일반적인 기술적 분석 지표

마지막 업데이트: 2022년 2월 25일 | 0개 댓글
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Standard Supply AS (STSU)

간단한 개요 추천서-Standard Supply AS 주식에 대한 강한 매입, 매입, 강한 매도, 매도 또는 중성 신호. 이동 평균 구매/판매 신호(5, 10, 20, 50, 100과 200기간의 단순 그리고 지수 이평선)와 일반적인 차트 지표(RSI,Stochastics,StochRSI,MACD,ADX,CCI,ROC,Williams %R,Ultimate 와 그이외)와 매입, 매도, 과매입, 과매도 또는 중성 신호를 통하여 자세한 기술적 분석에 접속할수 있습니다. 게다가 Standard, Fibonacci, Camarilla, Woodie's와 Demark에 대한 피봇 포인트 수준을 제공하여 드립니다. 모든 STSU 주식 기술적 연구는 서로 다른 시간의 범위에서 모두 사용이 가능합니다.

피봇 포인트 2022년 07월 26일 07:51 GMT

종목 S3 S2 S1 피봇 포인트 R1 R2 R3
클래식 4.82 5.04 5.15 5.37 5.48 5.70 5.81
피보나치 5.04 5.17 5.24 5.37 5.50 5.57 5.70
카마리야 5.17 5.20 5.23 5.37 5.29 5.32 5.35
우디스 4.76 5.01 5.09 5.34 5.42 5.67 5.75
디마크스 - - 5.09 5.34 5.42 - -

기술적 지표 2022년 07월 26일 07:51 GMT

이동평균 2022년 07월 26일 07:51 GMT

의견을 통해 다른 사용자들과 교류하고 , 관점을 공유하고 , 저자와 서로 간에 의문점을 제시하시기를 바랍니다 . 하지만 , 저희 모두가 기대하고 소중히 여기는 높은 수준의 담화를 유지하기 위해 , 다음과 같은 기준을 기억하시기 바랍니다 :

  • 풍성한 대화 나누기.
  • 주제에 집중하기. 토론 주제와 관련된 것만 게시합니다 .
  • 존중하기. 부정적인 의견도 긍정적이고 세련되게 표현할 수 있습니다 .
  • 표준어 사용 : 문법에 맞춰 글을 작성합니다 .
  • 주의사항: 의견에 포함된 스팸이나 홍보용 메시지 및 링크는 제거될 것입니다 .일반적인 기술적 분석 지표
  • 저자나 다른 사용자에 대한 욕설,비방,또는 인신공격은 삼가하시기 바랍니다.
  • 대화를 독점하지 마십시오. 열정과 소신에 감사드립니다 . 다만 다른 분들에게도 자신의 생각을 표현할 기회를 드리고자 합니다 . 의견은 간결하고 사려 깊게 제시하시고 다른 사람이 불편해 할 수 있음으로 같은 의견을 되풀이하지 마시기 바랍니다 . 이야기나 포럼을 독차지하는 사람에 대한 불만이 접수될 경우 , 해당 사이트에서 그 사람을 금지할 수 있습니다 .
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STSU 토론

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US Tech 10012,279.2-49.2-0.40%
DAX13,140.84-69.48-0.53%
닛케이27,631.88-67.37-0.24%
미국 달러 지수106.438+0.083+0.08%
1,722.60+3.50+0.20%
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브렌트유102.10+1.91+1.91%
WTI유98.61+1.91+1.98%
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LG엔솔 394,000 +0.77% 688.75K
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금양 9,320 +29.99% 58.41M
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BaskhanBio Pharma 6,180.00 -14.99% 0.05K
럭스피아 2,155 -14.82% 0.00K
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루트락 2,050 -13.68% 0.54K

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회귀 분석을위한 일반적인 평가 지표

모델 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 선택하는 것은 데이터 분석 파이프 라인의 중요한 요소입니다. 평가 측정 항목 또는 모델의 성능을 객관적으로 평가하는 데 사용되는 방정식 을 적절하게 선택하면 모델에서 생성 된 결과가 실제 관찰과 얼마나 일치하는지 좋은 아이디어를 얻을 수 있습니다. 평가 지표를 사용하여 모델 매개 변수를 개선해야하는지 또는 다른 모델링 방법을 고려해야하는지 결정할 수 있습니다.

평가 지표를 선택하는 것은 간단한 작업처럼 보이지만 사용 가능한 여러 가지 지표가 있습니다. 각 방법은 평가할 데이터 유형, 평가중인 모델 유형, 메트릭을 전달해야하는 관심 분야 또는 영역에 따라 장단점을 가지고 있습니다.

다양한 유형의 모델링 문제에는 다양한 유형의 평가 메트릭이 필요합니다. 예를 들어 분류 및 회귀 문제는 각각 완전히 다른 형식으로 데이터를 제공하므로 두 가지 유형의 문제에 대해 단일 방정식을 사용하는 것은 거의 불가능합니다. 결과적으로 각 유형의 기계 학습 문제에는 고유 한 적용 가능한 평가 메트릭 집합이 있습니다.

다음 섹션에서는 회귀 모델의 성능을 평가하는 데 사용할 수있는 가장 일반적인 평가 메트릭에 대해 간략하게 소개합니다.

회귀 분석

회귀 분석 이라는 문구 는 통계적 방법이나 모델을 사용하여 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계 특성화를 나타냅니다. 회귀 분석에는 다양한 형태가 있지만 가장 간단하고 일반적인 방법은 선형 회귀입니다. 선형 회귀 에는 데이터에 맞게 수정 된 매개 변수가있는 선형 방정식을 사용하여 선을 생성하는 작업이 포함됩니다. 합성 데이터 세트를 기반으로 생성 된 간단한 선형 회귀선의 예는 다음과 같습니다.

다른 형태 또는 회귀는 비선형 방정식과 함께 작동하고 추가 통계 기술을 통합하여 실제 데이터를 정확하게 모델링하는 능력을 향상시킵니다.

회귀 분석은 연속 또는 시계열 데이터를 모델링하는 데 사용할 수있는 강력한 도구입니다. 회귀 모델을 사용하여 관찰 된 독립 변수 값 범위의 경계 내에서 값을 보간하거나 모델을 개발하는 데 사용되는 독립 변수 값 범위를 벗어난 값을 외삽 / 예측할 ​​수 있습니다.

회귀가 유용하려면 회귀 모델의 성능을 결정하는 데 사용할 수있는 방법이 필요합니다. 이 목적을 위해 평가 메트릭 이 사용되며, 모델이 데이터에 얼마나 적합한 지 ( 적합도) 를 정량화하여 회귀 모델의 성능을 객관적으로 평가할 수있는 수단을 제공합니다 . 이는 데이터 세트의 실제 알려진 값을 회귀 모델에 의해 예측 된 해당 값과 비교하고 두 데이터 세트가 서로 얼마나 다른지 확인하여 수행됩니다.

오차, 잔차 및 잔차 그림

회귀 문제의 경우 알려진 값과 적합 회귀선 간의 차이를 오차 또는 잔차 라고합니다 . 모델 생성에 사용 된 독립 변수와 관련하여 모델에서 생성 된 잔차를 플로팅하면 구현 된 모델링 방법이 데이터에 적합한 지 여부에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 잔차 플롯은 일반적으로 데이터를 선형으로 모델링 할 수 있는지 또는 비선형 관계를 포함하는지 확인하기 위해 생성됩니다.

높은 적합도를 보여주는 강력한 선형 모델의 경우 잔차가 무작위로 분포되어야합니다. 아래 일반적인 기술적 분석 지표 그림은 강력한 선형 관계를 가진 데이터 세트에서 잘 수행되는 선형 모델의 잔차를 보여줍니다.

잔차 그림에서 비 랜덤 패턴이 식별되면 비선형 모델이 더 적절할 수 있음을 나타낼 수 있습니다. 아래 그림은 기본 비선형 관계로 정의 된 데이터 용으로 개발 된 선형 모델의 잔차를 보여줍니다.

잔차 플로팅은 모델 성능에 관한 제한된 양의 정보 만 제공 할 수 있습니다. 회귀 모델의 성능을 객관적으로 평가하려면 관찰 된 잔차를 입력으로 사용하고 해석 가능한 값을 생성하는 적절한 평가 메트릭을 선택해야합니다.

일반적인 회귀 평가 지표

회귀 모델 성능을 평가하기 위해 통계학자가 여러 가지 다른 평가 지표를 개발했습니다. 아래에 설명 된 각 메트릭은 다른 방법을 사용하여 모델과 관련된 오류를 수량화합니다. 아래 목록은 완전하지는 않지만 회귀 문제를 처리 할 때 가장 일반적으로 발생하는 평가 지표 중 일부를 포함합니다.

평균 절대 오차 (MAE)

평균 절대 에러 (MAE)는 데이터 세트의 각 포인트에 대해 계산 된 에러의 절대 값의 평균값을 의미한다. MAE는 다음 방정식을 사용하여 계산됩니다.

절대 오차는 두 값 간의 차이에 대한 절대 값을 취하여 각 예측 값과 실제 값 쌍에 대해 계산됩니다. 그런 다음 각 값 쌍에 대해 계산 된 절대 오차항을 합하고 결과 수량을 총 관측치 수로 나눕니다. 결과 값은 평균 절대 오차 또는 일반적인 기술적 분석 지표 그래프로 표시 될 때 각 예측 값과 실제 값 쌍 사이의 평균 수직 거리를 나타냅니다.

MAE 해석은 원래 데이터와 동일한 단위로 표시되기 때문에 간단합니다. 완벽한 모델은 0의 MAE를 생성하고 관측 된 MAE가 0에 가까울수록 모델이 데이터에 더 적합합니다. MAE 계산은 예측 값이 실제 값보다 작거나 큰지 여부에 관계없이 모든 페널티를 동일하게 처리합니다.

MAE는 또한 크기에 따라 오류에 부과되는 벌점의 양을 조정하지 않습니다. 이 기사에서 살펴볼 다른 메트릭은 크기가 커짐에 따라 오류에 더 큰 페널티를 적용합니다. 결과적으로 MAE는 특이 치 또는 특이 치가 거의 또는 전혀없는 데이터 세트에 대해 더 큰 페널티를 적용 할 필요가 없을 때 사용하기에 적합한 메트릭이 될 수 있습니다.

MAE의 값은 일반적으로이 문서의 뒷부분에서 살펴볼 또 다른 메트릭 인 RMSE (평균 제곱근 오차) 값에 비교적 가깝습니다. 그러나 MAE는 RMSE보다 높지 않습니다. MAE는 또한 계산에 제곱이나 뿌리가 필요하지 않기 때문에 인간 수준에서 상대적으로 해석하기 쉽습니다. 결과적으로 MAE는 오류 값을 쉽게 설명하거나 비 기술적 청중에게 제시해야하는 상황에 적합 할 수 있습니다.

평균 바이어스 오류 (MBE)

평균 바이어스 에러 (MBE)을 MAE 유사한 방식으로 계산된다. MBE 계산 방정식은 다음과 같습니다.

MBE를 계산할 때 절대 오차가 아닌 편향 (예측 값과 실제 값의 차이)이 계산됩니다. 편향의 절대 값이 취해지지 않기 때문에 음수 값과 양수 값이 모두 가능합니다. 이것은 0보다 크거나 같은 값만 가능한 MAE 계산과 다릅니다.

MBE는 모델에 의해 생성 된 평균 예측 편향을 나타내며 모델 오류의 측정 값으로 사용되지 않습니다. 큰 음의 바이어스 값은 더 큰 양의 바이어스 값을 상쇄하여 MBE는 낮지 만 MAE는 높은 모델을 생성합니다. 모델에 대한 MBE 계산의 주요 이점은 모델 편향을 식별하고 해결하는 것입니다.

평균 제곱 오차 (MSE)

평균 제곱 에러 (MSE)는 각각의 데이터 포인트에 대해 계산 된 제곱 오차 값의 평균 값을 의미한다.

이 방정식은 이전에 MAE 및 MBE에 ​​대해 본 방정식과 유사합니다. 각 편향 항을 제곱하면 MSE가 0보다 크거나 같을 것입니다. 각 편향 값은 모든 항의 합을 취하기 전에 제곱되기 때문에 더 큰 관측 오차가 전체 오차 값에 미치는 영향은 더 작은 관측 오차의 영향보다 기하 급수적으로 더 큽니다. 관측 된 오류 값이 클수록 MSE를 계산할 때 적용되는 패널티가 커집니다.

MSE는 일반적으로 MAE보다 더 많이 사용되는 회귀 평가 메트릭입니다. MSE가 큰 오류를 강조하는 것은 전체 데이터 세트에서 잘 일반화되고 낮은 오류로 예측을 생성하는 모델을 생성하기를 원하기 때문에 바람직합니다.

MAE와 마찬가지로 MSE 값이 0에 가까울수록 모델 성능이 향상됩니다. MSE는 쉽게 해석 할 수있는 단위로 표현되지 않기 때문에 인간 해석에 덜 자주 사용되지만 기계 학습 최적화에 사용되는 경우 매우 인기가 있습니다.

MSE는 모델 학습시 포함되지 않은 데이터를 사용하여 계산할 수도 있습니다. 이러한 상황에서 MSPE (Mean Squared Prediction Error)라고 하며 계산을 통해 모델 교차 검증이 가능합니다.

MSE의 한 가지 장점은 다음 방정식에 따라 바이어스, 분산 및 노이즈로 나눌 수 있다는 것입니다.

분산은 훈련 데이터의 다른 세트를 사용하여 개발한다면 우리의 예측이 변화 할 금액으로 해석 될 수있다. 편견은 우리의 모델에 의해 오류 관련된 잘못된 가정을 나타냅니다. 노이즈 는 실제 데이터에서 발견되는 임의의 불규칙성을 나타냅니다. 이 양은 더 나은 모델의 생성을 통해 제거 할 수없는 감소 할 수없는 오류를 나타냅니다.

통계 모델을 개발할 때 편향과 분산 사이의 절충에 대해 많은 내용이 작성되었습니다. 편향이 높은 모델은 데이터를 과소 적합하는 경향이있는 반면 분산이 높은 모델은 과적 합되는 경향이 있습니다. MSE의 최소화는 분산과 편향을 최소화하는 근본적인 목표를 가지고 있지만 일반적인 기술적 분석 지표 MSE를 구성 수량으로 분해하면 둘 사이의 균형에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

평균 제곱근 오차 (RMSE)

평균 제곱근 오차 (RMSE) 는 회귀 문제에 대해 가장 널리 사용되는 평가 지표 중 하나입니다. RMSE는 MSE의 제곱근을 취하여 계산됩니다.

결과 값은 예측하려는 값과 동일한 단위로 해석 될 수 있으므로 다른 메트릭보다 이해하기가 더 쉽습니다. 그러나 RMSE 값은 동일한 단위를 사용하여 오류를 측정하는 모델간에 만 비교할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

우리가 논의한 다른 평가 지표와 마찬가지로 RMSE 값이 낮을수록 모델 성능이 더 우수하다는 것을 나타냅니다. RMSE는 관찰 된 데이터에 비대칭 조건부 분포가있는 상황에서 MAE 또는 기타 평가 메트릭에 사용되어야합니다. MAE가 기계 학습 모델을 훈련 할 때 최소화 할 목적 함수로 사용되는 경우 RMSE를 사용했을 때 달성되는 것보다 중앙값에 더 가까운 편향된 적합을 생성합니다.

RMSE는 또한 모델에서 생성 된 잔차의 표준 편차를 나타냅니다. 잔차의 평균값은 항상 0과 같기 때문에 잔차의 표준 편차를 알면 잔차가 0을 중심으로 얼마나 가깝게 있는지 알 수 있습니다.

RMSE와 MSE는 둘 다 여러 특이 치를 포함하는 데이터 세트에 사용하는 데 선호되는 메트릭입니다. 예측 값과 실제 값 간의 차이가 더 큰 경우 추가 페널티를 적용하면 모델이 피팅 프로세스 동안 이상 값을 수용하는 데 도움이됩니다.

R² / 결정 계수

R² 값 ( 결정 계수 라고도 함 )은 알려진 데이터 값이 적합 회귀선에 얼마나 가까운 지를 정량화합니다. R²의 값은 일반적으로 0.0에서 1.0 사이입니다. R² 값이 1.0에 가까울수록 모델이 더 잘 적합 함을 나타냅니다.

결정 계수를 계산하는 데 사용할 수있는 여러 방법이 있습니다. 이 수량을 계산하는 일반적인 방법 중 하나는 먼저 두 개의 추가 수량, 즉 잔차 제곱합 (RSS)총 제곱합 (TSS)을 필요로 합니다. RSS는 예측 값과 실제 값 사이에서 관찰 된 모든 잔차의 제곱을 간단히 합산하여 계산됩니다.

TSS는 각 관측 값과 모든 관측 값의 평균 간의 차이를 취하고 차이를 제곱 한 다음 제곱 된 차이를 합산하여 계산됩니다.

계산 된 RSS 및 TSS 값은 다음 방정식을 사용하여 R²를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

R²는 모델이 설명하는 분산의 비율로 해석 될 수 있습니다. R² = 1.0 값은 완벽한 모델 ​​적합을 나타냅니다. 즉, 모델이 오류없이 실제 값을 정확하게 예측합니다. 이 상황에서 모델은 평균 주위의 데이터 분산을 100 % 설명합니다.

R² = 0.0 값은 모델이 완벽한 수평선을 생성 함을 나타냅니다. 이 상황에서 모델은 평균을 중심으로 데이터 분산의 0 %를 설명합니다.

0보다 작은 R² 값을 얻을 수 있습니다. 이는 선택한 모델이 데이터에서 관찰 된 추세와 일치하지 않을 때 발생합니다. 수평선보다 더 나쁜 데이터에 맞는 추세선은 음의 R² 값을 생성 할 수 있습니다.

읽어 주셔서 감사합니다!

이 회귀 평가 지표 목록은 포괄적이지 않지만 표준 데이터 분석에 사용되는 가장 일반적으로 발생하는 지표를 다룹니다. 이 기사가 흥미 롭거나 유용하다고 생각되면 박수를 치십시오!

일반적인 기술적 분석 지표

기술적 분석 지표 관련 서적 및 사이트

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짧은 기간에 효율적으로 기술적 분석의 전반적인 내용을 파악하고자 한다면 국내 증권사에서 제공하는 자료나 온라인 강의를 들어보는 것이 좋습니다.

증권사에서는 주로 대표적인 기술적 분석 지표를 가지고 기본개념, HTS 적용법, 매매 방법을 설명하기 때문에 실제 투자에 적용하기 위해서는 다양한 종목을 대상으로 기술적 분석 지표의 장단점을 파악할 필요가 있습니다.

기술적 분석 지표를 좀 더 깊게 이해하기 위해서는 관련 서적이나 문헌을 참고하는 것이 좋습니다.

서점에 가면 기술적 분석 지표에 일반적인 기술적 분석 지표 대한 전반적인 내용을 다루는 책도 있고, 특정 기술적 분석 지표를 설명하는 책도 있습니다. 처음에는 전반적인 내용을 다루는 책을 읽어보고 그 이후에 특정 지표를 설명하는 기술적 분석 책을 읽어보는 것이 도움이 됩니다.

오프라인 강의를 들을 시간이 없다면 증권사에서 제공하는 온라인 강의를 활용하시기 바랍니다.

아래는 키움증권에서 제공하는 기술적 분석 온라인 강의로 이것만 들어도 기술적 분석이 무엇이고 어떻게 활용하는지 알 수 있습니다.

대부분의 증권사에서는 홈페이지를 통해서 기술적 분석 관련 자료를 제공하는데 지표를 이해하는데 도움이 됩니다.

기술적 분석이란? > 트레이딩 > 시스템트레이딩 > Chart School > 기술적 분석이란? 차트의 기본이해방법과 실전에 사용되는 기술적분석 기법에 대한 강좌입니다. 01 시작하기 02 기술적분석 개요 03 기술적분석 역사 04 기술적분석 기본전제 05 기술적분석 가정 06 기술적분석 장점 07 기술적분석 단점 시작하기 주식 시장에서 사용할 수 있는 투자분석 기법은 크게 두 가지로 구별된다. 기업의 내재적 가치를 평가하여 투자하는 이른바 기본적 분석(Fundamental Analysis)이라는 방법과 오직 주식의 변동가격 움직임.

Home > 투자아카데미 > 차트분석기법 과거의 가격자료를 이용하여 계량적 지표들만을 가지고 미래의 가격움직임을 예측하는 분석방법을 말합니다. 이러한 기술적 분석은 다음과 같은 세 가지의 가정을 전제로 하고 있습니다. 1. 모든 정보는 가격에 반영되어 있으므로 시장가격에서 모든 정보를 얻을 수 있다. 2. 가격은 상승, 하락 또는 보합 일반적인 기술적 분석 지표 의 추세를 가지고 움직인다. 3. 과거의 가격패턴은 반복한다. 따라서, 투자자들은 동일한 시장조건 하에서 동일한 투자판단을 하게 되므로 가격패턴이 반복적으로 발생하게 되고, 투자자는 이러한 패.

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기술적 분석에 대한 책을 본다면 아래에 소개한 책들이 도움이 될 것입니다.

오래 전에 나온 책이지만, 기술적 분석 지표의 개념을 이해하고 활용하는 측면에서 가장 좋은 책이라고 봅니다.

기술적 분석 분야에서 권위자로 인정받고 있는 저자가 밝히는 기술적 분석을 통한 투자전략이다. 이 책에서는 추세, 박스권, 차트 패턴, 스톱 시점, 투자 진입과 투자 중지 시점, 피라미드 접근법과 같은 기본적인 이론을 알기 쉽게 설명하여 초심 투자자들이 기술적 분석을 이해하는 데 도움을 준다. 이 책에서 소개된 풍부한 사례와 이해하기 쉬운 설명은 기술적 분석.

기술적 분석 개념에 대한 설명과 이의 선물시장 적용방법에 있어 가장 종합적이면서 쉬운 안내서인 『금융시장의 기술적 분석』은 저자 존 J. 머피의 고전이라 할 수 있는 『선물시장의 기술적 분석』을 개정 증보한 최신판이다. 이 책에서는 시스템 개방에 따른 고도화된 기술적 지표들, 마켓 프로파일과 같은 새로운 그래프의 광범위한 활용법, 그리고 그래프 작성의 모든.

아래 책은 웬만한 기술적 분석 지표를 거의 모두 소개한 책으로 깊이가 있는 책은 아니지만 기술적 분석 지표에 대한 부분이 궁금하다면 참고할 만한 책입니다.

주식투자자들은 왜 일부 기술적지표만 사용하는 걸까?106가지 주가 차트의 장단점을 모두 파헤친다!차트 멘토 김중근의 수십 년간 실전 경험과 분석이 담긴 『차트의 정석』이 개정증보판으로 나왔다. 이 책은 투자자들의 컴퓨터 홈트레이딩시스템(HTS)에 탑재된 주가 차트가 의미하는 바가 무엇이고 어떻게 사용하는지를 알려주는 차트 백과사전이다.

Pandas TA-Python 3의 기술 분석 라이브러리

예시 차트

Pandas 기술 분석 ( Pandas TA )은 120 개 이상의 지표 및 유틸리티 기능이있는 Pandas 라이브러리를 활용하는 사용하기 쉬운 라이브러리입니다. 다음과 같이 일반적으로 사용되는 많은 지표가 포함됩니다. 단순 이동 평균 ( sma ) 이동 평균 수렴 발산 ( macd ), 선체 지수 이동 평균 ( hma ), 볼린저 밴드 ( bbands ), 온-밸런스 볼륨 ( obv ), Aroon & Aroon 발진기 ( aroon ), Squeeze ( squeeze ) 및더 많이 .

목차

풍모

  • 120 개 이상의 표시기와 유틸리티 기능이 있습니다.
  • 지표는 공통 지표를 공유하는 경우 사실상의 TA Lib 와 밀접하게 관련되어 있습니다.
  • 속도가 필요하십니까? 전략 방법 을 사용하면 무료로 다중 처리 를 얻을 수 있습니다!
  • 열 이름 에 접두사접미사 또는 둘 다를 쉽게 추가 합니다. 커스텀 체인 전략에 유용합니다.
  • 새로운 전략클래스를 사용하여 사용자 지정 전략을 만드는 방법을 포함 하여 examples 디렉토리 아래의 예제 Jupyter 노트북

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      • 지표가 다른 웹 사이트, 도서관, 브로커 플랫폼, 언어 등과 일치하지 않습니다.
        • 귀하의 주장을 뒷받침 할 상관 관계 분석이 있습니까?
        • 기여할 수 있습니까?

        기여자

        Programming Conventions

        Pandas TA has three primary "styles" of processing Technical Indicators for your use case and/or requirements. They are: Conventional, DataFrame Extension, and the Pandas TA Strategy. Each with increasing levels of abstraction for ease of use. As you become more familiar with Pandas TA, the simplicity and speed of using a Pandas TA Strategy may become more apparent. Furthermore, you can create your own indicators through Chaining or Composition. Lastly, each indicator either returns a Series or a DataFrame in Uppercase Underscore format regardless of style.

        Conventional

        You explicitly define the input columns and take care 일반적인 기술적 분석 지표 of the output.

          • 이름이있는 시리즈를 반환합니다.
          • 명명 된 DataFrame 및 열 이름을 반환 합니다.
          • 기존 체이닝이 가능하지만 더 명시 적입니다.
          • 이름이 . 필요한 경우 고유 한 이름을 지정해야 할 수 있습니다.

          Pandas TA DataFrame 확장

          호출 은 자동으로 OHLCVAohlcva로 소문자 일반적인 기술적 분석 지표 로 변환합니다 : open, high, low, close, volume , adj_close . 기본적으로 는 표시기 인수에 ohlcva 를 사용하므로 입력 열을 직접 지정할 필요가 없습니다.

            • 이름이있는 시리즈를 반환합니다.
            • 이름이있는 시리즈를 반환합니다.
            • 연결 표시기 다음과 같은 입력을 지정 해야합니다 ..
            • 명명 된 DataFrame 및 열 이름을 반환 합니다.

            마지막 세 가지 예와 동일하지만 결과를 DataFrame에 직접 추가합니다 .

            Pandas TA 전략

            팬더 TA 전략 지표의 명명 된 그룹에 의해 실행되어야하는 전략 방법. 모든 전략 은 매개 변수를 사용하는 경우를 제외하고 다중 처리 를 사용합니다 ( 아래 참조 ). 다음 섹션 에는 다양한 유형의 전략이 나열되어 있습니다.일반적인 기술적 분석 지표

            다음은 전략 클래스를 사용하여 구현 된 이전 스타일입니다 .

            Pandas TA 전략

            전략 클래스는 사용하여 당신의 마음에 드는 TA 표시 이름 및 그룹하는 간단한 방법입니다 데이터 클래스 . Pandas TA 에는 시작하는 데 도움이되는 두 가지 사전 구축 된 기본 전략 인 AllStrategyCommonStrategy가 함께 제공 됩니다. 전략 은 AS 간단하게 할 수 있습니다 CommonStrategy / 체인을 구성을 사용하여 필요에 따라 복잡한있다.

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            ▶ MACD지표란?
            ▶ MACD를 이용한 매매시기 포착하는 법

            [제5편 보조지표 [2] – 고급형] 강의 목차
            28일 중기 지표의 대명사 MACD
            29일 거래량 분석 지표의 대명사 OBV
            30일 OBV의 단점을 보완한 VR
            31일 중기 투자자의 필수 자료 삼선전환도
            32일 시세에 선행하는 모멘텀지표
            33일 시장심리를 읽어내는 심리선
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            이번에는 보조지표인 MACD 이야기 입니다
            오래전에 어떤분이 채팅으로 강의한 내용을
            저의 생각을 담아서 노트에 적어 놓은건데
            이때부터
            차트를 장기 중기 단기로 연결을 해서
            서로 파동이 연결되게 보는 단초가 되었던것 같아요
            보조지표는 보조로 활용할뿐
            그자체로 마법의지표가 되지 않는다는것
            꼭 명심해 주시고요

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            카페 : https://cafe.naver.com/bisuwithyou12
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            MACD 표시기를 사용하기 가장 좋은시기 New

            주제에 대한 새로운 업데이트 macd 단점

            This week, by popular demand, David decided to cover the Moving Average Convergence Divergence indicator, more commonly known as MACD. It’s one of the oscillators that are quite popular with traders and being a combination of several variables, it’s considered as a more precise tool than many others.
            David takes us through the theory behind it and the way it’s calculated before showing us several textbook examples that illustrate it in close to perfect conditions. As usual he then goes on to an example on a real chart that frequently poses different challenges that traders need to understand and overcome in order to find the exact moment when they should open and close a trade.
            Let us know in the comments if you liked the video and also if you have any questions about the MACD. Tell us what you want to see next.
            At Trading 212 we provide an execution only service. This video should not be construed as investment advice. Investments can fall and rise. Capital at risk. CFDs are higher risk because of leverage.

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             Update MACD 표시기를 사용하기 가장 좋은시기

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            들으면 들을수록 놀랍다! MACD지표 활용하기(종목상담소/21.05.27) New

            주제에 대한 새로운 정보 macd 단점

            #키움증권 #MACD #보조지표
            보조지표의 왕 MACD part2.
            1. 정배열의 기본
            2. MACD가 0선 통과 시 정배열
            3. MACD와 시그널 사이가 매수 가격
            4. 60일이평과 같이 쓰이고 아주 유용함
            5. 일목균형표의 붉은구름과 일치

            *MACD란?*
            이동평균수렴·확산지수
            기간이 다른 이동평균선 사이의 관계에서
            추세변화의 신호를 찾으려는 진동자 지표
            출처: 네이버 지식백과
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