보조 지표를 시각화하는 방법을 학습합니다. 시각화는 데이터 분석 결과를 직관적으로 이해하도록 돕습니다. Matplotlib와 Plotly를 사용하여 다양한 그래프를 그려봅니다. 시각화를 통해 효과적인 매매 전략을 개발할 수 있습니다. 보조 지표는 숫자 데이터로 표현됩니다. 숫자만으로는 데이터의 패턴을 파악하기 어렵습니다. 시각화는 데이터를 그래프 형태로 보여줍니다. 이를 통해 추세, 변동성, 관계 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 시각화는 데이터 분석의 필수적인 […]
이 섹션에서는 자신만의 보조 지표를 개발하는 방법을 안내합니다. 기존 지표의 한계를 극복하고, 시장 특성에 맞는 지표를 만들 수 있습니다. 창의적인 아이디어를 코드로 구현하여 자동매매 전략의 경쟁력을 높여보세요. 기존 보조 지표는 모든 시장 상황에 최적화되어 있지 않습니다. 특정 자산이나 시장에 더 적합한 지표가 필요할 수 있습니다. 자신만의 지표를 개발하면 이러한 요구를 충족할 수 있습니다. 시장의 숨겨진
스토캐스틱 오실레이터는 가격의 상대적인 위치를 분석합니다. 특정 기간 동안의 가격 범위 내에서 현재 가격이 어디에 있는지 보여줍니다. 과매수와 과매도 상태를 판단하는 데 사용됩니다. %K와 %D 두 개의 선으로 구성됩니다. %K는 가격 변동에 민감하게 반응합니다. %D는 %K의 이동평균으로, 신호선 역할을 합니다. 스토캐스틱은 추세의 강도와 잠재적인 반전 시점을 파악하는 데 유용합니다. 스토캐스틱 오실레이터 구성 요소 스토캐스틱 오실레이터는
볼린저 밴드는 가격 변동성을 측정하는 지표입니다. 가격이 통계적으로 어디에 위치하는지 보여줍니다. 중심선(MA)과 상단 밴드, 하단 밴드로 구성됩니다. 밴드는 중심선에서 표준편차만큼 떨어져 있습니다. 변동성이 커지면 밴드 폭이 넓어집니다. 반대로 변동성이 작아지면 밴드 폭이 좁아집니다. 볼린저 밴드는 과매수/과매도 구간을 판단하는 데 유용합니다. 또한, 추세 반전 가능성을 예측하는 데도 활용됩니다. 볼린저 밴드 구성 요소 볼린저 밴드는 세 가지
MACD는 추세 추종 모멘텀 지표입니다. 두 이동평균선의 관계를 보여줍니다. 주가 추세의 강도, 방향, 지속 시간을 파악합니다. MACD 선, 시그널 선, 히스토그램으로 구성됩니다. 이 지표는 매수 및 매도 신호를 생성하는 데 사용됩니다. MACD 구성 요소 MACD는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다. MACD 선, 시그널 선, MACD 히스토그램입니다. 각 구성 요소는 서로 다른 정보를 제공합니다. 이를
RSI는 가격 변동의 속도와 크기를 측정하는 지표입니다. 과매수와 과매도 상태를 판단하는 데 사용됩니다. 0부터 100 사이의 값으로 표현됩니다. 일반적으로 70 이상이면 과매수, 30 이하이면 과매도로 간주합니다. RSI는 추세 강도와 잠재적인 반전 시점을 파악하는 데 유용합니다. RSI 계산 방법 RSI는 특정 기간 동안의 상승폭과 하락폭을 비교하여 계산합니다. 먼저, 상승폭의 평균(Average Gain)과 하락폭의 평균(Average Loss)을 계산합니다. 다음으로,