[논문 리뷰] A comparative study of the MACD-base trading strategies: evidence from the US stock market

Pat Tong Chio|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 18.

Stock Market Forecasting Methods인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 2015–2021년 기간 동안 미국 주식(다우존스, 나스닥, S&P 500)에 대해 파이썬 백테스팅을 사용하여 MACD 기반 거래 전략을 평가한다. 기본 MACD만으로는 승률이 50% 미만이지만, RSI 또는 MFI와 조합하면 성능이 향상된다. 제안된 VPVMA 지표—거래량과 변동성을 통합한 것—는 승률과 변동성 조정된 수익률을 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

In recent years, more and more investors use technical analysis methods in their own trading. Evaluating the effectiveness of technical analysis has become more feasible due to increasing computing capability and blooming public data, which indie investors can perform stock analysis and backtest their own trading strategy conveniently. The Moving Average Convergence Divergence (MACD) indicator is one of the popular technical indicators that are widely used in different strategies. In order to verify the MACD effectiveness, in this thesis, I use the MACD indicator with traditional parameters (12, 26, 9) to build various trading strategies. Then, I apply these strategies to stocks listed on three indices in the US stock market (i.e., Dow-Jones, Nasdaq, and S&P 500) and evaluate its performance in terms of win rate, profitability, Sharpe ratio, number of trades and maximum drawdown. The backtesting is programmed using Python, covering the period between 01/01/2015 and 28-08-2021. The result shows that the win-rate of the strategy with only the MACD indicator is less than 50%. However, the win-rate is improved for the trading strategies that combine the MACD indicator with other momentum indicators like the Money Flow Index (MFI) and the Relative Strength Index (RSI). Based on this result, I redesign the MACD mathematical formula by taking the trading volume and daily price volatility into consideration to derive a new indicator called VPVMA. The results show that the win-rate and risk-adjust performance of this new trading strategy have been improved significantly. In general, the findings suggest that while all the MACD trading strategies mentioned above can generate positive returns, the performance is not good without using other momentum indicators. Hence, the VPVMA indicator performs better.

연구 동기 및 목표

• 실증적 백테스팅을 통해 미국 주식 시장에서 MACD 기반 거래 전략의 효과성을 평가하는 것.
• MACD를 다른 모멘텀 옸세이터(RSI, MFI)와 조합할 경우 전략 성능이 향상되는지 조사하는 것.
• 기존 MACD의 한계를 보완하기 위해 거래량과 가격 변동성을 신규 지표에 통합하는 것.
• 신규 지표인 VPVMA를 개발하고, 신호 정확도와 변동성 조정된 성과 향상 여부를 평가하는 것.
• 현대 정량적 거래에서 기술적 분석의 실용적 타당성에 대한 증거 기반 통찰을 제공하는 것.

제안 방법

• 세 가지 주요 미국 지수(Dow Jones, Nasdaq, S&P 500)에 대해 표준 매개변수(12, 26, 9)를 사용한 백테스트를 통해 MACD 전략을 구현했다.
• 입출장 신호를 정밀화하기 위해 RSI 및 MFI를 추가 모멘텀 필터로 통합하여 MACD 기반 전략을 개선했다.
• 거래량과 일일 가격 변동성을 반영해 MACD 공식을 수정함으로써 신규 지표인 VPVMA를 제안했다.
• 모든 전략을 파이썬으로 구현하였으며, 2015년 1월 1일부터 2021년 8월 28일까지의 기간을 대상으로 하였다.
• 승률, 수익성, 샤프 지수, 거래 건수, 최대 낙폭 등의 핵심 지표를 사용해 성과를 평가했다.
• 공개된 시장 데이터와 계산 도구를 활용해 재현 가능한 백테스팅과 통계적 검증을 수행했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 매개변수(12, 26, 9)를 사용한 표준 MACD 전략이 미국 주식 시장에서 통계적으로 유의미한 양의 수익률을 생성하는가?
• RQ2 MACD를 RSI 또는 MFI와 조합할 경우 전략의 승률과 변동성 조정된 성과에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 MACD 공식에 거래량과 가격 변동성을 통합함으로써 신호 신뢰도와 전략 성과가 향상되는가?
• RQ4 제안된 VPVMA 지표의 비교적 성과는 기존 MACD 및 그 필터링된 변형 전략과 비교해 어떠한가?
• RQ5 모멘텀 기반 필터와 변동성 조정된 수정 사항이 MACD 기반 거래 시스템의 강건성에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 기본 MACD 전략은 표준 매개변수(12, 26, 9)를 사용했을 때 모든 테스트 지수에서 승률이 50% 미만이었다.
• MACD에 RSI 또는 MFI를 추가한 전략은 단독 MACD 전략보다 승률에서 명확한 향상을 보였다.
• 거래량과 변동성을 MACD 계산에 통합한 VPVMA 지표는 승률을 크게 향상시켰다.
• VPVMA 기반 전략은 더 높은 샤프 지수를 보이며 변동성 조정된 성과가 뛰어났다.
• 거래 건수는 관리 가능했고, 기준 MACD 전략 대비 최대 낙폭이 감소했다.
• 모든 MACD 기반 전략이 양의 수익률을 기록했지만, 유일하게 추가 모멘텀 또는 변동성 필터가 적용된 전략만이 일관되게 뛰어난 성과를 보였다.