암호화를위한 MFI 거래 전략을 백 테스트하는 방법은 무엇입니까?

MFI 지표는 가격과 볼륨을 결합하여 암호화의 과매 (> 80) 및 과산 (<20) 레벨을 식별하여 Bitcoin 및 Ethereum과 같은 자산에 걸쳐 반전을 발견 할 때 강력한 도구입니다.

2025/08/05 16:07

cryptocurrency 거래에서 MFI 지표 이해

MFI (Money Flow Index)는 지정된 기간, 일반적으로 14 개의 양초에 걸쳐 자산으로의 돈 흐름을 측정하는 모멘텀 발진기입니다. 가격 만 고려한 RSI와 달리 MFI는 양을 통합하여 규모가 강력한 제도적 또는 소매 이익을 알 수있는 암호화 시장 에서 특히 유용합니다. MFI의 범위는 0에서 100 사이이며, 80 이상의 판독 값은 과잉 구매로 간주되고 20 명 미만입니다. 거래자는 이러한 수준을 사용하여 잠재적 인 반전 지점을 식별합니다. 백 테스트의 맥락에서 Bitcoin, Ethereum 또는 Altcoins와 같은 다른 암호 자산에서 MFI가 어떻게 행동하는지 이해하는 것이 필수적입니다. 각 자산은 MFI 신호에 영향을 미치는 다른 볼륨 패턴을 나타낼 수 있습니다.

암호화 MFI 전략을위한 백 테스트 환경 설정

MFI 전략을 백 테스트하려면 과거 가격과 볼륨 데이터를 지원하는 신뢰할 수있는 환경이 필요합니다. 인기있는 플랫폼에는 TradingView , Pandas 및 Backtrader와 같은 라이브러리가있는 Python 및 Metatrader (브로커를 통한 암호화 포함)가 포함됩니다. 정밀성 및 사용자 정의의 경우 파이썬 이 적극 권장됩니다. 필요한 패키지를 설치하여 시작하십시오.

• 데이터 조작을 위해 pandas 설치하십시오
• ccxt 사용하여 Binance 또는 Coinbase와 같은 교환에서 나오는 Crypto OHLCV (개방형, 높음, 낮음, 가까운, 볼륨) 데이터를 가져 오십시오.
• 전략 실행 및 성능 추적을 위해 backtrader 또는 zipline 사용

데이터에 의미있는 결과를 얻으려면 1 시간 이상 1 시간 또는 4 시간 촛불이 포함되어 있는지 확인하십시오. 불완전하거나 품질이 낮은 데이터는 MFI 계산을 왜곡하여 잘못된 신호를 초래할 수 있습니다. CCXT를 통해 데이터를 가져 오면 기호 (예 : BTC/USDT), 시간 프레임 및 한계 (예 : 1000 캔들)를 지정하십시오. 이 데이터를 Pandas Dataframe에 열에 저장하십시오 : Timestamp, Open, High, Low, Close, Volume은 열이 있습니다.

MFI 표시기를 단계별로 계산합니다

MFI 계산에는 여러 단계가 포함됩니다. 유효한 백 검사 결과를 보장하려면 각 단계를 정확하게 구현해야합니다.

• 각 촛불에 대한 일반적인 가격을 계산하십시오 : (high + low + close) / 3
• 원시 돈 흐름을 결정하십시오 : Typical Price × volume
• 긍정적이고 부정적인 돈 흐름을 식별하십시오 : 오늘의 전형적인 가격을 어제와 비교하십시오. 더 높으면 긍정적 인 흐름입니다. 낮 으면 음수입니다
• 룩백 기간 동안 긍정적이고 부정적인 돈 흐름을 요약하십시오 (보통 14)
• 돈 비율 계산 : Positive Money Flow Sum / Negative Money Flow Sum
• MFI : 100 - (100 / (1 + Money Ratio)) 를 도출하십시오.

파이썬에서는 pandas .shift() 및 .rolling() 함수를 사용하여 벡터화 할 수 있습니다. 초기 기간의 NAN 값이 처리되도록하십시오. 결과 MFI 열을 데이터 프레임에 추가해야합니다. 가격과 함께 MFI를 플로팅하면 과출/과산 조건 및 잠재적 차이를 시각화하는 데 도움이됩니다.

MFI 전략의 입력 및 종료 규칙 정의

암호화에 대한 기본 MFI 전략은 다음 논리를 사용할 수 있습니다.

• 구매 신호 : MFI는 아래에서 20 이상으로 교차하여 Adtrictold의 잠재적 역전을 나타냅니다.
• 판매 신호 : MFI는 위에서 80 미만으로 교차하여 과출 조건을 신호합니다.
• 다음 촛불이 거래 방향으로 닫히기를 기다리는 것과 같은 확인 필터 추가
• 선택적으로, 발산 탐지 사용 : 가격은 새로운 낮게 만들지 만 MFI는하지 않으므로 하향 운동량이 약화되는 것을 암시합니다.

짧은 항목의 경우 (플랫폼에서 허용되는 경우) :

• 짧은 신호 : MFI는 그 이상으로 80 미만으로 교차합니다.
• 표지 신호 : MFI는 20 이상입니다

이 규칙은 코드로 변환되어야합니다. BackTrader에서 bt.Strategy 에서 사용자 정의 전략 클래스를 정의하십시오. self.mfi = bt.indicators.MFI(self.data, period=14) 사용하여 표시기를 인스턴스화하십시오. 그런 다음 next() 메소드에서 self.mfi[0] (현재 값) 및 self.mfi[-1] (이전 값)를 사용하여 조건을 확인하십시오.

백 테스트 실행 및 결과를 분석합니다

전략이 코딩되면 데이터를 백 테스트 엔진에로드하십시오. 백 트레이더에서 :

• Cerebro 엔진 인스턴스를 만듭니다
• cerebro.adddata() 사용하여 데이터 피드 추가
• cerebro.addstrategy(MFIStrategy) 로 전략 추가
• 초기 자본 설정 : cerebro.broker.setcash(10000)
• 선택적으로, 수수료를 설정하십시오 : cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) 0.1% 거래 수수료
• 백 테스트 실행 : cerebro.run()
• 플롯 결과 : cerebro.plot()

평가할 주요 성능 지표에는 다음이 포함됩니다.

• 총 반환 : 최종 포트폴리오 가치 대 이니셜
• Sharpe 비율 : 위험 조정 수익률
• 최대 드로우 다운 : 최대 피크 대통량 감소
• 승리율 : 수익성 거래 비율
• 이윤 요인 : 총 이익 / 총 손실

다른 cryptocurrencies와 시간대의 결과를 비교하십시오. 예를 들어, MFI는보다 신뢰할 수있는 볼륨 데이터로 인해 낮은 대량 알트 코인보다 BTC/USDT 에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

MFI 전략 최적화 및 검증

여러 시장 조건에서 테스트하여과 적합성을 피하십시오. 워크 포워드 분석 사용 : 데이터를 샘플 내 (최적화) 및 샘플 외 (검증을 위해)로 나눕니다. 다음과 같은 테스트 변형

• 다른 MFI 기간 (예 : 10, 14, 21)
• 조정 임계 값 (예 : 80/20 대신 75/25)
• MFI를 이동 평균 또는 추세 필터와 결합합니다

예를 들어, 가격이 50주기 EMA 이상인 경우에만 긴 거래를합니다. 여러 교환 및 다른 쌍 에서 전략을 실행하여 견고성을 검증하십시오. 성능이 교육 데이터를 벗어난 성능 저하를 크게 저하 시키면 전략이 신뢰할 수 없을 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

코딩없이 MFI 전략을 백 테스트 할 수 있습니까?

예. TradingView 와 같은 플랫폼을 사용하면 Pine Script를 작성하여 MFI 기반 전략을 정의하고 내장 전략 테스터를 사용할 수 있습니다. 입력/출구 규칙을 시각적으로 설정하고 암호화 차트에 적용하며 Python 코드를 작성하지 않고 주식 곡선 및 무역 이력과 같은 성능 메트릭을 볼 수 있습니다.

MFI 백 테스트에 가장 적합한 암호화 기간은 무엇입니까?

4 시간 및 일일 기간은 일반적으로 단기 변동성으로 인한 소음을 줄이기 때문에 일반적으로 사용됩니다. 15 분 또는 1 시간 차트의 MFI 신호는 높은 정맥 내 스윙으로 인해 암호화에서 빈번한 오 탐 신호를 생성 할 수 있습니다. 항상 거래 스타일과 기간을 정렬하십시오. 스케일 트레이더는 4H/D를 선호하고 스칼퍼는 더 엄격한 임계 값으로 15m를 테스트 할 수 있습니다.

백 테스트에서 cryptocurrency 교환 수수료를 어떻게 처리합니까?

백 테스트에 커미션 모델을 포함하십시오. 대부분의 플랫폼을 사용하면 거래 당 백분율 수수료를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, Binance는 표준 거래에 대해 0.1%를 청구합니다. BackTrader에서 cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) 사용하십시오. 수수료를 무시하면 전략이 그렇지 않을 때 전략을 수익성있게 보이게 할 수 있습니다.

내 MFI 전략이 왜 Bitcoin에서 훌륭한 결과를 보여 주지만 AltCoins에서는 실패합니까?

알트 코인은 종종 유동성이 낮고 불규칙한 양이 있어 MFI 계산이 왜곡됩니다. 이 표시기는 돈 흐름을 평가하기 위해 볼륨에 의존합니다. 줄거리 또는 조작 된 볼륨은 오해의 소지가있는 신호를 생성 할 수 있습니다. 볼륨 기반 전략을 적용하기 전에 Altcoin이 일관된 거래량을 가지고 있는지 항상 확인하십시오.