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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

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CKSP(Chande Kroll Stop)

CKSP(Chande Kroll Stop)

ATR을 활용하여 롱포지션과 숏포지션에 대한 최적의 손절매 수준 파악하기 위한 지표입니다.

  • ATR 계산
  • 초기 stop 수준 계산
    • 초기 고가 스톱: 최근 p 기간동안 최고가 -(c × ATR)
    • 초기 저가 스톱: 최근 p 기간동안 최저가 +(c × ATR)
  • 최종 stop 수준 계산
    • 숏 스톱:최근 q 기간 동안 초기 고가 stop 수준 중 가장 높은 값
    • 롱 스톱:최근 q 기간 동안 초기 저가 stop 수준 중 가장 낮은 값

pandas_ta.cksp(high, low, close, p=None, x=None, q=None, tvmode=None, offset=None, **kwargs)로 계산하며 p, x, q의 기본값은 각각 10, 1, 9입니다.

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(2024,1, 1)
et=pd.Timestamp(2025, 5, 3)
trgnme="000660"
trg=fdr.DataReader(trgnme,  st, et)[["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]]

cksp=trg.ta.cksp()
cksp.tail(3)
CKSPl_10_3_20 CKSPs_10_3_20
Date
2025-04-30 196785.742040 184249.957734
2025-05-02 190197.167836 184249.957734
2025-05-07 187816.705947 184249.957734 
cksp=trg.ta.cksp()
adf=[mpf.make_addplot(cksp.iloc[:,0], panel=0, color="brown",  label="Long"),
     mpf.make_addplot(cksp.iloc[:,1], panel=0, color="navy", label="short")]
f, axs=mpf.plot(trg, type="candle", style="yahoo", volume=False, addplot=adf, returnfig=True, figsize=(12,5))
ga=gridspec.GridSpec(2,1, height_ratios=[1,1])
axs[0].legend(loc="upper left")
plt.show()
  • 변동성이 크면 ATR은 증가하므로 short stop과 long stop의 이격이 증가하면 추세가 강함을 나타냄
  • 변동성이 작으면 ATR은 감소하므로 short stop과 long stop의 이격이 감소하므로추세의 약해짐 또는 횡보를 나타냄
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