선요약

이 봇은 볼린저밴드와 DMI 두 지표로 만든 매수 포뮬라와 매도 포뮬라를 조합해 하나의 [알고리즘](tooltip:algorithm)으로 묶은 것입니다.
각 지표의 정의와 해석 방법은 볼린저밴드 소개와 DMI 소개 문서에서 먼저 확인한 뒤, 두 조건을 어떻게 결합할지 설계하는 순서로 접근합니다.

--- 단일 지표로 매수와 매도 조건을 모두 정하면 지표 하나의 약점이 전략 전체의 약점이 됩니다. 매수 조건과 매도 조건을 서로 다른 성격의 지표로 나누어 만들면, 한쪽이 보지 못하는 상황을 다른 쪽이 보완할 수 있습니다. 이 글에서는 볼린저밴드와 DMI로 만든 포뮬라를 조합하는 알고리즘 봇의 구성을 정리합니다. --- ## 두 지표를 조합하는 이유 [볼린저밴드 소개](/articles/quantbook/bollinger-bands-intro)는 이동평균선을 중심으로 표준편차 폭의 상단·하단 밴드를 그려 가격이 평균에서 얼마나 벗어나 있는지를 보여 주는 [변동성](tooltip:volatility) 지표입니다. 가격이 밴드 어디에 위치하는지에 따라 진입 조건을 만들 수 있습니다. [DMI 소개](/articles/quantbook/dmi-intro)는 상승 방향과 하락 방향의 움직임 세기를 비교해 추세의 방향과 강도를 보여 주는 추세 지표입니다. 추세가 어느 쪽으로 얼마나 강한지에 따라 청산 조건을 만들거나, 진입을 걸러 내는 조건으로 쓸 수 있습니다. 이 봇은 두 지표에서 나온 매수 포뮬라와 매도 포뮬라를 하나의 알고리즘으로 묶습니다. 변동성 관점의 조건과 추세 관점의 조건을 함께 보기 때문에, 한 지표만 쓸 때보다 서로 다른 시장 정보를 반영할 수 있습니다. --- ## 정리 두 지표를 조합하기 전에 각 지표가 무엇을 재는지 먼저 이해하는 것이 순서입니다. 볼린저밴드의 밴드 구조와 해석은 [볼린저밴드 소개](/articles/quantbook/bollinger-bands-intro)에서, DMI의 구성 요소와 해석은 [DMI 소개](/articles/quantbook/dmi-intro)에서 확인한 뒤, 어떤 조건을 매수 포뮬라로 두고 어떤 조건을 매도 포뮬라로 둘지 설계해 보시기 바랍니다.