PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그

마지막 업데이트: 2022년 2월 14일 | 0개 댓글
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바이너리 옵션-선택은 당신의 것입니다

바이너리 옵션 표시기

클래식 옵션 거래는 세계 금융 시장이 시작되기 오래 전에 나타났습니다. 그러나 바이너리 옵션은 아주 최근에 나타났습니다. 이제 가장 어린 거래 영역입니다.

그것은 모두 2008년 세계의 "금융 중심지"인 미국 또는 시카고에서 시작되었습니다. CBOE(Chicago Board Options Exchange)는 대규모 거래자들이 스스로 새로운 계약을 체결할 수 있도록 허용했습니다.

몇몇 미국 거래소는 이제 바이너리 옵션 거래를 제공합니다. 그러나 실제 거래는 인터넷 브로커가 제공하는 것과는 매우 다르다는 사실을 즉시 알아두시기 바랍니다.

2012년 사이프러스 증권 위원회(CySEC)가 바이너리 거래를 금융 상품으로 공식 인정하면서 상황이 크게 개선되었습니다. 그것은 무엇을 했습니까? 거래자들은 이제 CySEC를 통해 보호 보증인을 갖게 되었습니다(오늘날 유럽과 세계에서 가장 신뢰할 수 있는 규제 기관 중 하나임). 그리고 정직한 중개인은 공식적으로 서비스를 제공할 수 있었습니다. 또한 결정이 내려진 후 대중은 바이너리 옵션이 여전히 논쟁이 진행 중이지만 도박이 아니라 여전히 금융 수단이라고 믿는 경향이 있습니다.

거래 지표가 필요한 이유는 무엇입니까?

지표는 스프레드의 크기에서 다가오는 뉴스의 표시에 이르기까지 공식 또는 추가 거래 정보를 통해 전달되는 가격 차트입니다.

결과 곡선 또는 히스토그램은 가격 변동의 "혼돈"을 크게 단순화합니다.

가격 변환은 거래 신호를 찾는 데 도움이 되지만 때때로 거래자는 스프레드 크기, 스왑 크기, 세션 종료까지의 시간, 캔들 마감, 펀더멘털 보도 자료 등 추가 정보를 제공하는 비거래 지표를 사용합니다.

바이너리 옵션 지표의 목적은 차트에 과거 가격 데이터를 요약하여 거래자가 시장의 행동을 더 쉽게 해석할 수 있도록 하는 것입니다.

표시기를 사용한 결과는 안경에 비유할 수 있습니다. 인용문의 변동은 초심자에게 근시 또는 원시인의 육안으로 관찰되는 모호한 물체 윤곽의 흐릿한 그림과 유사합니다. 안경을 착용해야만 텍스트를 읽거나 멀리 있는 장애물을 볼 수 있습니다.

대한민국 최고의 옵션 거래 플랫폼

대한민국 최고의 옵션 거래 플랫폼

지표 유형에 따라 거래자는 추세를 쉽게 판단하고 과매수/과매도 구역의 근접으로 인해 거래를 연기하고 추가 성장의 수정 또는 확인을 기다릴 수 있습니다. 각 특정 도구의 유형과 목적은 여기에 포함된 공식에 의해 결정됩니다.

모든 계산은 특정 시간 간격의 종가, 시가, 고가 및 저가라는 4가지 매개변수의 덧셈, 뺄셈 및/또는 나눗셈의 간단한 작업을 사용하여 수행됩니다. 1분에서 1개월까지의 일련의 표준 시간 값으로 설정되며, 양초 형태로 거래 단말기에 표시됩니다.

우리는 가격, 시간, 때로는 볼륨과 같은 제한된 수의 변수를 다루고 있습니다.

즉, 외부 소스에서 데이터를 수신하는 정보가 아닌 지표는 자체적으로 "새로운" 정보를 전달하지 않고 동일한 데이터를 모두 다른 공식을 통해서만 전달합니다.

표시기 유형

시장에서는 바이너리 옵션에 대한 최상의 지표를 세 가지 조건부 그룹으로 나누는 것이 일반적입니다:

  • 추세선 - 차트에 그리는 곡선 및 파선, 가격 변동을 설명하고 추세를 제안합니다.
  • 정보 제공 - 외부 소스 또는 보조 통계의 데이터 표시.
  • 오실레이터 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 - 범위를 기준으로 현재 위치를 결정합니다.

차트의 각 지표에는 목표가 있어야 합니다. 하나의 대상, 하나의 바이너리 옵션 표시기.

한국의 바이너리 옵션 거래 지표 목록

바이너리 옵션에 대한 최고의 지표.

누적/분배는 기본 수요와 공급을 측정하도록 설계된 지표입니다. 트레이더가 실제로 축적(구매) 또는 배포(판매)하는지 확인하려고 시도하여 이를 수행합니다. 이는 각 기간의 총 현금 흐름을 계산하여 달성됩니다. ADL은 현재 추세를 확인하거나 미래의 반전을 예상하기 위해 거래량 흐름과 실제 가격 사이의 다이버전스(불일치)를 감지할 수 있습니다.

Aroon(Aroon Up 또는 Down이라고도 함)은 최고 또는 최저 가격(상인의 재량). 예를 들어, 14일 Aroon-Down 표시기는 14일 최고가 설정된 이후 경과된 일 수를 계산한 다음 0과 100 사이의 숫자를 계산합니다. 14일 Aroon Down 표시기는 다음을 수행합니다. 14일 최저치 설정을 고려하여 숫자를 계산한다는 점을 제외하면 동일합니다. 이 숫자는 추세의 강도(있는 경우)를 나타내기 위한 것입니다. 숫자가 100에 가까울수록 추세가 강합니다. Arun은 추세를 식별하는 데 유용할 뿐만 아니라 통합 기간을 식별하는 데에도 유용합니다.

ATR은 변동성 수준을 측정하기 위해 기술적 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 분석에 사용되는 도구입니다. 다른 현대 인기 지표와 달리 ATR은 가격 움직임의 방향을 식별하는 데 사용되지 않습니다. 변동성 수준, 특히 가격 격차 또는 느린 차트 업데이트로 인한 변동성을 측정하는 데만 사용됩니다.

Awesome Oscillator는 주기가 5와 34인 단순 이동 평균(SMA)PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 의 차이를 기반으로 하는 오실레이터 유형의 기술 지표입니다. 또한 이동 평균은 중간 가격(막대 또는 촛대.

볼린저 밴드는 주식, 상품 또는 통화 가격의 현재 변동을 반영하는 금융 시장을 위한 기술적 분석 도구입니다. 지표는 단순 이동 평균의 표준 편차를 기반으로 계산됩니다.

Chaikin Oscillator는 가장 인기 있고 효과적인 거래량 지표 중 하나이며, 그 저자는 변동성 지표 및 Money Flow 오실레이터와 같은 분석 도구도 만든 유명한 트레이더이자 분석가인 Mark Chaikin입니다.

바이너리 옵션 전략 선택

바이너리 옵션 전략 선택

Commodity Channel Index는 1980년 Donald Lambert가 개발한 기술 지표입니다. 시장이 과매수/과매도 상태일 때를 보여주고 추세의 방향과 강도를 평가하고 새로운 추세를 식별하는 데 도움이 됩니다.

방향성 움직임은 금융가 Wells Wilder가 시장 추세의 벡터와 강도를 평가하기 위해 1978년에 만든 기술 지표입니다.

Donchian 채널은 지정된 시간 간격을 사용하여 가격 변동의 경계를 반영하는 매우 간단한 채널 표시기입니다.

이동 용이성 지표 EMV, Arm 이동 용이성 가치는 Richard Arms가 개발한 기술 분석 지표입니다. 이 지표는 가격 대 수량의 비율을 보여줍니다.

Elder Strength Index는 가격과 거래량을 사용하여 가격 움직임의 강도를 측정하여 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 계산합니다. 지표는 또한 가능한 반전 및 가격 조정을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. EFI는 0선 위아래로 양수 값과 음수 값 사이에서 변동하는 오실레이터입니다. 지표의 창시자인 Alexander Elder는 유가 증권의 가격을 변화시키는 세 가지 요소가 있다고 믿었습니다. 이 세 가지 구성 요소는 방향, 스트레치 및 볼륨입니다. 이 세 가지 구성 요소는 모두 EFI에서 결합되어 발진기를 만듭니다.

이치모쿠 구름. Ichimoku Kinko Hyo라고도 불리는 Ichimoku Cloud는 지지 및 저항 수준을 식별하고, 추세 방향을 설정하고, 속도를 측정하고, 최고의 보안을 위한 거래 신호를 생성하는 데 도움이 되는 인기 있고 유연한 지표입니다. 그것은 가격 움직임에 대한 더 명확하고 명확한 그림을 제공합니다. 이러한 신호는 거래자가 최상의 진입점과 출구점을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 지표는 1960년대 후반에 발표하기 전에 오랫동안 이 분석 기법을 개선한 저널리스트이자 재무 분석가인 Goichi Hosoda가 개발한 가격 차트(각각 다른 시간대를 나타냄)의 다섯 줄로 표시됩니다.

Keltner 채널은 볼린저 밴드 및 이동 평균 변환기와 유사한 밴드로 구성된 기술 분석 도구입니다. 중앙선 위의 상단 봉투와 중심선 아래의 봉투로 구성됩니다. 중간 선은 사용자가 정의한 기간 동안의 이동 평균 가격입니다. 일반적으로 단순 이동 평균 또는 지수 이동 평균이 사용됩니다. 상단 및 하단 봉투(사용자 정의)는 중심선에서 떨어진 범위로 노출됩니다. 이는 일일 고/저 범위의 배수이거나 더 일반적으로 ATR(평균 실제 범위)의 배수일 수 있습니다.

선형 회귀. 선형 회귀 채널은 동일한 거리에 있는 중앙선과 그 위와 아래에 있는 두 개의 평행선으로 구성됩니다. 이 선은 지지선과 저항선으로 볼 수 있습니다. 중간선은 종가의 선형 회귀를 기반으로 계산되지만 데이터 소스는 시가를 고가 또는 저가로 설정할 수도 있습니다. 채널의 높이는 중심선을 향한 가격 편차를 기반으로 합니다. 채널을 앞으로 외삽하면 편향을 제공하고 거래 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

MACD(이동 평균 수렴/발산) - 이동 평균 수렴/발산을 나타냅니다. 매우 간단하지만 동시에 매우 다양한 가장 인기있는 지표 중 하나입니다. 이 도구는 추세 표시기(이동 평균을 기반으로 하기 때문에)와 오실레이터로 모두 사용할 수 있습니다.

모멘텀은 상품의 변화율을 측정하는 선행 지표입니다. 현재 가격을 과거 여러 기간의 이전 가격과 비교합니다. 표시선은 0 위아래로 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 움직이는 오실레이터를 형성합니다. 하한 또는 상한이 없는 무제한 오실레이터입니다. 강세 및 약세 해석은 다이버전스, 센터 크로스오버 및 극단적인 판독값을 찾아 결정됩니다. 표시기는 종종 다른 신호와 함께 사용됩니다.

MFI(Money Flow Index)는 매수 및 매도 압력을 측정하기 위한 기술적 분석에 사용되는 도구입니다. 이것은 가격과 볼륨을 모두 분석하여 수행됩니다. MFI 계산은 값을 생성한 다음 0-100 범위에서 이동하는 선으로 표시되어 이를 오실레이터로 만듭니다. MFI가 상승하면 구매 압력이 증가함을 나타냅니다. 하락하면 매도 압력이 높아진다는 의미입니다. 현금 흐름 지수는 우선 과매수 및 과매도, 분기 및 거부와 같은 여러 신호를 생성할 수 있습니다.

균형 볼륨은 구매자와 판매자의 강점을 결정하기 위해 기술적 분석에 사용됩니다. 축적 지표에 속합니다. 즉, 가격이 오른 날의 일일 거래량은 총 OBV에 추가됩니다. 가격이 하락하면 볼륨이 차감됩니다. 그런 다음 OBV 값은 쉽게 인식할 수 있도록 선을 형성합니다. 온보드 거래량 표시기는 추세의 일반적인 방향을 확인 또는 결정하거나 다이버전스 후 가격 움직임을 예측하는 데 가장 자주 사용됩니다.

포물선 SAR은 잠재적인 중지 및 반전 수준을 식별하는 데 사용되는 시간 및 가격 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 도구입니다. 실제로 "SAR"은 "Stop and Reverse"의 약자입니다. 이 지표의 계산은 포물선을 형성합니다. 가격보다 낮 으면 추세가 강세입니다. 이상이면 약세입니다.

가격 거래량 추세는 현금 흐름을 측정하는 데 사용됩니다. PVT는 볼륨의 누적으로 인해 On-Balance Volume과 같은 다른 기술적 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 분석 도구와 유사합니다. OBV는 상승 또는 하락 여부에 따라 총 일일 거래량을 더하거나 빼는 반면 PVT는 일일 거래량의 일부만 더하거나 뺍니다. 총 PVT 금액에 추가되거나 차감된 거래량은 전일 종가 대비 당일 상승 또는 하락의 양에 따라 달라집니다. 가격 변동(PVT)은 주로 추세를 확인하고 다이버전스로 인한 가능한 거래 신호를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

변화율은 모멘텀 오실레이터입니다. 기간 사이의 가격 변동률을 계산합니다. ROC는 현재 가격을 가져와 "n" 가격 기간(사용자 정의) 전과 비교합니다. 그런 다음 계산된 값이 표시되고 0선 위와 아래에서 변동합니다. 기술 분석가는 ROC 지표를 사용하여 추세와 과매수 및 과매도 수준을 식별할 수 있습니다.

상대 활력 지수는 기존 오실레이터와 달리 과매수 및 과매도 영역이 없지만 RVI 라인과 신호 라인을 교차하여 거래를 할 수 있는 거래 신호를 제공합니다. RVI 라인(빨간색, 더 빠름)이 신호 라인(녹색, 더 매끄럽게)을 위에서 아래로 가로지르면 다음 캔들이 시작될 때 마지막 극단 뒤에 있는 스탑 주문으로 구매가 이루어집니다.

RSI는 전 세계 트레이더가 사용하는 가장 중요하고 잘 알려진 지표 중 하나입니다. 본질적으로 RSI 표시기는 오실레이터입니다. 즉, 최대값(100)과 최소값(0)으로 제한되는 특정 영역에서 변동합니다. 이 표시기는 "운동량"을 표시합니다. 움직임 변화; 가격이 이동 방향으로 얼마나 변하는지. 즉, RSI 지표는 추세의 강도와 변경 가능성을 보여줍니다.

바이너리 옵션-선택은 당신의 것입니다

바이너리 옵션-선택은 당신의 것입니다

Stochastic은 전문 트레이더이자 기술 분석 강사인 George Lane이 개발했습니다. 두 개의 라인으로 구성된 발진기입니다.

  • % K(또는 본선) = 실선으로 표시되는 본선입니다.
  • % D(또는 신호 라인) = 이것은 단지 a% K 이동 평균입니다. 신호선이라고도 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 하며 점선으로 나타납니다.

스토캐스틱 라인이 80 이상이면 시장이 과매수, 20 이하면 과매도 상태로 간주됩니다.

SMI 에르고딕 오실레이터. 시장이 평평할 때(횡보 추세) 자산을 분석하는 데 적합합니다. 표시기 동작의 일반적인 원리는 간단합니다. 표시기의 곡선이 반전되어 아래로 이동하면 PUT 옵션에 대한 신호이고 표시기의 곡선이 반전되어 위로 이동하면 CALL에 대한 신호입니다. 옵션. 또한 평활선과 단기선의 교차점을 모니터링해야 합니다.

트리플 EMA는 가격 변화에 더 빠르게 반응한다는 점에서 기존 EMA 및 MA와 다릅니다. 트리플 EMA 방향은 단기 가격 방향과 일반적인 추세를 나타냅니다. 그러나 시차가 완전히 제거된 것은 아니므로 가격이 급격히 변할 때 지표가 이러한 변화를 즉시 추적하지 않을 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 또한 기간이 길면 Triple EMA가 방향과 가격 변화를 추적하는 데 더 느려집니다.

UO(Ultimate Oscillator)는 세 가지 다른 시간 프레임에서 운동량을 측정하는 데 사용되는 기술 분석 도구입니다. 많은 임펄스 발진기의 문제는 가격이 급격히 상승하거나 하락한 후 잘못된 다이버전스 신호를 생성할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 가격이 급등한 후 약세 다이버전스 신호가 나타날 수 있지만 가격은 계속 상승합니다. Ultimate Oscillator는 대부분의 다른 임펄스 발진기에서 사용되는 계산에 하나가 아닌 여러 시간 간격을 사용하여 이 문제를 해결하려고 합니다.

VWAP. 거래량 가중 평균 가격 "VWAP"는 거래량 가중 평균 가격을 결정하는 데 사용되는 기술 분석 도구입니다. VWAP는 일반적으로 일중 차트에서 가격 추세를 결정하는 데 사용됩니다. VWAP는 VWAP보다 낮은 가격이 상승세를 나타내고 VWAP보다 낮은 가격이 하락세를 나타낸다는 점에서 이동 평균과 유사합니다. VWAP는 기술 분석가가 시장 동향을 식별하는 데 가장 자주 사용합니다.

거래량은 일정 기간 동안 거래된 금융 상품의 총액을 나타냅니다. 주식, 계약 또는 로트를 참조할 수 있습니다. 데이터는 거래소에서 추적 및 제공됩니다. 가장 오래되고 인기 있는 지표 중 하나입니다. 일반적으로 이동 평균을 사용하여 녹색은 볼륨의 증가를 나타내고 빨간색은 감소를 나타내는 컬러 막대의 형태로 표시됩니다. 이것은 가격 기반이 아닌 몇 안되는 지표 중 하나입니다. 거래량이 많다는 것은 현재 가격에서 해당 상품에 대한 높은 관심을 나타내며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

거래량이 급격히 증가하면 가격 변동 가능성이 높아집니다. 일반적으로 뉴스 이벤트 중에 볼륨이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 강력한 추세 움직임은 거래량 증가와 함께 진행됩니다. 따라서 강도의 척도로 간주됩니다. 지지선에서 높은 매수량을, 저항선에서 높은 매도량을 기대할 수 있습니다. 거래 전략에서 거래량을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있으며 대부분의 거래자는 다른 분석 방법과 함께 거래량을 사용합니다.

윌리엄스 퍼센트 범위(Williams% R)는 주로 과매수/과매도 시장 상황을 감지하기 위해 기술적 분석에 사용되는 모멘텀 기반 오실레이터입니다. % R은 현재 종가와 과거 사용자 지정 기간의 최고가 간의 비교를 기반으로 합니다. % R은 0과 -100 사이에서 변동합니다(음수 값 참고). 여기서 0에 가까울수록 과매수 상태가 더 많이 발생하고 -100에 가까울수록 과매도 상태임을 나타냅니다. 일반적으로 % R은 과매수/과매도 시장 상황과 전반적인 역학의 변화에 ​​따라 값을 생성합니다.

윌리엄스 앨리게이터. 악어 표시기는 Bill Williams가 개발했으며 이동 평균과 프랙탈 기하학을 결합합니다. 이 지표는 거래자가 시장이 발전하고 있는지 판단하는 데 도움이 됩니다. 파란색 선(악어의 턱), 빨간색 선(악어의 이빨), 녹색 선(악어의 입술)의 3개 선으로 구성됩니다. 각각에는 사용자가 설정할 수 있는 다른 기간과 오프셋이 있습니다. 악어는 사용하기 쉽고 악어가 입을 벌리고 닫는 것처럼 선이 얼마나 가깝거나 떨어져 있는지에 따라 다양한 거래 설정을 찾을 수 있습니다. 이 지표는 다른 분석 방법과 함께 사용할 수 있습니다.

지표는 거래자의 거래 패널에서 시장 변동의 척도로 볼 수 있습니다. 그들은 거래자가 미래 시장 움직임을 예측하거나 가격 불일치와 같은 숨겨진 신호를 밝힐 수 있도록 도와줍니다. 정보 표시기는 거래자에게 거래 프로세스를 보다 편리하게 하거나 외부 소스의 보조 데이터를 추가합니다.

투자 플랫폼에 등록

투자 플랫폼에 등록

초보자가 지표 없이 거래를 시작하는 것은 매우 어렵습니다. 전문가가 이러한 도구를 사용하는 정도는 개인의 경험에 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 따라 다릅니다. 지표는 시장에서 돈을 빼내는 기계가 아니라 시장 신호를 예측하고 식별하기 위한 단순한 서비스 측정 도구라는 것을 이해해야 합니다.

계좌 개설 방법

계좌 개설 방법

거래 플랫폼에서 거래자는 바이너리 옵션에 대한 지표를 사용하고 동시에 거래하는 것이 가장 편리합니다. 이를 위해서는 거래 플랫폼에 등록해야 합니다. 거래자는 자신의 이름과 이메일 주소를 확인해야 합니다. 거래 플랫폼에서 계정을 얻은 후 거래 계정을 개설할 수 있습니다.

입금하고 원하는 금액으로 계정에 자금을 조달한 후 지표의 도움으로 바이너리 옵션을 거래할 수 있습니다. 이미 거래 전략과 바이너리 옵션에 대한 최상의 지표를 선택했다는 점을 고려하면 수익을 내는 데 오랜 시간이 걸리지 않을 것입니다. 인출은 상인의 요청에 따라 이루어집니다. 처리되며 신청서에 명시된 방식으로 금액이 이체됩니다.

Python에서 Pandas 및 Numpy를 사용하는 기술 분석 라이브러리

금융 시계열 데이터 세트(Open, Close, High, Low, Volume)에서 기능 엔지니어링을 수행하는 데 유용한 기술 분석 라이브러리입니다. Pandas와 Numpy를 기반으로 합니다.

볼린저 밴드 그래프 예

라이브러리는 42개의 지표를 구현했습니다.

  • 자금 흐름 지수(MFI)
  • 누적/분배 지수(ADI)
  • 잔고 볼륨(OBV)
  • 체이킨 머니 플로우(CMF)
  • 힘 지수(FI)
  • 이동 용이성(EoM, EMV)
  • 거래량 추세(VPT)
  • 음의 거래량 지수(NVI)
  • 거래량 가중 평균 가격(VWAP)
  • 평균 실제 범위(ATR)
  • 볼린저 밴드(BB)
  • 켈트너 채널(KC)
  • 돈치안 채널(DC)
  • 궤양 지수(UI)
  • 단순 이동 평균(SMA)
  • 지수 이동 평균(EMA)
  • 가중 이동 평균(WMA)
  • 이동 평균 수렴 발산(MACD)
  • 평균 방향 이동 지수(ADX)
  • 소용돌이 표시기(VI)
  • 트릭스(TRIX)
  • 질량 지수(MI)
  • 상품 채널 지수(CCI)
  • 디트렌드 프라이스 오실레이터(DPO)
  • KST 오실레이터(KST)
  • Ichimoku Kinkō Hyō (Ichimoku)
  • 포물선 정지 및 역회전(포물선 SAR)
  • 샤프 추세 주기(STC)
  • 상대 강도 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 지수(RSI)
  • 확률적 RSI(SRSI)
  • 진강도 지수(TSI)
  • 얼티밋 오실레이터(UO)
  • 스토캐스틱 오실레이터(SR)
  • 윌리엄스 %R (WR)
  • 어썸 오실레이터(AO)
  • 카우프만의 적응 이동 평균(KAMA)
  • 변화율(ROC)
  • 백분율 가격 오실레이터(PPO)
  • 백분율 볼륨 오실레이터(PVO)
  • 일일 수익률(DR)
  • 일일 로그 반환(DLR)
  • 누적 수익률(CR)

선적 서류 비치

사용 동기

사용법(파이썬 3)

이 라이브러리를 사용하려면 |_+_|, |_+_|, |_+_|, |_+_|, |_+_|를 포함한 금융 시계열 데이터 세트가 있어야 합니다. 그리고 |_+_| 열.

기술 분석 기능을 추가하기 전에 데이터 세트의 NaN 값을 정리하거나 채워야 합니다.

다음에서 코드 예제를 얻을 수 있습니다. examples_to_use 폴더.

에서 기능을 시각화할 수 있습니다. 이 노트북 .

모든 기능을 추가하는 예
특정 기능을 추가하는 예

배포 및 개발(개발자용)

감사합니다 오픈시스템즈 ! 이 오픈 소스 라이브러리의 개발을 계속할 수 있었던 것은 여러분의 기여 덕분입니다.

  • https://en.wikipedia.org/wiki/Technical_analysis
  • https://pandas.pydata.org
  • https://github.com/FreddieWitherden/ta
  • https://github.com/femtotrader/pandas_talib
  • 모든 지표에 대한 자동화된 테스트.
  • 사용하다 NumExpr NumPy/Pandas 작업의 속도를 높이려면? 기사 동기
  • 추가하다 더 많은 기술적 분석 기능 .
  • 재무 데이터를 가져오는 래퍼.
  • Pandas 다중 인덱싱 기술을 사용하여 동시에 여러 지표를 계산합니다.
  • Plotly/Streamlit을 사용하여 기능 시각화

변경 로그

생각한다면 |_+_| 도서관이 도와주세요. 나에게 커피를 사다 .

Darío López Padial(일명 Bukosabino)이 개발했으며 다른 기여자 .

의견이나 피드백에 대해 알려주십시오.

또한 Pandas, Scikit-Learn, Backtrader, Zipline 또는 Catalyst와 같은 Python 도구를 사용하여 데이터 과학에 중점을 둔 프리랜서 소프트웨어 엔지니어입니다. 이 라이브러리, Python, 기술 분석, AlgoTrading, 기계 학습 등과 관련된 무언가를 개발해야 하는 경우 주저하지 말고 저에게 연락하십시오.

평균 실제 범위 표시기

엑셀 Excel 표준편차 , 표준오차 그래프에서 표시하는 방법

환경 : Microsoft Excel 365

평균은 집단의 수치에서 중앙값을 나타냅니다 . 그런데 평균만으로는 집단의 수치가 어떤 형태로 분포하고 있는지 측정할 수가 없습니다 . 넓게 퍼져 있는 집단과 평균에 근접해 있는 집단의 평균이 같을 수 있으니까요 . 이 두 집단에서 측정된 값들이 평균에서 떨어져 있는 정도를 알아내기 위한 것이 “ 표준편차 ” 입니다 .

▼ 그럼 “ 표준오차 ” 는 무엇일까요 ? 우리가 통계를 낼 때 모집단 ( 전체개수 ) 에서 표본을 뽑아 계산에 이용하는데 , 그것을 “ 표본집단 ” 이라고 합니다 . 이런 표본집단을 모집단에서 여러 개 추출하는 것입니다 . 이런 표본집단 간의 편차가 “ 표본오차 ” 인 것입니다 .

▼ 함수를 이용해서 표준편차를 구하는 방법은 아래와 같습니다. 다음 포스팅을 참고하시기 바랍니다.

▼ 엑셀에서 차트를 만들고 위에서 언급한 “ 표준오차 ” 를 막대 그래프나 꺽은 선 그래프에 표시하는 방법을 알아 보겠습니다 . 자동계산이 아닌 실제 수식으로 구한 값을 지정해서 표시하는 방법입니다 . 우선 모집단에 대한 평균 , 표준편차 , 표준오차를 구했다는 전제하에 작업을 시작하겠습니다 . 평균 영역을 선택하고 [ 삽입 ] 탭 > [2 차 꺾은선형 ] 리본 메뉴를 클릭해서 그래프를 추가합니다 .

▼ 엑셀 2013 이전 버전에는 차트를 선택하고 오른 마우스를 눌러 속성 정보 창을 열어야 했습니다 . 하지만 2013 버전 부터는 차트를 선택하면 오른쪽 박스 바깥에 + 버튼이 나타납니다 . 그 버튼을 눌러 차트 요소를 선택하거나 상세 옵션 창을 띄우는 것입니다 . 표준 오차 막대를 표시하기 위해서는 [ 오차 막대 ] > [ 기타 옵션 ] 메뉴를 선택해서 상세 설정 화면으로 가야 합니다 .

▼ 오른쪽 사이드에서 상세 설정 화면이 나타나면 [ 오차량 ] 섹션으로 갑니다 . 그럼 표준 오차 옵션이 있습니다 . 그럼 자동으로 음과 양의 범위에 오차 막대가 표시 됩니다 .

▼ 직접 구한 표준 오차를 표시하고 싶다면 사용자 지정 옵션을 체크합니다 . 그리고 바로 옆에 있는 [ 값 지정 ] 버튼을 눌러 팝업창을 띄웁니다 .

▼ 오차 막대 사용자 지정에 구한 “ 표준 오차 ” 값을 지정합니다 .

▼ 아래는 꺽은 선형 차트에 적용한 오차 막대가 나타난 결과 입니다 . 이상으로 표준 오차를 차트에 표시하는 방법에 대해 알아 보았습니다 .

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덱스콤·메드트로닉·애보트 제품 국내 허가…24시간 혈당 PYTHON에서 PANDAS 및 NUMPY를 사용하는 기술 분석 라이브러리 - 블로그 파악 '연속혈당' 어디까지 왔나

[칼럼] 문준성 영남대병원 내분비대사내과 교수·대한당뇨병학회 총무이사

기사입력시간 22-02-02 14:46
최종업데이트 22-02-02 14:46

대한내분비학회 연속혈당소위원회 릴레이 칼럼
메디게이트뉴스는 대한내분비학회 연속혈당소위원회 전문가들과 함께 갈수록 중요해지는 연속혈당측정(CGM)의 현황과 전망에 대한 릴레이 칼럼을 연재합니다. 이번 칼럼을 통해 연속혈당의 종류와 원리, 기본 개념을 시작으로 각 대상자별 가이드라인과 사례를 소개합니다. 환자와 의료인 모두에게 도움이 될 수 있도록 연속혈당을 활용한 진료방식 변화와 미래 당뇨병 관리의 그림을 그려볼 예정이오니 많은 관심 바랍니다.

연속혈당의 역사

고대 인도인의 기록과 기원 전 1500년경에 쓰여진 이집트의 파피루스에 소변에 단 맛이 나는 병이 있다고 기록돼 있는 것으로 보아 당뇨병의 존재는 상당히 오래전부터 알려져 왔다. 하지만 지식과 기술의 한계로 소변이 달다는 현상만 어렴풋이 인지할 수 밖에 없었고, 진단을 받아도 마땅한 치료법이 없어 불치병이라는 운명을 받아들여야만 하는 질환으로 오랜 기간 인식돼왔다. 19세기에 들어서야 혈액 속의 포도당을 검출할 수 있었고, 혈당이 만성적으로 높은 상태가 당뇨병이라는 사실을 알게 된 다음에서야 드디어 이 병의 실체를 파악할 수 있었다. 따라서 ‘혈당 측정’은 곧 당뇨병의 진단과 관리의 실제적인 역사와 같다고 할 수 있다.

현재 널리 사용되고 있는 손끝 채혈 혈당기의 원조는 1970년대에 개발됐다. 안톤 클레멘즈(Anton H. Clemens)에 의해 개발됐던 제품은 스트립에 묻은 혈액을 청색광(blue light) 의 반사를 통해 혈당 수치를 알 수 있었다고 한다. 지금보다 크기도 크고 무게도 무거웠을 뿐 아니라(1.4 kg) 고가 장비라 병원 진료실에서만 사용했고 개인이 사용하는 건 언감생심이었다고 한다. 이후 비약적인 기술의 개발로 인해 정확도와 편의성이 크게 개선돼 알려진대로 자가 혈당모니터링(Self monitoring of blood glucose, SMBG) 기기들이 현재 널리 이용되고 있다.

이렇듯 혈당측정이 간편해졌지만 인슐린을 하루 3-4번 사용해야 하는 경우나 야간의 저혈당을 느끼지 못해 생명과 직결된 경우라면 밤낮없이 수시로 혈당을 재야하므로 여전히 불편하다. 이런 불편을 해결하기 위해 1990년대 후반부터 ‘연속혈당측정시스템 (continuous glucose monitoring system, CGMS)’이라는 새로운 혈당 측정기가 개발돼 임상 현장에서 사용되기 시작했다.

미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 최초의 CGMS는 메드트로닉의 ‘CGM GOLD’로 전문가용 CGM이었다. 나도 이 기기를 전공의 시절에 사용해본 기억이 있는데, 3일간 환자에게 전극을 피하에 삽입해 부착한 뒤 3일 뒤 데이터를 볼 수 있는 블라인드 방식이었다. 보통 병원에 입원해 3일간 측정 후에 데이터를 다운로드해 야간의 혈당 변화나 식후 혈당패턴을 확인하는 방식이었다. 물론 혁신적인 기기였지만 당시 결과지에 나온 고혈당과 저혈당의 반복을 보면서 어찌할 줄 몰랐던 기억이 난다. 또 여전히 하루에 손끝 혈당을 3~4회 측정해 후보정을 해야했는데, 만약 혈당 기록이 없으면 정확도에 큰 문제가 생길 수 밖에 없었다.

이후 덱스콤과 애보트도 유사한 형태의 CGMS를 출시했다. 하지만 전문가용 CGMS는 환자가 혈당을 실시간으로 보지 못하므로 저혈당이나 고혈당이 발생할 때 즉각적인 대처가 힘들다는 단점이 있다.

이를 보완하기 위해 실시간(real-time) 감시 형태의 CGMS에 대한 수요가 등장했다. 최초의 실시간형 CGMS는 손목시계 형태의 글루코워치 바이오그래퍼(Glucowatch Biographer)였는데, 상용화되진 못했다. 2004년 메드트로닉이 상용화한 첫번째 실시간 CGMS인 가디언 리얼타일 CGMS(Guardian REAL-Time CGMS)를 출시했다. 다른 회사들도 잇달아 실시간 CGMS를 출시했으나 손 끝 채혈을 통한 혈당의 보정이 계속 필요해 아쉬움이 있었다. 그러다 최근 들어서 미리 혈당이 보정된 상태로 나와 추가적인 혈당 보정이 필요없는(factory-calibration) 기기들이 대중화됐다.

스마트폰이 대중화되면서 환자의 개인 스마트폰으로 직접 혈당을 확인할 수 있는 G5모바일이 2015년 소개됐고, 스마트 워치와 클라우드 서비스를 통한 보호자 및 의료인과의 데이터 공유도 실시간으로 이뤄지고 있다. 이렇듯 IT 기술의 놀라운 발전은 혈당관리를 더욱 더 스마트하게 해줄 수 있게 됐다.

2014년 애보트는 새로운 형태의 CGMS를 출시했는데, 환자가 수신기(또는 휴대폰)로 센서를 스캔하면 포도당 수치를 보여주고 이전에 8시간동안 수집된 혈당 변화까지 보여주는 간헐적 스캔형 CGMS 제품이었다. 기존의 실시간 CGMS보다 사용기간이 14일로 길고 특히 최초로 손끝 채혈로 보정할 필요가 없고 센서와 송신기 일체형이라는 경제적인 부분까지 장점으로 내세우며 인기를 끌었다.

CGMS의 원리와 구성요소

CGMS는 정확히 말하면 혈액 속의 포도당 농도가 아닌 피하지방의 간질액속의 포도당 농도를 측정한다. 혈액 속의 포도당(혈당)이 변하게 되면 간질액 내 포도당 농도가 평형을 이루면서 간접적으로 혈당치를 보여준다. 당연히 혈당 변화의 추이도 알아볼 수 있다. 이런 특성을 이해한다면 필연적으로 혈당값과의 오차가 생길 수 있고, 특히 혈당의 변화가 단시간 내 급속히 변하는 경우에는 간질액의 농도가 평형을 이루기까지 지연(delay)이 일어날 수 있다는 특성을 고려해야 한다.

CGMS는 센서(전극), 송신기(트랜스미터) 그리고 수신기로 이뤄져 있다. 센서는 피부에 삽입된 카터테를 통해 간질액의 포도당 농도를 측정하고, 송신기는 여기서 얻은 데이터를 무선주파수를 이용해서 수신기로 전송하는 역할을 한다. 수신기는 얻은 정보를 디스플레이로 보여주는데, 이전에는 별도의 수신기가 있었지만 최근 기기들은 환자의 휴대폰이나 스마트워치가 그 역할을 대신하기 때문에 수신기는 어플리케이션으로 대체되고 있다.

이와 별도로 각각의 제품마다 센서를 부착시키는 삽입기(어플리케이터)도 포함이 돼있는데 환자 스스로 또는 주위 사람의 도움을 받아 가정에서도 손쉽게 사용할 수 있도록 보조해주는 역할을 한다. 각 회사마다 멀티미디어를 이용한 착용법에 대한 안내를 공개하고 있어 어렵지 않게 사용할 수 있다.

우리나라에서 사용 가능한 CGMS

우리나라에서 사용이 가능한 CGMS 제품을 표에 정리했다. 현재 덱스콤과 메드트로닉, 애보트 세 제품이 식품의약품안전처의 허가를 받고 정식으로 판매되고 있다. 정확도나 작동방식은 유사하지만 각각의 장단점들이 있다. 더불어 환자의 경제적 사정과 선호도를 고려해서 적절하게 선택할 수 있다.

실시간 CGM 과 스캔형 CGM의 가장 큰 차이는 알람 기능의 유무다. 저혈당 무감지증(hypoglycemic unawareness)과 같은 경우라면 실시간 CGM이 적합할 수 있다. 센서의 사용기간도 조금씩 다른데, 가장 긴 제품은 스캔형 CGM인 리브레로 2주까지 사용이 가능하다. 송신기 사용기간도 G6는 3개월 주기로, 가디언센서는 1년 주기로 다르기 때문에 비용이나 선호도 등을 고려할 필요가 있다.

외래 혈당 프로파일(Ambulatory Glucose Profile, AGP)

CGMS를 일정기간 사용하고 나면 혈당 관리의 수준을 파악할 수 있는 보고서가 생성되는데 이를 AGP리포트라고 한다. 여기에는 환자가 사용했던 기간, 비율, 평균 혈당치, 혈당 관리 표시기(Glucose management indicator, GMI), 혈당변동성을 파악할 수 있는 지표와 목표 범위내 비율 (Time in Range, TIR) 등이 포함된다. 또 24시간 시간대별 혈당 추이 그래프와 요일 별 혈당 프로파일도 함께 일목요연하게 제시돼 환자의 혈당 조절 상태를 한 눈에 파악할 수 있게 해준다.

이 중 최근 새로운 혈당 조절 목표로 제시되고 있는 것이 GMI와 TIR이다. GMI는 측정 기간 동안의 평균 혈당을 당화혈색소 수치로 환산한 것이며, 3개월이 아닌 사용 기간 동안의 평균이므로 실제 당화혈색소와 차이가 날 수 있다. TIR은 혈당 목표 범위를 70~180mg/dL로 정했을 때 하루 중 범위 내로 혈당이 조절되는 시간의 비율을 의미하는데, 이전 연구들에서 합병증 발생과 연관이 있는 것으로 잘 알려져 있다. 이는 70%이상이 되도록 조절하는 것이 목표이며, 고령이나 저혈당 위험이 높은 경우에는 50%까지 조절하는 것을 권고하고 있다. 이런 새로운 지표들을 이용해 환자들에게 더 나은 혈당 조절을 가능하게 하는 나침반이 될 수 있다.

CGMS의 사용은 이전에 볼 수 없었던 혈당의 변화를 통해 보다 나은 당뇨병 관리를 가능하게 할 수 있다. 물론, 사용 자체의 효과도 있겠지만 적절한 해석과 적용을 통해 생활 습관의 획기적인 변화가 동반된다면 그 효과는 극대화될 것이다. 향후 이어지는 칼럼들을 통해 구체적인 내용과 사례들이 제시돼 CGMS에 더 친숙해지는 기회가 됐으면 한다.


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