이 섹션에서는 주요 보조 지표를 계산하는 방법을 실습합니다. Pandas와 TA-Lib 라이브러리를 활용합니다. 실습을 통해 보조 지표 계산 과정을 익힙니다. 이를 통해 기술적 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다.
먼저 Pandas를 사용하여 가상화폐 시세 데이터를 불러옵니다. 다음으로 TA-Lib을 이용하여 보조 지표를 계산합니다. 이동평균선, RSI, MACD, 볼린저 밴드, 스토캐스틱 오실레이터 등을 계산합니다. 각 지표별 계산 방법과 파라미터 설정에 대해 자세히 알아봅니다.
계산된 보조 지표는 데이터프레임에 저장합니다. 이를 통해 시세 데이터와 함께 관리할 수 있습니다. 저장된 데이터는 시각화 도구를 이용하여 그래프로 표현할 수 있습니다. 그래프를 통해 보조 지표의 움직임을 직관적으로 파악할 수 있습니다.
각 보조 지표는 고유한 의미와 해석 방법을 가집니다. 이동평균선은 추세 방향을 파악하는 데 사용됩니다. RSI는 과매수/과매도 구간을 판단하는 데 사용됩니다. MACD는 추세 전환 시점을 예측하는 데 사용됩니다. 볼린저 밴드는 가격 변동성을 측정하는 데 사용됩니다. 스토캐스틱 오실레이터는 가격 모멘텀을 파악하는 데 사용됩니다.
다음은 각 보조 지표를 계산하는 단계별 실습 예시입니다.
1단계: 필요한 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import talib
2단계: 데이터 불러오기 (CSV 파일 또는 API)
# 예시: CSV 파일에서 데이터 불러오기
df = pd.read_csv("BTC_USDT_1h.csv") # 예시 파일명, 실제 파일명으로 변경
# 컬럼명 확인 및 조정 (Open, High, Low, Close, Volume)
df.rename(columns={'open': 'Open', 'high': 'High', 'low': 'Low', 'close': 'Close', 'volume': 'Volume'}, inplace=True)
3단계: 이동평균선 (SMA) 계산
df['SMA_20'] = talib.SMA(df['Close'], timeperiod=20) # 20일 이동평균선
df['SMA_60'] = talib.SMA(df['Close'], timeperiod=60) # 60일 이동평균선
4단계: 상대 강도 지수 (RSI) 계산
df['RSI'] = talib.RSI(df['Close'], timeperiod=14) # 14일 RSI
5단계: MACD 계산
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(df['Close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
df['MACD'] = macd
df['MACD_Signal'] = macdsignal
df['MACD_Hist'] = macdhist
6단계: 볼린저 밴드 계산
upper, middle, lower = talib.BBANDS(df['Close'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
df['BB_Upper'] = upper
df['BB_Middle'] = middle
df['BB_Lower'] = lower
7단계: 스토캐스틱 오실레이터 계산
slowk, slowd = talib.STOCH(df['High'], df['Low'], df['Close'], fastk_period=5, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)
df['Stochastic_K'] = slowk
df['Stochastic_D'] = slowd
8단계: 결과 확인
print(df.head()) # 계산된 보조 지표 확인
위 코드는 예시이며, 실제 데이터와 환경에 맞게 수정해야 합니다. TA-Lib은 C 라이브러리에 의존적이므로, 설치 과정이 필요할 수 있습니다. 각 보조 지표의 파라미터 값은 전략에 따라 조정할 수 있습니다.
이 섹션에서 배운 내용을 바탕으로, 다음 섹션에서는 이를 활용하여 실제 매매 전략을 구현해 보겠습니다.