데이터과학70 실제 강도 지수를 이용한 알고리즘 트레이딩 (feat. 파이썬) 「 투자자들이 많이 사용하는 지표는 아니지만, TSI는 기술 분석에 유용한 지표 중 하나입니다. 」 실제 강도 지수란? 실제 강도 지수(TSI)는 William Blau가 제안한 모멘텀 오실레이터입니다. William은 당시 인기 있었던 Stocks & Commodities Magazine에 TSI 대해 기고했습니다. William의 설명에 따르면 다른 오실레이터와 마찬가지로 TSI는 거래 신호를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. TSI는 잠재적인 과매도 또는 과매수 수준을 식별하는 데 사용합니다. 어떤 투자자는 TSI를 사용하여 중심선 교차점을 찾는 반면, 다른 투자자는 강세 및 약세 다이버전스를 식별하는 데 사용합니다. TSI를 통해서 총 세 개의 선을 차트에 그릴 수 있습니다. 수평선(Equilib.. 2020. 12. 31. 스토캐스틱 지표를 이용한 알고리즘 투자전략 (feat. 파이썬) 스토캐스틱(Stochastic Oscillator)를 이용하여 투자전략을 세우는 방법에 대해서 설명드리겠습니다. 시장 움직임에 대한 스토캐스틱 지표의 민감도는 지표 생성 기간을 조정하거나 결과의 이동 평균을 취함으로써 줄일 수 있습니다. 스토캐스틱 지표는 0–100 범위의 값을 사용하여 과매 수 및 과매도 거래 신호를 생성하는 데 사용됩니다. 스토캐스틱 지표는 주로 차트의 추세를 파악하는 방법으로 최근 N일간의 최고가와 최저가의 범위 내에서 현재 가격의 위치를 백분율로 표시한 지표입니다. 스토캐스틱 지표는 Fast와 Slow 두가지가 있고, 각각의 %K, %D를 구합니다. Fast 지표는 주가에 너무 민감하게 반응하기 때문에 아주 짧은 주기의 단타를 하시는 활용하시면 좋고, 보통은 Slow 지표를 매매에.. 2020. 12. 30. 시계열 안정성 테스트 - ADF and KPSS 테스트 (feat. 파이썬) 앞서 시계열 데이터 분석 및 예측을 위한 완벽 가이드에서 시계열 데이터 분석에 있어 데이터의 안정성(Stationary)을 확인하는 것이 중요함을 소개해 드렸습니다. 이번에는 파이썬으로 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 테스트와 KPSS (Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin) 테스트를 수행하는 방법에 대해서 설명해 드리겠습니다. 라이브러리 Import import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('fivethirtyeight') 시계열 데이터는 야후 파이낸스에서 가져오겠습니다. 만약 yfinance 라이브러리가 설치가 안되었다면, 아래의 명령어를 통해서 설치해 주세요. !pip insta.. 2020. 12. 25. 금융 포트폴리오 최적화 (feat. 파이썬) 포트폴리오 최적화는 목표를 이루기 위해 고려하고 있는 모든 포트폴리오 세트 중에서 최상의 포트폴리오(=자산 분배)를 선택하는 프로세스입니다. 목표는 일반적으로 기대 수익과 같은 요소를 최대화하고 재무 위험과 같은 비용을 최소화합니다. 이 포스팅을 통해서 파이썬을 이용한 효율적 투자선(=efficient frontier) 및 주식 포트폴리오를 최적화하는 방법을 설명해 드릴 예정입니다. 현대 포트폴리오 이론에 의하면 효율적 투자선은 위험-수익 스펙트럼에서 '효율적인' 위치에 있는 투자 포트폴리오입니다. 보통은 효율적 투자선은, 수익의 변동성이 동일할때 해당 포트폴리오보다 높은 기대수익을 주는 포트폴리오가 없는 것을 의미합니다. Sharpe Ratio는 실제로 투자 포트폴리오에서 사용되는 개념이며, 보유한 투.. 2020. 12. 25. 자금 흐름 지표를 이용한 알고리즘 투자 전략 (feat. 파이썬) 이 글은 교육적인 목적으로 작성되었습니다. 투자 조언으로 받아 들여서는 안되며, 투자는 본인의 재량에 따라 하십시오. 이번 글에서는 자금 흐름 지표(Money Flow Index, MFI)라는 거래 전략을 설명드리고 파이썬으로 코딩하는 방법을 알려드리겠습니다. MFI는 거래량 가중 상대적 강도 지수(Relative Strength Index, RSI)라고도 하며, 자산 중에서 과매수 또는 과매도 신호를 식별하기 위해 가격 및 거래량 데이터를 이용해 계산합니다. MFI 값이 80 이상이면 과매수(매도 타이밍)로 간주되고, 20 미만이면 과매도(매수 타이밍)로 간주됩니다. 또한 MFI값이 90 또는 10인 경우를 임계값 이라고 합니다. 매도 신호: MFI > 80 매수 신호: MFI < 20 화폐 흐름 지수.. 2020. 12. 25. OBV 거래량 지표를 이용한 알고리즘 투자 전략 (feat. 파이썬) 주의: 이 글은 교육적인 목적으로 작성되었습니다. 투자 조언으로 받아 들여서는 안되며, 투자는 본인의 재량에 따라 하십시오. 이번 글에서는 On-Balance Volume이라는 거래량 지표와 파이썬 프로그래밍을 사용한 간단한 거래 전략에 대해 설명해 드리겠습니다. 주식 시장의 모멘텀 방향을 예측하는 것은 매우 어려운 일이긴 하지만 한번 시도해 보겠습니다. 통계와 확률에 대해 잘 이해하고있는 사람도 이번에 소개드릴 내용을 이해하고 프로그래밍하는데 어려움을 겼을 수 있습니다. 알고리즘 거래는 가격, 타이밍, 그리고 거래량과 같은 변수를 이용하여 미리 프로그래밍된 자동화 거래 지침을 사용하여 주문을 실행하는 프로세스입니다. 금융 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬과 On-Balance .. 2020. 12. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 12 다음 728x90
