이동평균 오실레이터

EXCELSIOR

이전에 포스팅한 5. Pandas를 이용한 Naver금융에서 주식데이터 가져오기는 Naver금융에서 주식데이터를 수집하는 방법에 대해 알아보았다.
이번 포스팅에서는 수집한 주식 데이터를 가지고 주식 분석에서 필수 보조 지표라고 할 수 있는 MACD 를 Python의 pandas 모듈을 이용하여 구현해 보도록 한다.

1. MACD 란?

MACD 는 Moving Average Convergence Divergence의 약어로써, 이동평균선(MA)이 수렴과 발산을 반복한다 는 원리를 이용해 단기이동평균선(12)과 장기이동평균선(26) 사이의 관계를 보여주는 Gerald Appel 이 개발한 지표다. MACD에서 단기이동평균 으로는 12일 , 장기이동평균 으로는 26일 을 사용하고, MACD의 9일 이동평균선 을 Signal 이라고 하고, MACD와 Signal의 차이를 Oscillator 라고한다.

• MACD : 단기이동평균(12)와 장기이동평균선(26)의 차이값
  • 보통 주식HTS에서는 이값을 파라미터 값으로써 조정할 수 있게 되어있다. 우리나라 주식시장에 맞는 5일과 20일 로 대체해서 사용하기도 한다.
  • 일반적으로 9일을 설정하여 MACD의 값들을 완충 및 일반화 하는 역할을 한다.
  • MACD의 값이 Signal값보다 클때는 양의 막대, 작을 때는 음의 막대가 그려진다.

  1) MACD 공식

  • MACD : MACD = < EMA >_ < 12 >- < EMA >_ < 26 >M A C D = E M A ​ 1 2 ​ ​ − E M A ​ 2 6 ​ ​ ( < EMA >_ < n >E M A ​ n ​ ​ : n n 일간의 지수이동평균선)
  • Signal : Signal=\frac < \sum _< t=1 >^< n >< < MACD >_ < t >> 이동평균 오실레이터 >< n >S i g n a l = ​ n ​ ​ ∑ ​ t = 1 ​ n ​ ​ M A C D ​ t ​ ​ ​ ​ (일반적으로 n=9 n = 9 로 설정)
  • Oscillator : Oscillator=MACD-Signal O s c i l l a t o r = M A C D − S i g n a l

  2) MACD를 이용한 주식분석 - 참고 : 앤트하우스

  • MACD선이 0값을 상향돌파 할 경우 : 아래의 그림처럼 MACD선이 0을 상향돌파 할 경우는 단기이동평균선이 장기이동평균선 위에 있는 정배열을 의미한다. \rightarrow → 매수 포지션 (상승추세 전환)
    
  • MACD선이 0값을 하향돌파 할 경우 : 아래의 그림처럼 MACD선이 0을 하향돌파 할 경우는 단기이동평균선이 장기이동평균선 아래에 있는 역배열을 의미한다. \rightarrow → 매도 포지션 (하락추세 전환)
    
  • MACD선이 Signal선을 상향돌파 할 경우 : Oscillator가 (+)로 전환된다. \rightarrow → 매수 포지션
    
  • MACD선이 Signal선을 하향돌파 할 경우 : Oscillator가 (이동평균 오실레이터 -)로 전환된다. \rightarrow → 매도 포지션
    

  2. pandas 를 이용해 MACD 구현하기

  위의 내용에서 MACD가 무엇이며 어떻게 활용하는지에 대해 알아보았다. 이제 부터는 python 의 pandas 모듈을 이용하여 MACD를 직접 구현해 보도록 한다.

  1) pandas.read_html() 을 이용해 krx에서 종목코드 가져오기

  네이버금융에서 원하는 종목의 주식데이터를 가져오기 위해 먼저 코스피(KOSPI)과 코스닥(KOSDAQ)의 종목코드가 필요하다. 한국거래소(krx)에서는 주식시장에 상장된 기업들에 대해 종목코드 를 제공한다. pandas 모듈의 pandas.read_html() 을 이용해 종목코드를 가져올 수 있다. pandas.read_html()은 HTML에서 태그를 찾아 자동으로 DataFrame 형식으로 만들어준다. 아래의 소스코드를 통해 주식의 종목코드를 가져올 수 있다.

  head() 함수를 통해 상위 5개의 코드를 확인할 수 있다.

  N0.	name	code
  0	BYC	001460
  1	CJ	CGV
  2	CJ씨푸드	011150
  3	DSR제강	069730
  4	KB금융	105560

  2) Naver금융에서 일자별 주식데이터 가져오기

  이제 네이버금융에서 원하는 종목의 일자 데이터를 가져와 보도록 하자. 여기서는 신라젠(215600) 의 일자 데이터를 가져온다. 아래의 소스코드는 특정 종목뿐만 아니라 사용자가 원하는 종목의 일자데이터를 가져올 수 있도록 get_url 이라는 함수를 만들어 줬다. Naver금융에서 주식데이터를 가져오는 방법에 대해 자세히 알고 싶다면 5. Pandas를 이용한 Naver금융에서 주식데이터 가져오기를 참고하면 된다.

  아래의 소스코드는 추후에 데이터 분석에서 편하게 하기위해 추가적으로 처리해 준 코드이다.

  3) MACD 지표 구현하기

  MACD를 구현하기 위해 필요한 데이터들을 수집하였으면, 이제 MACD를 구현해보도록 한다. 아래의 소스코드는 MACD를 get_macd() 라는 함수로 구현하였다.
  입력값으로 DataFrame, 단기(short=12), 장기(long=26), Signal을 구할때 사용할 일자(t=9)를 입력값으로 받으며, MACD 지표들이 추가된 DataFrame 을 리턴(return)해준다.

  위의 코드에서 구현한 get_macd() 를 이용해 아래의 코드를 입력하면 DataFrame 에 macd의 지표 macd, macds, macdo 가 포함되어 있는것을 확인할 수 있다.

  3. plotly 를 이용해 MACD 차트 그리기

  마지막으로 plotly 를 이용하여 MACD 차트를 그려보도록 한다. plotly 에 대한 설명은 이전 포스팅인 4. Plotly를 이용한 캔들차트-Candlestick chart 그리기를 참고하면 된다.
  아래의 소스코드를 통해 MACD 차트를 그릴 수 있다.

  센터드 오실레이터

  

  센터드 오실레이터는 후행성 인디케이터로써 미드포인트 위와 아래로 번갈아 오르내리며 보통 상하한값은 없습니다. 레인지 리밋이 없는 이런 종류의 인디케이터는 기술적으로는 한없이 오르거나 내릴 수 있어, 과매수 및 과매도 컨디션을 찾기가 쉽지 않습니다. 다만 일부 전략에서 이동평균 오실레이터 극단 값을 쓰는 경우도 있기는 합니다. 이런 기술적 분석툴은 각각 서로 다른 내부 로직을 갖고 있으며 (전부는 아니라 하더라도) 대부분 모멘텀의 세기나 약함을 재는데 쓰이고 있습니다.

  이런 측정은 미드 포인트나 센터 포인트에 대한 상대적인 인디케이터 값을 읽게 됩니다. 트레이더는 다른 툴과 테크닉 및 시그널을 합쳐서 오실레이터를 쓰곤 합니다. 여러 가지 센터드 오실레이터가 있는데 무빙 애버리지 컨버전스 다이버전스 (MACD), 커모디티 채널 인덱스 (CCI) 및 모멘텀 인디케이터 (MOM) 등이 있습니다.

  

  Over a decade ago, the Genesis Matrix system was one of best strategies for 이동평균 오실레이터 new traders looking to learn how to really trade trends. Fast forward to 2022, a new version of Genesis Matrix has emerged using TVI, CCI, HL Channel & T3 What is T3? The T3 moving average is an indicator of an indicator since it includes several EMAs of another EMA. Unlike any other.

  

  Super 6x: RSI, MACD, Stoch, DeMarker, CCI, & Velocity is a combination of 6 indicators into one histogram. What is MACD? Moving average convergence divergence (MACD) is a trend-following momentum indicator that shows the relationship between two moving averages of a security’s price. The MACD is calculated by subtracting the 26-period exponential moving.

  

  Williams %R w/ Bollinger Bands is a Williams %R indicator with Bollinger bands. The Bollinger bands are used to determine when breakouts/breakdowns occur. What is Williams %R? Williams %R , also known as the Williams Percent Range, is a type of momentum indicator that moves between 0 and -100 and measures overbought and oversold levels. The Williams %R may.

  

  Variety Moving Average Waddah Attar Explosion is a Waddah Attar Explosion after the original version created over a decade ago. This version has ATR and Pips calculated dead-zone as well as 35+ moving averages to choose from for all moving average calculations. What is Waddah Attar Explosion? Waddah Attar Explosion is a momentum indicator that accounts for.

  

  Using MACD-V by Alex Spiroglou (CMT) Method Calculation MACD-V = * 100 While ⚠️MACD-V >150 - Risk 📈MACD-V between 50 - 150 : Rallying or Retracing📈 〰️MACD-V between -50 - 50 : Ranging (Sideway) 〰️ ↪️MACD-V between -150 - -50 : Rebounding or Reversing ↪️ ⚠️MACD-V

  

  Phase Accumulation Adaptive Fisher Transform is an adaptive Fisher Transform using a modified version of Ehlers Phase Accumulation Cycle Period. This version of Phase Accumulation Cylce Period accepts as inputs: 1) total number of cycles you wish to inject into the calculation, this works as a multiplier so the higher this number, the longer the period output;.

  

  Probability Density Function based MA MACD is a MACD indicator using a type of weighted moving average. What is Probability Density Function based MA MACD? Probability density function based MA is a sort of weighted moving average that uses probability density function to calculate the weights. Included: -Toggle on/off bar coloring

  

  Jurik Filter TRIX Log is a TRIX indicator that calculates TRIX using a Jurik Filter instead of EMA. this indicator responds much quicker than traditional TRIX. What is TRIX? TRIX is a momentum oscillator that displays the percent rate of change of a TEMA. It was developed in the early 1980's by Jack Hutson, an editor for "Technical Analysis of Stocks and.

  

  VHF Adaptive Fisher Transform is an adaptive cycle Fisher Transform using a Vertical Horizontal Filter to calculate the volatility adjusted period. What is VHF Adaptive Cycle? Vertical Horizontal Filter (VHF) was created by Adam White to identify trending and ranging markets. VHF measures the level of trend activity, similar to ADX DI. Vertical Horizontal.

  

  Dynamic Zones Polychromatic Momentum Candles is a candle coloring, momentum indicator that uses Jurik Filtering and Dynamic Zones to calculate the monochromatic color between two colors. What is Jurik Volty used in the Juirk Filter? One of the lesser known qualities of Juirk smoothing is that the Jurik smoothing process is adaptive. "Jurik Volty" (a sort of.

  

  Heavily modified version of my previous "Relative Aggregate Strength Oscillator" -Added high/low lines, alma curves,, lrc bands, changed candle calculations + other small things. Replaces the standard RSI indicator with something a bit more insightful. Credits to @wolneyyy - 'Mean Deviation Detector - Throw Out All Other Indicators ' And @algomojo - 'Responsive.

  

  Smoothed RSI Heikin-Ashi Oscillator w/ Expanded Types is a spin on Heikin Ashi RSI Oscillator by @JayRogers. The purpose of this modification is to reduce noise in the original version thereby increasing suitability of the signal output. This indicator is tuned for Forex markets. Differences: 35+ Smoothing Options for RSI 35+ Smoothing Options for HA.

  

  The Heikin Ashi Volatility Percentile (HAVP) Oscillator was inspired by the legendary Bollinger Band Width Percentile indicator(known as BBWP), written by Caretaker, and made famous by Eric Krown, a famous influencer. This script borrows aspects of the BBWP indicator which enables the HAVP oscillator to visually match the look and feel of BBWP and allows similar.

  

  Goertzel Cycle Period Adaptive Fisher Transform is an adaptive Fisher Transform using the Goertzel Cycle Algorithm to derive length inputs. What is Goertzel Cycle Algorithm? Read here: What is Fisher Transform? The Fisher Transform is a technical indicator created by John F. Ehlers that converts prices into a Gaussian normal distribution. The.

  

  The indicator highlights when prices have moved to an extreme level, based on recent prices. This may help in spotting turning points in the price of an asset. It also helps show the trend and isolate the price waves within a trend.

  

  PA-Adaptive MACD w/ Variety Levels is a Phase Accumulation Adaptive MACD with both floating and quantile levels. This is tuned for Forex. You'll have to adjust the Phase Accumulation Cycle settings to work for crypto and stock markets. What is MACD? Moving average convergence divergence ( MACD ) is a trend-following momentum indicator that shows the.

  

  This script is focused on shorting during downtrends and utilises two strength based indicators to provide confluence that the start of a short-term downtrend has occurred - catching the opportunity as soon as possible. This script can work well on coins you are planning to hodl for long-term and works especially well whilst using an automated bot 이동평균 오실레이터 이동평균 오실레이터 that can.

  

  This indicator brings the stochastic calculation on a separeted chart to the price chart. A new way to see the stochastic position, with the line levels moving in relation to the price. There is a second stochastic as well giving to the trader a more complete analisys to evaluate the oportunities to trade. You can set the two periods of the first and second.

  MACD - 보조지표

  MACD는 1979년 Gerald Appel에 의해 개발된 지표로 장기 이동평균선과 단기 이동평균선이 서로 멀어지면(divergence) 결국은 다시 가까워진다는(convergnece)성질을 이용하여 두 이동평균선이 가장 멀어지는 점을 찾는 모멘텀 지표이다.
  MACD는 추세 추종형(Trend following)전략에 가장 잘 활용될 수 있으며, 추세가 없는 시장(non-trending market)에서는 잦은 손실거래(whipsaw)를 유발하는 잘못된 매매신호를 내기 쉬우므로 사용에 신중을 기하여야 한다. 또한 MACD는 작은 가격변동은 무시하고 큰 추세를 쫓아 매매하는데 잘 활용될 수 있으므로, 주봉이나 월봉차트를 분석하는 경우에 보다 나은 성과를 기대할 수
  있다.
  Appel은 두개의 이동평균의 가중치(exponential factor)로 대략 12일과 26일에 해당하는 0.15와 0.075를 사용하였다. 그는 0.15와 0.075는 매도의 경우에 국한하여 사용하고, 매수의 경우에는 0.22(8일)와 0.11(17일)을 사용할 것을 권하고 있다.

  2. 계산 이동평균 오실레이터 방법

  MACD의 계산방법은 다음과 같다.
  MACD = n일 지수이동평균 - m일 지수이동평균
  Signal Line = MACD의 s일 지수이동평균
  MACD 오실레이터 = MACD - Signal Line
  단, 일반적으로 n은 12일을 m은 26일을 s는 9일을 사용한다.

  ■ MACD 분석방법

  1. MACD와 Signal교차를 이용한 매매
  장/단기 이동평균의 차이인 오실레이터와 오실레이터의 이동평균과의 교차(crossovers)에 의해 매매하는 것으로 민감하게 움직이는 오실레이터를 단기선으로 보고, 완만하게 움직이는 오실레이터의 이동평균을 장기선으로 보아 두선의 교차에 의해 매매하는 방법이다.
  MACD 교차에 의한 매매신호는 추세가 뚜렷한 시장에서는 좋은 신호를 나타내지만, 횡보시장에서는 종종 잘못된 신호를 나타내어 빈번한 손실거래를 유발할 가능성이 크므로, 전적으로 MACD 교차에 의하여 매매하는 것은 바람직하지 않다.
  
  2. 초과매수▪초과매도를 이용한 매매
  MACD의 오실레이터가 양(positive)의 일정한 값을 넘어서면 초과매수 상태로 가격은 곧 하락할 것으로 예측되며, 음(negative)의 일정한 값을 하회하면 초과매도 상태로 가격은 곧 상승할 것으로 이동평균 오실레이터 기대하여 매매하는 방법이다.
  Appel은 오직 초과매수/초과매도만을 이용한 매매방법은 잘못된 신호가 빈번하게 발생함으로 MACD교차에 의한 매매방법을 추가하여 사용할 것을 권하고 있다. 참고로 Appel은 S&P500지수에는 +/-2.5포이트를 NYSE 종합지수에는 +/-1.2포인트를 일정한 값으로 사용하였다.

  3. 추세선을 이용한 매매
  시장가격이 반전되는 경우 MACD의 추세선은 일반적으로 MACD의 교차에 선행하여 붕괴되는 경향이 있으므로, MACD의 추세선은 MACD의 교차만큼 기술적으로 중요한 분석방법이 된다. 공격적인 투자자는 MACD추세선의 붕괴를 매매 기준으로 삼기도 하나, 신중한 투자자는 추세선 붕괴후 MACD의 교차를 확인하고 매매하게 된다.

  
  4. 다이버전스를 이용한 매매
  주가 진행과 MACD의 진행이 다른 방향일 경우 상승, 하락을 예견하여 매매하는 방법으로 다이버전스 패턴이 확인된 즉시 매도포지션을 취하거나 패턴 확인 후 MACD 교차가 일어날 때 매도포지션을 취함으로서 이익획득기회를 가지게 된다.

  ■ MACD Oscillator 분석방법

  1. MACD Oscillator의 0선 돌파에 의한 매매
  “0”선은 장기/단기 이동평균선의 차이가 최대가 되는 포인트임으로 0선을 상향돌파시 매수시점으로 0선을 하향 돌파시 매도시점으로 파악하여 매매하는 방법이다.

  2. MACD Oscillator의 반전에 의한 매매
  MACD Oscillator의 0선 돌파가 약간의 후행성이 존재함으로 이를 보완하기 위하여 MAO가 고점 및 저점에서 반전시 매매를 하는 방법이다.

  3. MACD Oscillator의 divergence
  MACD의 다이버전스와 적용방법은 동일하나 MAO의 다이버전스가 포착이 더욱 쉽다.

  4. MACD Oscillator의 Failure
  MAO가 0선을 돌파하지 못하고 0선 근처에서 다시 원래의 추세로 되돌아 가는 경우 기존의 시장추세가 더욱 강화 되는 것을 의미한다. Failure는 가격의 흐름상 가격이 저항선, 또는 지지선에서 일정기간 횡보 또는 소폭조정을 거치면서 에너지를 축척한 후 다시 상승, 또는 하락세로 반전하는 경우에 발생한다.
  

  [03. 기술적 분석] 028. 기술적 지표 – 이동평균(Moving Average)

  이동평균(Moving Average)은 모든 기술적 지표 가운데 가장 많이 이용되는 것 중에 하나이다. 근본적으로 추세추적장치이다. 새로운 추세가 시작되었거나 기존추세가 끝났거나 반전되었다는 신호를 확인하고 추세의 진행과정을 추적하는데 사용된다. 대부분 이동평균을 계산하기 위해서는 종가를 사용한다. 하지만 몇몇은 종가를 사용하지 않고 고가와 저가의 평균, 그리고 고가, 저가, 종가의 평균을 사용하기도 한다.

  1) 단순이동평균(Simple Moving Average)

  가장 많이 사용되는 이동평균 형태이다.

  n일 이동평균 = n일간의 주가의 합 / n

  2) 선형 가중이동평균(Linearly Weighted Moving Average)

  단순이동평균이 동일한 가중치를 사용한다는 문제를 해결하기 위해 나온 이동평균이다.

  n일 이동평균 = (1일 주가 × 1 + ⋯ n일 주가 × n) / (1 + ⋯ + n)

  3) 지수완만형 이동평균(Exponentially Smoothed Moving Average)

  모든 기간의 가격을 이용한다. 가중치 w는 사용자의 기호에 따라 조정될 수 있다.

  n일 지수이동평균 = (1 - w) * n-1일 지수이동평균 + w * n일 주가

  1개의 이동평균을 사용하는 경우에는 종가가 이동평균 위로 상승할 때 매수신호가 발생한다. 매도신호는 그 반대일 때 발생한다. 단기평균을 사용하면 추세를 빠르게 따라가지만 주가와 이동평균이 여러 번 교차가 일어나서 많은 거래를 수반하게 된다. 장기평균을 사용하면 가격 변화에 둔감하기 때문에 추세가 반전할 때를 늦게 포착하게 된다. 따라서, 장기평균은 추세가 활발할 때 잘 맞고, 단기평균은 추세가 반전할 때 잘 맞는다는 결론을 내릴 수 있다.

  2개의 이동평균을 사용하는 경우에는 조금더 안정적이게 된다. 5일 평균과 20일 평균을 사용한다고 가정하면 5일 평균이 20일 평균을 상향돌파할 때 매수신호가 발생하고 매도신호는 그 반대일 경우에 발생한다. 하나의 이동평균을 사용하는 것에 비해 좀더 시세반영이 느리지만 손해를 줄일 수 있다는 장점이 있다.

  3개의 이동평균을 사용하는 경우가 가장 널리 사용되는 방법이다. 이 개념은 1972년 알렌(Allen)의 “상품선물에서 돈을 버는 이동평균 오실레이터 법(How to Build a Fortune in Commodities)”과 1974년에 발표한 “상품선물에서 보다 큰 수익을 내기 위한 4일, 9일 그리고 18일 이동평균의 사용법(How to Use the 4-Day, 9-Day and 18-Day Moving Averages to Earn Larger Profits from Commodities)”에서 처음 언급되었다. 하락추세에서 4일이 9일과 18일선을 상향돌파할 때 매수예고가 발생한다. 그 다음 9일선이 18일선을 상승돌파할 때 확실한 매수신호가 발생한다. 이렇게 되면 4일선 > 9일선 > 18일선의 정배열 모양을 가지게 된다. 매도신호는 그 반대이다.

  McClellan Oscillator

  McClellan Oscillator는 Sherman 과 Marian McClellan이 개발한 지표로 시장의 등락을 기반으로 한 '폭' 지표이다.

  A D- Line에 모멘텀을 부여해 이용한 지표로 MACD의 원리를 이용해 짧은기간의 등락과 긴 기간의 등락의 차이를 평활화 시켜 구한다.

  지표값이 양수를 가지면 단기 이동평균이 장기 이동평균보다 높은 것으로 상승 압력이 크다는 의미이다.

  지표값이 음수를 가지면 단기 이동평균이 장기 이동평균보다 낮은 것으로 하락 압력이 크다는 의미이다.

  지표값이 -70 이하로 하락했다 다시 상승하는 경우 매수 신호(과매도 상태)

  지표값이 70 이상으로 상승했다 다시 하락하는 경우 매도 신호(과매수 상태)

  지표값이 -100 이나 100을 넘어선다는 것은 현재 추세가 지속되고 있다는 의미이다.
  

  McClellan Oscillator

  McCellan Oscillator = 단기 - 장기

  ADI = (상승종목수 - 하락종목수) ;

  단기 = ( ADI*0.1) + avg(ADI(1),period);

  장기 = (ADI*0.05) + avg(ADI(1),period1);

  기간의 표준은 장기는 39일, 단기는 19일을 많이 이용한다.

  ※McClenllan Oscillator의 수식은 설명해놓은 곳 모두 천차만별이다. 대표적인 수식을 기록해둔다. 단순하게 19일과 39일의 지수이동평균의 차를 구하는 수식등도 있고 0.1, 0.05의 곱을 안하는 수식등도 있다.
  

  해당 차트는 KOSPI의 2017/11~2019/6 차트에 McClellan Oscillator를 적용한 상태이다.
  

  +70과 -70선을 기준으로 상승하는 시점에 매매포인트들이 있다. +100과 이동평균 오실레이터 이동평균 오실레이터 -100을 넘어 추세가 확증되는 모습은 쉽게 찾을 수 없었지만 추세를 유사하게 추적하는 모습을 보여준다. 가격의 변곡을 정확하게 짚지는 못하지만 압력의 수준을 알 수 있다는 점에서는 유용할 듯 하다.