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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

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[Stock]Awesome Oscillator(AO) 지표

Awesome Oscillator(AO)

Awesome Oscillator는 추세의 강도를 측정하고 잠재적인 반전 지점을 식별하는 데 사용되는 기술적 분석 지표입니다. AO는 일반적으로 추세를 확인하거나 반전 가능성을 예측하는 데 사용됩니다.

  • 추세확인: 추세강도 측정하여 추세의 지속 또는 반전을 판단에 도움
  • 가격과 오썸오실레이터 간의 다이버전스(벌어짐)은 잠재적인 추세 반전을 나타냄
  • 오썸오실레이터가 제로라인을 교차하는 것은 추세 변화의 신호로 해석할 수 있음
  • 상승추세에서 두개의 봉우리가 발생했을 때 두 번째 봉우리가 첫번째 봉우리보다 낮을 경우 매도신호로 해석할 수 있음

과거 데이터를 기반으로 하므로 미래 가격의 정확한 예측은 어렵고 모든 시장 상황에 적합하다고 할 수 없으므로 다른 지표와 함께 사용하여야 합니다.

계산

지정한 기간의 중간값에 대한 단기(5)와 장기(34) 평균값의 차입니다.

$$\begin{align}\text{median}&=\frac{\text{High}+\text{Low}}{2}\\\text{AO}&=\text{SMA(Median, fast)}-\text{SMA(Median, solw)}\end{align}$$

위 계산방식에 따라 UDF calculate_ao()를 작성할 수 있으며 파이썬 패키지 pandas_ta의 함수 o(high, low, fast=None, slow=None, offset=None, **kwargs)를 적용할 수 있습니다. 이 함수의 단기(fast)와 장기(slow)의 기본값은 각각 5와 34입니다. 

import numpy as np
import pandas as pd
import yfinance as yf
import pandas_ta as ta
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
st=pd.Timestamp(2024, 9, 1)
et=pd.Timestamp(2025, 4,13)
trgnme="000660.KS"#sk하이닉스
trg=yf.download(trgnme,  st, et)
trg.columns=[i[0] for i in trg.columns]

ao=ta.ao(trg.High, trg.Low)
ao.tail(3)
Date
2025-04-25   -11580.147059
2025-04-28   -10571.617647
2025-04-29    -8853.823529
Name: AO_5_34, dtype: float64
adp=[mpf.make_addplot(ao, panel=1, color="brown",  label="ao"), 
     mpf.make_addplot(ta.ema(trg.Close, 5), panel=0, color="orange", label="EMA5"),
   mpf.make_addplot(ta.ema(trg.Close, 20), panel=0, color="navy", label="EMA20")]
fig, axs=mpf.plot(trg, type="candle", style="yahoo", addplot=adp, volume=False, returnfig=True, figsize=(12,6))
axs[2].axhline(0, color="gray", linestyle="dotted")
axs[0].legend(loc="upper left")
axs[2].legend(loc="upper left")
plt.show()

위 그림에서 ao에서의 변곡의 신호는 주가의 변화에 약간 후진합니다.

  • 0선 아래에 위치: 단기선 < 장기선이므로 약세(하락), 이격이 클수록 추세강함
  • 0선 위에 위치: 단기선 > 장기선이므로 상승
  • 단기선과 장기선의 이격의 폭은 0선과 ao의 이격을 의미
  • |0 - ao| ≈ 0는 단기 ≈ 장기를 의미 그러므로 추세 반전을 암시
    • ao가 0선을 상향돌파는 상승추세로 반전
    • ao가 0선을 하향돌파는 하락추세로 반전
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