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기초부터 이해하는 투자 지표 시리즈 3: RSI(Relative Strength Index) 와 이를 활용한 투자 전략
이번 포스트에서는 주식과 암호화폐 투자에서 인기 있는 기술 지표인 RSI(Relative Strength Index)에 대해 소개하고, 이를 활용한 투자 전략에 대해 설명하겠습니다. RSI의 개념 RSI는 과거 일정 기간 동안의 가격 움직임을 바탕으로 상대적인 강도를 나타내는 지표입니다. 일반적으로 14일 기간을 사용하며, 0부터 100 사이의 값을 가집니다. RSI는 주로 과매수와 과매도 구간을 판단하는데 사용됩니다. 과매수와 과매도 구간 RSI 값이 70 이상일 경우, 시장이 과매수 상태로 판단되며, 가격 하락 가능성이 높아집니다. 반대로, RSI 값이 30 이하일 경우, 시장이 과매도 상태로 판단되며, 가격 상승 가능성이 높아집니다. RSI를 활용한 투자 전략 RSI를 이용한 투자 전략은 다음과 같..
2023.03.24 -
기초부터 이해하는 투자 지표 시리즈 2: 거래량(Volume) 분석과 이를 활용한 투자 전략
이번 포스트에서는 주식과 암호화폐 투자에서 중요한 역할을 하는 거래량에 대해 알아보고, 거래량 분석을 통한 투자 전략에 대해 설명하겠습니다. 거래량의 개념 거래량은 일정 기간 동안 거래된 주식이나 암호화폐의 수량을 의미합니다. 거래량은 시장 참여자들의 관심도와 활동성을 나타내며, 가격 움직임에 대한 중요한 신호로 해석됩니다. 일반적으로 거래량이 높은 상황에서의 가격 움직임은 낮은 거래량보다 더 신뢰할 수 있습니다. 거래량 분석 거래량 분석은 가격과 거래량의 움직임을 함께 고려하여 투자 결정을 돕습니다. 가격과 거래량이 함께 상승하거나 하락하는 경우, 그 움직임은 강력한 추세로 판단될 수 있습니다. 반대로, 가격은 상승하나 거래량이 줄어드는 경우, 추세의 약화를 의미할 수 있으며 주의가 필요합니다. 거래량..
2023.03.24 -
기초부터 이해하는 투자 지표 시리즈 1: 이동평균(Moving Average)과 이를 활용한 투자 전략
이동평균(Moving Average, MA)은 주식이나 암호화폐 투자에서 널리 사용되는 기술 지표 중 하나입니다. 이동평균은 일정 기간 동안의 가격 평균을 계산하여, 시장의 추세를 파악하는데 도움을 줍니다. 이 글에서는 이동평균의 개념과 계산 방법, 그리고 이를 활용한 투자 전략에 대해 알아보겠습니다. 이동평균의 개념 이동평균은 일정 기간 동안의 가격의 평균을 계산하여 그래프로 나타낸 것입니다. 이동평균은 주로 단기 이동평균(SMA, Simple Moving Average)과 장기 이동평균(LMA, Long Moving Average)로 구분됩니다. 단기 이동평균은 보통 5일, 10일, 20일 기간의 가격 평균을 나타내며, 장기 이동평균은 50일, 100일, 200일 기간의 가격 평균을 나타냅니다. 이동..
2023.03.24 -
[파이썬] 업비트 지표 구하기 - RSI(상대강도지수)
RSI란, Relative Strength Index의 약자로, 한국어로 역하면 상대간도지수하고 한다. RSI는 가격의 상승압력과 하락압력 간의 상대적인 강도를 나타내며, 일정 기간 동안 주가가 전일 가격에 비해 상승한 변화량과 하락한 변화량의 평균값을 구하여, 상승한 변화량이 크면 과매수, 하락한 변화량이 크면 과매도로 판단하는 방식이다. 계산방법은 주어진 기간의 모든 날의 주가에 대해서 아래와 같다. U = 가격이 전일 가격보다 상승한 날의 상승분 (Up) D = 가격이 전일 가격보다 하락한 날의 상승분 (Down) AU = U값의 평균 (Average Ups) AD = D값의 평균 (Average Downs) RS = AU / AD (Relative Strength) RSI = RS / (1 + R..
2023.03.06 -
[파이썬] 업비트 지표 구하기 - MACD(이동평균수렴·확산지수)
MACD란, Moving Average Convergence & Divergence의 약자로, 한국어로 번역하면 이동평균수렴·확산지수라고 한다. 기본적으로 장단기 이동평균선간의 차이를 이용하여 매매신호를 포착하려는 기법으로, 장기 이동평균선과 단기 이동평균선이 멀어지게 되면(Divergence) 언젠가는 다시 가까워져서(Convergence) 어느 시점에 서로 교차하게 되는 성질을 이용한 것이다. MACD는 기본적으로 단기 이동평균선에는 12일 지수이동평균을 사용하고, 장기 이동평균선에는 26일 지수이동평균선을 이용하므로, 앞에서 스터디한 이동평균선을 구하는 코드를 이용해서 쉽게 만들어낼 수 있는 지표 중 하나이며, MACD의 기본 공식은 아래와 같다. (이동평균 관련 코드는 블로그 하단 링크 참고) 1..
2023.02.23 -
[파이썬] 업비트 지표 구하기 - 가중이동평균(WMA)
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..
2023.01.15