시계열 데이터 분석 : 추세분석 지표 6가지
주식가격, 코인가격, 환율, 금리, 국채 등, 정해진 기간 동안 연속적으로 데이터를 배열해 놓았을 때 의미를 파악할 수 있는 데이터를 시계열 데이터라고 합니다. 지금까지 많은 포스팅에서 시계열 데이터 분석 방법들을 알아봤습니다. 한번 정리하고 넘어가야 할 시점입니다. 이번 포스팅에서는 시계열 데이터 분석 방법 중 추세를 파악하는데 쓰이는 기술적 분석 지표들을 정리해보겠습니다.
글의 순서
시계열 데이터 기술적 분석
캔들 스틱 차트 (ohlcv로 확인하는 추세)
단순 이동평균(simple moving average, SMA)
지수 이동평균(exponential moving average, EMA)
볼린저밴드(Bollinger band)
이동평균 수렴확산 (MACD)
이동평균 수렴확산 MACD 히스토그램
시계열 데이터 기술적 분석
우리는 가끔 코인이나 주식 차트를 보고, 오를지 내릴지를 예측해 봅니다. 과거로부터 지금까지 흘러온 데이터로부터 미래를 예측해보는 것인데요. 이를 기술적 분석(technical analysis) 이라고 합니다.
기술적 분석에는 봉차트(캔들차트)에서 볼 수 있는 ohlcv 데이터, 보조지표, 패턴 분석 방법 등 다양합니다. 돈과 직접적으로 연결되는 만큼 다양한 기술적 분석 방법들이 계속 개발되고 있습니다. 여기서는 직접적으로 가격을 나타내는 캔들 스틱 차트와 보조지표들을 정리해보겠습니다.
캔들 스틱 차트 (ohlcv로 확인하는 추세)
ohlcv는 캔들 데이터 형태입니다. 여기서, o는 시작가(open), h는 최고가(high), l은 최저가(low), c는 종료가(close), 그리고 v는 총 거래량(volume)을 의미합니다. 시작가를 시가, 최고가를 고가, 최저가를 저가, 종료가를 종가라고도 부릅니다.
캔들 스틱 차트로부터 특정 시간 간격에서 가격이 어떻게 변화했는지를 알 수 있습니다. 막대의 몸통은 특정 시간 구간에서 시작가와 종가를 표시해주며, 꼬리처럼 보이는 가는 선은 최고가와 최저가를 보여줍니다. 주식이나 코인을 거래하는 사람들은 캔들 스틱 차트를 보면서 추세를 파악하고, 거래 할지를 판단하기도 합니다.
아래의 포스팅에서 파이썬 matplotlib의 mplfinance 패키지를 이용한 캔들 차트 그리는 법을 정리하였습니다.
파파이썬 바이낸스 API, mplfinance로 캔들 차트 파라미터 연습,
단순 이동평균(simple moving average, SMA)
단순 이동평균은 일정기간의 주가를 합한 후 해당 기간으로 나눠서 구합니다. 일정 기간을 window라고 표현하는데, 5, 20, 60, 120이 대표적입니다. 아래의 포스팅에 파이썬 코드와 함께 자세히 설명하였습니다.파이썬 바이낸스 API로 차트 분석 : 판다스 이동평균선,
지수 이동평균(exponential moving average, EMA)
지수 이동평균은 최근의 데이터에 가중치를 부여해서 평균을 구하는 방식입니다. 그래서 최근의 가격 변동을 단순 이동평균보다 잘 반영해줍니다. 아래 포스팅에서 파이썬 실습코드로 이해할 수 있습니다.
시계열 데이터 분석 : 지수 이동평균 (EMA),
볼린저밴드(Bollinger band)
이동평균과 표준편차까지 이용한 기술적 분석 도구가 볼린저 밴드입니다. 볼린저 밴드는 주가의 변동이 표준 정규분포를 따른다는 가정에서 출발한 것입니다. 주식 가격 시계열 그래프에서 주가의 위아래에 표준편차 기반의 밴드를 표시해 줘서 주가가 상대적으로 높은지 낮은지를 알려줍니다. 보통 이동평균선의 윈도우(window)를 20으로 설정합니다.
중간 볼린저 밴드 = 20일 이동평균선
상단 볼린저밴드 = 중간 볼린저밴드 + (2 × 20일 표준편차)
상단 볼린저밴드 = 중간 볼린저밴드 – (2 × 20일 표준편차)
아래의 포스팅에서 확인하실 수 있듯 파이썬 판다스로 쉽게 구할 수 있습니다.
파이썬 바이낸스 API로 시계열 데이터 분석. 판다스, 볼린저 밴드 (Bollinger Band),
이동평균 수렴확산 (MACD)
MACD는 Moving Average Convergence, Divergence를 줄여쓴 말로, 종가의 12일 지수 이동평균선에서 26일 지수 이동평균선을 뺀 것입니다. 12일, 26일 이라는 시간 간격은 각 개인이 시장을 보는 관점에 맞춰 조절 가능합니다.
MACD와 함께 추세를 분석하는 신호선라는 것이 있습니다. MACD 신호선으로 표현하기도 하는데, 신호선은 MACD선의 9일 지수 이동평균을 구한 선입니다. MACD선 자체의 이동평균을 구한 것이기 때문에 MACD선의 추세를 나타냅니다. MACD선의 추세는 MACD 자체보다 가격 변화에 늦게 반응합니다.
MACD도 파이썬 판다스로 쉽게 구할 수 있습니다. 아래의 링크를 참고하시기 바랍니다.
파이썬 바이낸스 API로 비트코인 시계열 데이터 분석 : 이동평균 수렴확산 (MACD),
이동평균 수렴확산 MACD 히스토그램
MACD 히스토그램은 MACD와 MACD 신호선과의 차이이고, 차이가 0이라는 것은 두 선이 만난다는 의미입니다. 느린 추세와 빠른 추세선의 교점은 매수 또는 매도 신호를 나타내는데, MACD히스토그램에서 0이 되는 곳을 더 쉽게 관찰할 수 있다는데 의의가 있습니다. 또한 MACD히스토그램으로부터 매수세나 매도세가 강해지고 있는지 약해지고 있는지 까지 확인할 수 있습니다.
MACD 히스토그램은 MACD에서 MACD 신호선을 빼주기만 하면 됩니다. 아래 링크의 파이썬 판다스 코드를 확인해 보시기 바랍니다.
비트코인 시계열 데이터 분석 : 이동평균 수렴확산 MACD 히스토그램,
마치며 …
시계열 데이터는 주식가격, 코인가격, 환율, 금리, 국채 등, 정해진 기간 동안 연속적으로 데이터를 배열해 놓았을 때 의미를 파악할 수 있는 데이터를 말합니다. 이번 포스팅에서는 시계열 데이터 분석 방법 중 추세를 파악하는데 쓰이는 기술적 분석 지표 6개를 아래와 같이 정리하였습니다.
(1) 캔들 스틱 차트 (ohlcv로 확인하는 추세)
(2) 단순 이동평균(simple moving average, SMA)
(3) 지수 이동평균(exponential moving average, EMA)
(4) 볼린저밴드(Bollinger band)
(5) 이동평균 수렴확산 (MACD)
(6) 이동평균 수렴확산 (MACD) 히스토그램
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참고자료
김황후(2020), 파이썬 증권 데이터 분석, 한빛미디어
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