 기술 지표 실적
현재 기술 지표가 많이 있습니다. 이것은 새로운 것들의 생성이 매우 적극적인 관행임을 보여 주지만 입증 된 성과와 기술 지표의 미리 결정된 세트가 없다는 것을 보여줍니다. 상인에 의해 사용되는 가장 일반적인 것들은 간단한 / 지수 이동 평균, 모멘텀 발진기, 스토세스틱, 상대 강도 지수, 볼린저 밴드 등과 같은 오래된 지표를 유지 ... 이러한 기술 지표의 대부분은 카우프만 적응이동 평균( KAMA (1)), 프랙탈 적응이동 평균( FRAMA (2) 등과 같은 적응지표의 생성을 도입한 시장 가격의 변동 조건을 고려하지 않습니다. 그러나 적응성은 고정 길이 이동 평균 (3)에 비해 상당한 수익성 개선을 도입하지 않는 것 같습니다. 한 가지 설명은 적응형 이동 평균에 여전히 하나의 사용자 설정이 필요하다는 것입니다.

기술 지표에서 사용하는 사용자 설정은 최적화가 필요하고 과거의 결과가 향후 결과를 나타내지 않기 때문에 여전히 큰 문제로 남아 있습니다. 최적의 설정은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 따라서 우리는 기술적 지표가 최적의 것으로 간주될 다양한 설정 조합을 사용하여 긍정적 인 결과를 생성할 필요가 있다고 말할 수 있습니다. 거의 경우되지 않습니다. 사용자 설정의 또 다른 흥미로운 측면은 두 개의 서로 다른 지표가 잠재적으로 다른 설정을 사용하여 동일하거나 유사한 신호를 줄 수 있다는 것입니다. 따라서 끊임없이 변화하는 시장 상황을 고려하여 "수익성있는 기술적 지표가 있습니까"라는 질문에 대답하는 것은 매우 어렵고 불가능합니다. 더 현실적인 질문, 아직 여전히 복잡 한 "특정 시장 조건에서 최고의 기술 지표는 무엇입니까?".

4. 인기 지표가 덜 인기있는 지표보다 더 나은가요?
기술 지표의 인기가 유용성을 잘 나타내는가? 논리적 인 대답은 '예'일 수 있지만, 우리는이것이 항상 그런 것은 아니며, 그 인기는 여러 가지 요인에 의해 결정 될 수 있음을 알 수 있습니다. 모든 도구의 인기는 마케팅, 저자 인기 및 소비자 / 사용자 행동 등과 같은 외부 요인에 의해 결정 될 수있다 ... 한 가지 흥미로운 점은 기술적 지표가 완전히 디지털화되고 사용자에게 어필하기 위해 시각적 측면에 의존하기 때문에 기술 지표의 시각적 측면입니다. 색상의 심리학은 소비자 행동이 특정 색상에 어떻게 반응할 수 있는지 확인하기 위해 연구되었으며, 특정 제품에 대한 사람들의 판단에 관해서는 색상이 중요한 역할을한다는 것이 나타났습니다.

시각적 복잡성이 더 많은 양의 정보가 표시될 것이라고 생각하도록 유도할 수 있는 반면, 더 다채로운 제품은 더 복잡하다고 볼 수 있으므로 더 나은 거래 가능성이 높아집니다. 기술 지표가 "제품"이 될 수 있다는 점을 고려하면 모든 저자 /공급 업체가 인기를 높이기 위해 성능에 집중하는 대신 시각적으로 매력적인 기능을 갖춘 기술적으로 간단한 지표에 집중하는 것이 더 편리 할 수 있습니다. 광고도 성공적인 옵션이지만, 잘 알려진 게시자/저널에서 강조한 지표는 반드시 긍정적인 성과를 거두는 것은 아니지만 여전히 거래 커뮤니티에 영향을 미칠 것입니다.

5. 중복 정보
좋은 기술 지표의 목표는 표시기 설정과의 상호 작용을 최소화하면서 사용자에게 유용하고 읽기 쉽고 쉽게 읽을 수 있으며 액세스하지 않는 정보를 사용자에게 제공하는 것입니다. 이론적으로 는 둘 다 더 많은 상호 작용을 필요로하는 더 많은 정보와 상관 관계가 있어야합니다 (토글 / 드롭 다운 메뉴 등 사용). 이중화 문제는 좋은 지표의 이전에 설명된 모든 목표에 영향을 미치기 때문에 중요한 문제입니다. 예를 들어 모멘텀 발진기를 예로 들어 봅시다:이 발진기는 많은 흥미로운 특성을 가지고, 그것은 현재추세를 결정할 수 있습니다, 발산을 보여, 하지만 또한 같은 기간의 간단한 이동 평균에 변화의 표시를 결정할 수 있습니다.


이를 바탕으로 간단한 이동 평균의 변경 징후를 나타내는 지표는 더 많은 정보를 반환하고 계산속도가 빠른 모멘텀 발진기보다 덜 매력적일 것입니다. 중복될 가능성이 있는 기존 지표가 많이 있습니다. 리본은 과도한 중복 정보를 반환하는 지표의 좋은 예입니다. 리본은 서로 다른 기간을 사용하여 이동 평균의 여러 플롯으로 구성됩니다. 이동 평균 유형과 해당 기간을 선택한 방법에 따라 리본으로 반환되는 정보는 중복되고 분석하기 어려울 수 있습니다.


6. 다시 페인팅 및 비 인과 관계
우리는 앞서 지표의 시각적 측면이 인기를 향한 결정요인이 될 수 있다고 언급했으며, 매력적인 지표는 일반적으로 사용자로부터 상당한 이익을 받을 수 있지만, 여전히 트레이더로부터 가장 많은 이익을 창출할 우수한 진입점을 생성하는 지표입니다.

수년에 따라, 기술 지표의 특정 세트는 매우 매력적인 결과를 표시하는 것으로 알려져있다, 그 "다시 그리기"지표인. 다시 페인팅 표시기는 과거 값이 시간이 지남에 따라 변경될 수 있는 지표를 참조하며, 지표가 향후 가격 데이터를 입력으로 사용하거나 기록 데이터가 제거될 때 다시 페인팅하여 지표를 다시 계산하여 잠재적으로 변경될 수 있습니다.

다시 그리기 표시기는 비 실시간 응용 프로그램에만 유용하며, 대부분은 가격을 추적하거나 과거 위치에서 일정 시간 후에 신호를 표시할 수 있으며, 이와 같이 진입점을 결정할 때 다시 그리기 표시기는 거의 유용하지 않으며 일반적으로 지연된 결정 타이밍의 대상이 됩니다. 이것은 지연이있는 다른 지표만큼 유용하게 만듭니다 (이것은 피벗에의존하는 많은 수평 지지및 저항 지표의 경우).


7. 결론
자동화된 기술 지표 기반 전략의 수익성을 지원하기어려울 수 있습니다. 추세 다음 전략은 가격이 고정 될 때 반대 전략이 더 나은 성능을 가질 것이다 동안 깨끗한 추세에서 도움이 될 것입니다, 가격이 이 두 조건 사이를 전환하는 경향이 있다는 점을 고려하면 지표가 일관성으로 수익성이되는 문제가 발생할 수있는 곳을 쉽게 볼 수 있습니다.

따라서 기술 지표의 가치는 그 자체로 돈을 벌 수있는 능력에서 거의 발견되지 않습니다. 시장 가격 변동의 복잡성은 이 방법을 너무 어렵게 만들고 기술적 지표는 이러한 극단적 인 조건을 극복하기에 충분히 똑똑하거나 적응할 수 없습니다, 그러나, 이것은 일반적으로 의사 결정에 대한 지원 도구로 지표를 사용할 수있는 경험이 풍부한 상인의 경우아니다.

상인의 역할을 고려할 때, 우리는 지표의 유용성이 출력되지 않는 중복및 유용한 정보의 수량에 의해 결정되며, 달성하기 어려운 조기 정확한 진입점을 제공하는 능력에 의해 반드시 결정되는 것은 아니라고 결론을 내릴 수 있습니다.

이러한 "보편적"지표는 상인이 사용하는 방법론의 양을 고려하면 정보의이 양을 제공 할 수있는 지표를 달성하는 것은 여전히 도전 남아있을 것입니다, 이러한 "보편적 인"지표는 사용하기 위해 가능한 한 쉽게 사용하는 것이 전체 지표 유용성에 역할을 할 것입니다.

8. 사용된 코드
//@version=4 
study("Ribbon",overlay=true)
ma1 = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,20)
ma2 = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,[symbol=uma]40[/symbol])
ma3 = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,60)
ma4 = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,80)
[symbol=ma5]ma5[/symbol] = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,100)
ma6 = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,120)
ma7 = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,140)
ma8 = [__tag__=ema]ema[/__tag__](close,160)
a = plot(ma1,transp=100)
b = plot(ma2,transp=100)
c = plot(ma3,transp=100)
d = plot(ma4,transp=100)
e = plot([symbol=ma5]ma5[/symbol],transp=100)
f = plot(ma6,transp=100)
g = plot(ma7,transp=100)
h = plot(ma8,transp=100)
F(x)=>x>ma8?#0cb51a:#ff1100
fill(a,b,F(ma1),transp=80)
fill(b,c,F(ma2),transp=70)
fill(c,d,F(ma3),transp=60)
fill(d,e,F(ma4),transp=50)
fill(e,f,F([symbol=ma5]ma5[/symbol]),transp=40)
fill(f,g,F(ma6),transp=30)
fill(g,h,F(ma7),transp=20)

9. 참고 문헌
(1) 카우프만, P.J., 1995. 더 스마트한 거래. 맥그로 힐, 뉴욕.

(2) 엘러스, 존. "FRAMA-프랙탈 적응 이동 평균." 주식 및 상품의 기술 분석 (2005).

(3) 엘리스, 크레이그 에이, 사이먼 에이 파베리. "더 똑똑하나요? 적응형, 간단한 이동 평균 거래 전략의 비교." 국제 비즈니스 및 금융 연구 19.3 (2005): 399-411.