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..

원문 : 151 Trading Strategies by Zura Kakushadze, Juan A. Serur (2018) 어떤 경우에는 길이가 T1 MA(T2) > MA(T3)인 경우 매수 포지션 설정 MA(T1) ≤ MA(T2)인 경우 매수 포지션 청산 MA(T1) < MA(T2) < MA(T3)인 경우 매도 포지션 설정 MA(T1) ≥ MA(T2)인 경우 매도 포지션 청산

원문 : 151 Trading Strategies by Zura Kakushadze, Juan A. Serur (2018) 이 전략의 가장 간단한 변형은 ‘단순 이동평균’의 시그널에서 주가 'P'를 다른 이동 평균으로 대체한다. 즉, 길이가 T' 및 T인 2개의 이동 평균이 있으며, 여기서 T' MA(T)인 경우 매수/숏 포지션 청산 설정 MA(T') < MA(T)인 경우 매도/롱 포지션 청산 이 시그널은 실현된 이익을 보호하기 위해 추가적인 “stop-loss" 규칙으로 보강될 수 있다. 예를 들어, 롱 포지션이 설정된 경우 거래자는 주식이 하락하기 시작하면, 짧은 이동 평균(T')이 아직 더 ..

원문 : 151 Trading Strategies by Zura Kakushadze, Juan A. Serur (2018) 이 전략은 주가가 이동 평균을 교차하는 것을 기반으로 하고 단순 이동 평균(SMA, Simple Moving Average) 또는 지수 이동 평균(EMA, Exponential Moving Average)과 같은 다양한 유형의 이동 평균(MA)을 사용할 수 있다. P는 시계열 P(t)에서 가장 최근 거래일 t=1 다음 거래일인 t=0일 때의 가격 t=1은 과거 주가 P(t)의 시계열에서 가장 최근 시간 T는 MA의 길이(t와 T는 일반적으로 거래일에 측정) λ MA(T)인 경우 매수 포지션 설정, 매도 포지션 청산 P < MA(T)인 경우 매도 포지션 설정, 매수 포지션 청산 이 전..