하이킨 아시 차트, 파이썬 바이낸스 API로 시계열 데이터 분석

하이킨 아시 차트는 주식이나 코인 같은 자산의 가격 변동을 시각적으로 나타내는 방법 중 하나입니다. 일반적인 캔들 차트와 비슷하지만, 가격의 추세를 더 쉽게 파악할 수 있도록 만든 것입니다. 이번 포스팅에서는 하이킨아시(Heikin-Ashi) 차트를 어떻게 그리는지 파이썬 코드를 통해 이해해보고 일반적인 캔들 차트와 비교해보겠습니다.

글의 순서

하이킨 아시 차트
하이킨 아시 차트 창시자 Munehisa Honma
하이킨 아시 차트로 추세를 파악하는 법
하이킨아시 캔들 차트 사용 주의사항
파이썬 코드 : 하이킨 아시 차트 vs 캔들 차트

하이킨 아시 차트

1700년대에 Munehisa Honma가 개발한 하아킨 아시(Heikin-Ashi) 차트는 일반적인 캔들 차트와 비슷합니다. 하지만 가격 추세를 알아보기 쉽도록 ohlc 데이터, 즉, 시가, 고가, 저가, 종가를 아래의 방법으로 계산합니다. 아래에서 ‘_ha’는 하이킨 아시를 의미합니다.

▶하이킨 아시 종가 : 현재 캔들의 시가, 고가, 저가, 종가의 평균
close_ha = (현재 시가 + 현재 고가 + 현재 저가 + 현재 종가)/4

▶하이킨 아시 시가 : 이전 캔들의 하이킨 아시 시가와 하이킨 아시 종가의 평균
close_ha = (이전 하이킨아시 시가 + 이전 하이킨아시 종가)/4

▶하이킨 아시 최고가 = 다음 3가지 중 최대값
1) 현재 캔들 최고가
2) 현재 하이킨아시 시가
3) 현재 하이킨아시 종가
이를 간단히 쓰면,
high_ha = max(현재고가, 현재 하이킨아시 시가, 현재 하이킨아시 종가)

▶하이킨 아시 최저가 = 다음 3가지 중 최소값
1) 현재 캔들 최저가
2) 현재 하이킨아시 시가
3) 현재 하이킨아시 종가
마찬가지로 이를 간단히 쓰면,
low_ha = min(현재저가, 현재 하이킨아시 시가, 현재 하이킨아시 종가)

보신바와 같이 하이킨 아시 차트는 가격의 ‘평균값’을 사용해서 캔들을 만듭니다. 그래서 하이킨 아시는 일반적인 캔들 차트보다 추세 방향을 더 잘 나타내줍니다. 그러니까 추세(오름세나 내림세)를 더 명확하게 볼 수 있습니다.

하이킨 아시의 단점은 일부 가격 데이터가 평균과 함께 손실되므로 실제 가격을 제대로 파악하지 못한다는 것입니다.

하이킨 아시 차트 창시자 Munehisa Honma

Munehisa Honma(1724~1803)는 하이킨 아시 차트와 촛대 차트(캔들 차트)를 개발한 사람입니다. 일본의 사카타 지역 출신의 쌀 상인이었던 그는 오사카와 사카타 시장에서 쌀 거래를 하며 큰 성공을 거두었습니다. 쌀 거래에서 얻은 경험을 바탕으로 시장 가격의 패턴과 심리를 분석하는 기법을 개발했는데, 캔들 차트와 하이킨 아시 차트가 대표적입니다. 1700년대의 분석기법이 현재에도 널리 쓰이고 있다는 사실이 인상적입니다.

하이킨 아시 차트로 추세를 파악하는 법

하이킨 아시 차트는 추세 방향을 잘 나타낸다고 말씀드렸는데요. 하이킨 아시 차트로 추세를 파악하는 방법을 정리해보았습니다.

▶강한 상승 추세 : 연속된 양봉으로 나타납니다. 몸통이 길고, 아래꼬리가 짧거나 없는 경우가 많습니다. 여기서 양봉은 종가가 시가보다 높은 경우입니다.

▶강한 하락 추세 : 연속된 음봉으로 나타납니다. 몸통이 길고 윗꼬리가 짧거나 없는 경우가 많습니다. 여기서 음봉은 종가가 시가보다 낮은 경우입니다.

▶추세 전환 : 작은 몸통과 긴 윗꼬리 및 아래꼬리가 있는 캔들로 나타납니다. 이는 시장의 불확실성과 변동성을 나타냅니다.

하이킨아시 캔들 차트 사용 주의사항

하이킨아시 캔들은 추세를 확인하기 쉽도록 원래 가격을 평균값 기반으로 변형한 것입니다. 그래서 하이킨아시 차트로는 실제 가격을 알 수 없습니다. 또한 차트 패턴을 식별하고 지지나 저항 지점을 찾기 어렵습니다. 그래서 항상 일반 캔들 차트와 함께 봐야 합니다.

파이썬 코드 : 하이킨 아시 차트 vs 캔들 차트

하이킨 아시 캔들 차트를 그리기 위해 아래 코드의 eikin_ashi 함수에 ohlc(시가, 고가, 저가, 종가)를 계산하는 방법을 나타내었습니다. 이렇게 구한 하이킨 아시 캔들을 mplfinance 패키지의 plot 함수로 그립니다. 일반 캔들 차트와 비교할 수 있도록 일반 캔들차트와 하이킨아시 캔들차트를 따로 그렸습니다. 열 이름을 Open_HA에서 Open으로 변환시키기 위한 판다스 데이터프레임의 rename 함수 부분도 유심히 봐주시기 바랍니다.

import os
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from binance.client import Client
import datetime
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf

#01) 바이낸스 계정 접속
api_key = os.getenv('Binan_API_KEY')
api_secret = os.getenv('Binan_SECRET_KEY')

client = Client(api_key, api_secret)
print('\n','[ BINANCE ACCOUNT ACCESSED ]')

#02) 입력 : 시계열 데이터 수집 구간(tstt~tend), 시간 간격(t_interval)    
tstt_utc = '2024-04-01 00:00:00'
tend_utc = '2024-05-18 23:59:59'
t_interval = '1d'


#03) 파이썬 바이낸스 API로 비트코인 가격 데이터 가져오기 
bars = client.get_historical_klines('BTCUSDT', t_interval, tstt_utc, tend_utc, limit=1000)
#03-1) ohlcv 데이터만 추출 
for i in bars:
    del i[6:]

#04) 데이터프레임 열 이름 붙여주기  
#    mplfinance라는 패키지를 사용하기 위한 열 이름 : Date, Open, High, Low, Close, Volume
df = pd.DataFrame(bars, columns=['Date','Open','High','Low','Close','Volume'])

#05) 데이터프레임 열 type을 실수형으로 변환
df = df.astype({'Open' : 'float', 'High' : 'float', 'Low' : 'float', 'Close' : 'float', 'Volume' : 'float'})

#06) Date 열의 형태를 epoch에서 Pandas.Timestamp로 변경 
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda date: pd.Timestamp(time.ctime(date/1000.)))

#06-1) mplfinance 패키지를 사용하기 위해 index 설정
df.set_index('Date', inplace=True)

#07) Heikin-Ashi 캔들 생성 함수
def heikin_ashi(df):
    df_ha = df.copy()
    
    # 하이킨 아시 종가
    df_ha['Close_HA'] = (df['Open'] + df['High'] + df['Low'] + df['Close']) / 4
    
    # 초기값 설정 : 여기서 df.iloc[0]는 df의 첫번째 행
    df_ha.loc[df_ha.index[0], 'Open_HA'] = (df['Open'].iloc[0] + df['Close'].iloc[0]) / 2

    # 하이킨 아시 시가 계산
    for i in range(1, len(df)):
        df_ha.loc[df_ha.index[i], 'Open_HA'] = (df_ha['Open_HA'].iloc[i-1] + df_ha['Close_HA'].iloc[i-1]) / 2
    
    # 하이킨 아시 고가, 저가 계산
    df_ha['High_HA'] = df_ha[['High', 'Open_HA', 'Close_HA']].max(axis=1)
    df_ha['Low_HA'] = df_ha[['Low', 'Open_HA', 'Close_HA']].min(axis=1)
    
    return df_ha

#08) Heikin-Ashi 캔들 생성
df_ha = heikin_ashi(df)

#09) mplfinance 패키지를 사용하기 위해 하이킨아시 ohlc만 새로운 데이터프레임 변수에 저장
df_ha_selected = df_ha[['Open_HA','High_HA','Low_HA','Close_HA']]

#10) mplfinance 패키지를 사용하기 위해 열 이름을 Open, High, Low, Close로 변경
df_ha_selected = df_ha_selected.rename(columns = {'Open_HA' : 'Open','High_HA' : 'High','Low_HA' : 'Low','Close_HA' : 'Close'})

#11) 캔들 차트 그리기 
#11-1) 차트 파일 저장 경로 설정 
file_path = 'C:/_python/pandas/candle_style_customization/'

#11-2) 일반 캔들 차트 그리기 
kwargs = dict(title='BTC Price', type='candle', 
              figratio=(11,8),figscale=1.5)
mc = mpf.make_marketcolors(up='r', down='b', inherit=True)
s  = mpf.make_mpf_style(marketcolors = mc)
mpf.plot(df, **kwargs, style=s, savefig=file_path + 'Candle_btc.png')

#11-3) 하이킨아시 캔들 차트 그리기
kwargs = dict(title='BTC Price (Heikin Ashi)', type='candle', 
              figratio=(11,8),figscale=1.5)
mc = mpf.make_marketcolors(up='r', down='b', inherit=True)
s  = mpf.make_mpf_style(marketcolors = mc)
mpf.plot(df_ha_selected, **kwargs, style=s, savefig=file_path + 'HA_btc.png')

import os

import time

import pandas as pd

import numpy as np

from binance.client import Client

import datetime

from datetime import datetime, timezone, timedelta

import matplotlib.pyplot as plt

import mplfinance as mpf

#01) 바이낸스 계정 접속

api_key = os.getenv('Binan_API_KEY')

api_secret = os.getenv('Binan_SECRET_KEY')

client = Client(api_key, api_secret)

print('\n','[ BINANCE ACCOUNT ACCESSED ]')

#02) 입력 : 시계열 데이터 수집 구간(tstt~tend), 시간 간격(t_interval)

tstt_utc = '2024-04-01 00:00:00'

tend_utc = '2024-05-18 23:59:59'

t_interval = '1d'

#03) 파이썬 바이낸스 API로 비트코인 가격 데이터 가져오기

bars = client.get_historical_klines('BTCUSDT', t_interval, tstt_utc, tend_utc, limit=1000)

#03-1) ohlcv 데이터만 추출

for i in bars:

del i[6:]

#04) 데이터프레임 열 이름 붙여주기

# mplfinance라는 패키지를 사용하기 위한 열 이름 : Date, Open, High, Low, Close, Volume

df = pd.DataFrame(bars, columns=['Date','Open','High','Low','Close','Volume'])

#05) 데이터프레임 열 type을 실수형으로 변환

df = df.astype({'Open' : 'float', 'High' : 'float', 'Low' : 'float', 'Close' : 'float', 'Volume' : 'float'})

#06) Date 열의 형태를 epoch에서 Pandas.Timestamp로 변경

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda date: pd.Timestamp(time.ctime(date/1000.)))

#06-1) mplfinance 패키지를 사용하기 위해 index 설정

df.set_index('Date', inplace=True)

#07) Heikin-Ashi 캔들 생성 함수

def heikin_ashi(df):

df_ha = df.copy()

# 하이킨 아시 종가

df_ha['Close_HA'] = (df['Open'] + df['High'] + df['Low'] + df['Close']) / 4

# 초기값 설정 : 여기서 df.iloc[0]는 df의 첫번째 행

df_ha.loc[df_ha.index[0], 'Open_HA'] = (df['Open'].iloc[0] + df['Close'].iloc[0]) / 2

# 하이킨 아시 시가 계산

for i in range(1, len(df)):

df_ha.loc[df_ha.index[i], 'Open_HA'] = (df_ha['Open_HA'].iloc[i-1] + df_ha['Close_HA'].iloc[i-1]) / 2

# 하이킨 아시 고가, 저가 계산

df_ha['High_HA'] = df_ha[['High', 'Open_HA', 'Close_HA']].max(axis=1)

df_ha['Low_HA'] = df_ha[['Low', 'Open_HA', 'Close_HA']].min(axis=1)

return df_ha

#08) Heikin-Ashi 캔들 생성

df_ha = heikin_ashi(df)

#09) mplfinance 패키지를 사용하기 위해 하이킨아시 ohlc만 새로운 데이터프레임 변수에 저장

df_ha_selected = df_ha[['Open_HA','High_HA','Low_HA','Close_HA']]

#10) mplfinance 패키지를 사용하기 위해 열 이름을 Open, High, Low, Close로 변경

df_ha_selected = df_ha_selected.rename(columns = {'Open_HA' : 'Open','High_HA' : 'High','Low_HA' : 'Low','Close_HA' : 'Close'})

#11) 캔들 차트 그리기

#11-1) 차트 파일 저장 경로 설정

file_path = 'C:/_python/pandas/candle_style_customization/'

#11-2) 일반 캔들 차트 그리기

kwargs = dict(title='BTC Price', type='candle',

figratio=(11,8),figscale=1.5)

mc = mpf.make_marketcolors(up='r', down='b', inherit=True)

s = mpf.make_mpf_style(marketcolors = mc)

mpf.plot(df, **kwargs, style=s, savefig=file_path + 'Candle_btc.png')

#11-3) 하이킨아시 캔들 차트 그리기

kwargs = dict(title='BTC Price (Heikin Ashi)', type='candle',

figratio=(11,8),figscale=1.5)

mc = mpf.make_marketcolors(up='r', down='b', inherit=True)

s = mpf.make_mpf_style(marketcolors = mc)

mpf.plot(df_ha_selected, **kwargs, style=s, savefig=file_path + 'HA_btc.png')

마치며 …

하이킨 아시 차트는 일반적인 캔들 차트와 비슷하지만, 가격의 추세를 더 쉽게 파악할 수 있도록 만든 것입니다. 이번 포스팅에서는 하이킨아시(Heikin-Ashi) 차트를 어떻게 그리는지 파이썬 코드를 통해 이해해보고 일반적인 캔들 차트와 비교해보았습니다.

하이킨아시 차트는 원래 가격을 추세를 확인하기 쉽도록 평균값 기반으로 변형한 것입니다. 그래서 하이킨아시 차트로는 실제 가격을 알 수 없다는 사실을 기억해야 합니다.

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참고자료

▶ Wikipedia, Honma Munehisa
▶ StockCharts, Heikin-Ashi