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[matplotlib]quiver()함수

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[stock]일정기간별 정규화(cdl_z)

캔들 스틱 정규화(cdl_z)

주가 자료의 시가, 고가, 저가, 종가를 일정기간마다 정규화 즉, zscore화 합니다.

pandas_ta.cdl_z(open_, high, low, close, length=None, full=None, ddof=None, offset=None, **kwargs)를 사용합니다. 이 함수는 지정한 기간(length, 기본값 10)을 기준으로 값들을 정규화합니다. 

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, 5,3)
trgnme="000660.KS"
trg=yf.download(trgnme,  st, et)
trg.columns=[i[0] for i in trg.columns]
norm=ta.cdl_z(trg.Open, trg.High, trg.Low, trg.Close)
norm.tail(3)
open_Z_30_1 high_Z_30_1 low_Z_30_1 close_Z_30_1
Date
2025-04-29 -0.459451 -0.554759 -0.450651 -0.480061
2025-04-30 -0.616406 -0.694813 -0.568823 -0.650329
2025-05-02 -0.544643 -0.225700 -0.399780 -0.014782 
norm.columns=["Open", "High", "Low", "Close"]
adp=[mpf.make_addplot(norm, type="candle", mav=[5, 20], panel=1, title="normalize(10)")]
mpf.plot(trg, type="candle", style="yahoo", mav=[5, 20], addplot=adp, volume=False, figsize=(12,6), title="original")

정규화한 데이터의 경우 추세의 구분이 보다 명확해집니다. 정규화는 평균을 0, 표준편차를 1로 조정한 상태에서 각 값의 위치를 알려줍니다.

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