가속도 밴드(Acceleration Bands)
가격변동성의 변화를 시각적으로 나타내어 잠재적인 추세반전 시점을 예측하는데 사용되는 기술적 지표입니다. 이 지표는 중심선과 상한, 하한밴드로 구성되며 중심선으로 고가와 저가의 평균을 사용합니다. 구성과 전체적인 형태는 Bollinger bands와 유사하지만 종가의 단순이평을 중심선으로 사용하는데 반해 고가와 저가의 평균으로 중심선을 사용하고 상한과 하한 밴드를 고가, 중심선, 저가로 계산함으로서 가격의 움직임의 가속도에 촛점을 맞춥니다.
$$\begin{align} \text{중심가격} &= \frac{\text{고가 + 저가}}{2}\\\text{중심선} &= \text{SMA(중심가격, length)}\\ \text{상한밴드} &= \text{중심선} + (\text{고가 - 중심선})\times \text{width}\\ \text{하한밴드} &= \text{중심선} - (\text{중심선 - 저가})\times \text{width}\end{align}$$width는 상한 및 하한 밴드가 중심선으로 부터 얼마나 떠러어 있을지를 결정하는 역할을 합니다.
위 식과 같이 상한밴드는 고가와 중심선 사이의 변동성, 하한밴드는 중심선과 저가사이의 변동성을 반영합니다. 그러므로 추세가 강화된다면 고가, 중심선 또는 중심선과 저가의 차가 커질 것입니다. 반대로 이 차가 작아진다면 즉, 밴드의 폭이 좁아진다면 추세의 약화 또는 반전 가능성을 시사할 수 있습니다.
- 추세 확인:
- 상승 추세: 밴드의 폭이 넓어지면서 가격이 상한 밴드 근처에서 움직이거나 상한 밴드를 돌파하는 것은 상승 추세가 강하게 지속될 가능성을 나타냅니다.
- 하락 추세: 밴드의 폭이 넓어지면서 가격이 하한 밴드 근처에서 움직이거나 하한 밴드를 돌파하는 것은 하락 추세가 강하게 지속될 가능성을 나타냅니다.
- 추세 반전 가능성:
- 가격이 상한 밴드를 강하게 벗어난 후 다시 밴드 안으로 진입하거나, 상한 밴드와 하한 밴드 사이에서 움직임이 둔화되는 것 그리고 밴드 폭이 좁아지는 것은 상승 추세의 약화 또는 반전 가능성을 시사할 수 있습니다.
- 가격이 하한 밴드를 강하게 벗어난 후 다시 밴드 안으로 진입하거나, 상한 밴드와 하한 밴드 사이에서 움직임이 둔화되는 것 그리고 밴드의 폭이 좁아지는 것은 하락 추세의 약화 또는 반전 가능성을 시사할 수 있습니다.
- 변동성 측정: 밴드 폭은 시장의 변동성을 나타냅니다. 밴드 폭이 넓어지면 변동성이 증가하고, 좁아지면 변동성이 감소하는 것으로 해석할 수 있습니다. 변동성이 극도로 낮아지는 구간은 가격 움직임의 폭발적인 증가 (추세 시작 또는 급격한 변동)를 예고할 수 있습니다.
가격이 상한밴드를 돌파할 때 매수신호, 하한밴드를 돌파할 때 매도 신호로 해석할 수 있지만 이 경우는 추세가 강함의 조건이 필요합니다. 즉, 밴드의 폭이 넓어야 한다는 조건이 필요하지만 넓다는 기준이 객관적이지 않기 때문에 다른 지표와의 연합이 필요합니다. 또한 일반적으로 밴드의 폭이 작은 횡보장에서 이러한 가격의 움직임이 잦을 수 있으므로 오신호일 가능성이 큽니다.
pandas_ta.accbands(high, low, close, length=None, c=None, mamode=None, …)으로 계산합니다. 위 식과 계산과정에 약간의 차이가 있지만 전체적인 형태는 동일합니다. help(ta.accbands) 참조
import numpy as np import pandas as pd import yfinance as yf import pandas_ta as ta import matplotlib.pyplot as plt st=pd.Timestamp(2024,1, 1) et=pd.Timestamp(2025, 4,29) trgnme="000660.KS" trg=yf.download(trgnme, st, et) trg.columns=[i[0] for i in trg.columns]
evb=ta.accbands(trg.High, trg.Low, trg.Close) evb.tail(3)
| ACCBL_20 | ACCBM_20 | ACCBU_20 | |
|---|---|---|---|
| Date | |||
| 2025-04-24 | 167908.209116 | 180975.0 | 195683.209116 |
| 2025-04-25 | 167342.571434 | 180230.0 | 194417.571434 |
| 2025-04-28 | 166880.946235 | 179795.0 | 193755.946235 |
위 가속도 밴드와 비교하기 위해 볼린저밴드를 계산합니다. ta.bbands() 함수를 사용합니다.
bb=ta.bbands(trg.Close) bb.tail(3)
| BBL_5_2.0 | BBM_5_2.0 | BBU_5_2.0 | BBB_5_2.0 | BBP_5_2.0 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Date | |||||
| 2025-04-24 | 171874.666842 | 176940.0 | 182005.333158 | 5.725481 | 0.634246 |
| 2025-04-25 | 171537.802529 | 178820.0 | 186102.197471 | 8.144724 | 0.883126 |
| 2025-04-28 | 172653.483596 | 179900.0 | 187146.516404 | 8.056161 | 0.644897 |
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplots_adjust(hspace=0.3)
plt.subplot(211)
candleChart(trg)
plt.plot(evb.iloc[:,0], lw=2, label="upper")
plt.plot(evb.iloc[:,1], lw=2, label="middle")
plt.plot(evb.iloc[:,2], lw=2, label="lower")
xaxis_form(ax=False)
plt.xlim(pd.to_datetime("2024-09-02"), pd.to_datetime("2025-05-01"))
plt.grid(True)
plt.legend(loc="upper left")
plt.title("Acceleration Bands")
plt.subplot(212)
candleChart(trg)
plt.plot(bb.iloc[:,0], lw=2, label="upper")
plt.plot(bb.iloc[:,1], lw=2, label="middle")
plt.plot(bb.iloc[:,2], lw=2, label="lower")
xaxis_form(ax=True)
plt.xlim(pd.to_datetime("2024-09-02"), pd.to_datetime("2025-05-01"))
plt.grid(True)
plt.legend(loc="upper left")
plt.title("Bolinger Bands")
plt.show()
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