상대 변동성 지수(RVI)
factor.formula
상승 모멘텀 UM을 계산합니다. 당일 가격이 전날 가격보다 높으면 지난 N1일 동안의 가격 표준 편차이고, 그렇지 않으면 0입니다.
하락 모멘텀 DM을 계산합니다. 당일 가격이 전날 가격보다 낮으면 지난 N1일 동안의 가격 표준 편차이고, 그렇지 않으면 0입니다.
평균 상승 모멘텀 UA를 계산하고 현재 상승 모멘텀 UM에 지수 이동 평균(EMA) 스무딩을 적용합니다. N2는 스무딩 윈도우 크기입니다.
평균 하락 모멘텀 DA를 계산하고 현재 하락 모멘텀 DM에 지수 이동 평균(EMA) 스무딩을 적용합니다. N2는 스무딩 윈도우 크기입니다.
상대 강도 RS를 총 모멘텀(UA+DA)에서 평균 상승 모멘텀 UA의 백분율로 계산합니다.
상대 변동성 지수 RVI를 고가 상대 강도 RS와 저가 상대 강도 RS의 평균으로 계산합니다.
UA의 초기값을 계산하고 단순 이동 평균(SMA)을 사용하여 UM을 평활화합니다. 여기서 N은 평활화 창 크기입니다.
DA의 초기값을 계산하고 단순 이동 평균(SMA)을 사용하여 DM을 평활화합니다. 여기서 N은 평활화 창 크기입니다.
평균 상승 모멘텀 UA와 평균 하락 모멘텀 DA의 합이 0이면 0으로 나누는 오류를 방지하기 위해 RVI = 0으로 설정합니다.
여기서:
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현재 거래 주기의 종가이며, 일별, 시간별 등이 될 수 있습니다.
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이전 거래 주기의 종가.
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지난 N1 거래 주기 동안의 가격 표준 편차로, 가격의 변동성을 측정하는 데 사용됩니다. N1은 일반적으로 10으로 설정됩니다.
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UA 및 DA의 초기값을 계산할 때 사용되는 단순 이동 평균(SMA) 창 크기이며, 평균 모멘텀의 초기 평활화 기간을 나타내고 일반적으로 5로 사용됩니다.
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가격 표준 편차를 계산하기 위한 창 크기로, 가격 변동성을 측정하기 위한 기간의 길이를 나타내며 일반적으로 10입니다.
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평균 모멘텀 UA/DA를 계산하기 위한 지수 이동 평균(EMA) 스무딩 창 크기로, 평균 모멘텀의 스무딩 기간을 나타내며 일반적으로 20입니다.
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상승 모멘텀: 가격이 상승할 때 표준 편차를 사용하여 상승 강도를 나타내고, 그렇지 않으면 0입니다.
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하락 모멘텀: 가격이 하락할 때 표준 편차를 사용하여 하락 강도를 나타내고, 그렇지 않으면 0입니다.
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평균 상승 모멘텀은 상승 모멘텀 UM의 평활화이며, 지수 이동 평균 EMA 방법을 사용하여 계산되어 상승 모멘텀의 지속성을 반영합니다.
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평균 하락 모멘텀은 하락 모멘텀 DM의 평활화이며, 지수 이동 평균 EMA 방법을 사용하여 계산되어 하락 세력의 지속성을 반영합니다.
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상대 강도는 총 모멘텀에서 평균 상승 모멘텀의 비율을 나타내며, 강세 세력의 상대적 강도를 반영합니다.
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상대 변동성 지수는 고가 및 저가 상대 강도에 의해 계산되며 가격 변동 방향 및 잠재적인 추세 반전을 확인하는 데 사용됩니다.
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단순 이동 평균은 데이터를 평활화하는 데 사용됩니다. 지정된 창 기간 내 데이터의 산술 평균으로 계산됩니다.
factor.explanation
RVI 지표의 계산 방법은 상대 강도 지수(RSI)의 개념을 차용했지만, 핵심적인 차이점은 RVI는 모멘텀을 측정하기 위해 가격 자체가 아닌 가격의 표준 편차를 사용한다는 것입니다. RVI는 가격 수준이 아닌 가격 변동을 분석하여 시장의 매수 및 매도 세력을 판단합니다. RVI 값이 높으면 상승 모멘텀이 증가하고 있음을 나타내며, 이는 가격 상승을 의미할 수 있습니다. 반대로 RVI 값이 낮으면 하락 모멘텀이 증가하고 있음을 나타내며, 이는 가격 하락을 의미할 수 있습니다. RVI는 일반적으로 이동 평균과 같은 추세 지표와 함께 사용하여 거래 결정의 정확도를 높이고 변동성이 큰 시장에서 너무 많은 유효하지 않은 신호가 생성되는 것을 방지합니다. RVI 지표는 가격 변동과 추세 변화를 더 민감하게 포착할 수 있습니다.