가중이동편균(WMA) 역시 지수이동평균(EMA)과 같이 최근 데이터에 더 높은 가중치를 부여하는 이동평균이지만, 차이점은 가중치가 등차수열로 반영된다는 점이다. 아래의 코드는 일봉데이터 100개(100일)를 받아와서 30일 가중이동평균을 구하는 코드로, 지수이동평균을 구할 때와 비슷하게 가중이동평균을 계산하는 부분인 'wma_30 = df.ewm(alpha=1/30, min_periods=30).mean().iloc[-1]'에서 'alpha=1/30' 부분의 숫자 1/30을 1/60으로 바꾸고, 'min_periods=30' 부분의 숫자 30을 60으로 바꾸면 60일 가중이동평균을 구할 수 있으며, 120일 지수이동평균을 구하고 싶다면 'df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interv..

지수이동편균(EMA)은 각 거래일의 종가에 동일한 가중치를 사용하는 단순 이동평균과는 달리, 최근 데이터에 더 높은 가중치(지수 가중치)를 부여하는 이동평균으로, 단순이동평균 보다 최근의 가격변동(추세)을 좀 더 많이 반영하는 지표이다. 아래의 코드는 일봉데이터 100개(100일)를 받아와서 30일 지수이동평균을 구하는 코드로, 단순이동평균을 구할 때와 비슷하게 지수이동평균을 계산하는 부분인 'ema_30 = df.ewm(span=30, adjust=False).mean().iloc[-1]'에서 'span=30' 부분의 숫자 30을 60으로 바꾸면 60일 지수이동평균을 구할 수 있으며, 120일 지수이동평균을 구하고 싶다면 'df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="day..

이동평균선은, 주식시장이나 파생상품시장에서 기술적 분석을 할 때 쓰이는 기본 도구 중 하나이며, 풀네임보다는 줄여서 이평선이라고 많이 부른다. 거래액, 매매대금, 주가 등 다양한 분야에서 접목할 수 있는데, 과거의 평균적 수치에서 현상을 파악(주로 추세)하여 현재의 매매와 미래의 예측에 접목할 수 돕는 것이 목적으로 단순이평(SMA)이 자주 쓰이지만 지수평균(EMA), 가중평균(WMA) 등을 사용하는 경우도 있다. 아래의 코드는 일봉데이터 100개(100일)를 받아와서 30일 단순이동평균을 구하는 코드이다. 'sma_30 = df.rolling(30).mean().iloc[-1]'에서 'rolling(30)' 부분의 숫자 30을 60으로 바꾸면 60일 단순이동평균을 구할 수 있다. 만약에 120일 이동평..