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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

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[stock] Chop 지표

Chop

시장의 추세 또는 횡보 상태를 판단하는데 도움을 주는 지표로서 수치화한 결과를 나타냄

  • True Range (TR) 계산:
    • TR=max(High−Low,High−Closeprev,Low−Closeprev|)
    • 여기서 High는 당일 고가, Low는 당일 저가, Closeprev 는 전일 종가입니다.
  • 설정된 기간 (n) 동안의 True Range 값을 합산합니다.
    • $\text{ATR Sum}_n = \sum^n_{i=1}\text{TR}_i$
  • 설정된 기간 (n) 동안의 최고가(HH)와 최저가(LL)를 찾습니다.
  • 차프 지수 (CHOP) 계산:
    • $\text{CHOP}=100×\frac{ \log\left(\frac{\text{ATR Sum}_n}{\text{HH}_n - \text{LL}_n} \right) }{\log(n)}$
    • n은 차프 지수를 계산하는 기간입니다.

추세는 큰 변동성을 기반으로 합니다. 그러므로 고가와 저가의 차이가 크기 때문에 Chop값이 작아집니다. 반대로 횡보구간은 그 차이가 작기 때문에 큰 Chop를 보입니다. 이러한 경우는 추세추종 전략의 효율성이 저하될 수 있습니다.

Chop의 절대값보다는 과거값과의 비교 또는 특정기준선을 통해 시장상황을 판단합니다.

pandas_ta.chop(high, low, close, length=None, atr_length=None, ln=None, scalar=None, drift=None, offset=None, **kwargs)로 계산할 수 있습니다.

  • ATR sum을 계산하는 기간 length로 기본값은 14
  • ATR은 TR의 이동평균값으로 이 기간은 atr_length로 조정하며 기본값은 1입니다. 기본값의 경우 ATR 대신 TR을 사용하는 것입니다.
  • 위 식의 tr을 계산하는 과정에서 이전이 종가를 사용합니다. 이전의 기간을 drift로 조정하며 기본값은 1입니다.
  • ln= True일 경우 자연로그, False일 경우 대수로그(log10)를 사용하며 기본값은 False
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"]]


chop=trg.ta.chop(20)
chop.tail(3)
Date
2025-04-29    46.318631
2025-04-30    52.769038
2025-05-02    57.873517
Name: CHOP_20_1_100, dtype: float64
chop=trg.ta.chop()
adf=[mpf.make_addplot(trg.ta.ema(5), panel=0, color="brown", label="ema5"),
     mpf.make_addplot(trg.ta.ema(20), panel=0, color="navy", label="ema20"),
     mpf.make_addplot(chop, panel=1, color="brown", label="chop")]
f, axs=mpf.plot(trg, type="candle", style="yahoo", volume=False, addplot=adf, returnfig=True, figsize=(12, 6))
axs[0].legend(loc="upper left")
axs[2].legend(loc="upper left")
axs[2].axhline(61.8, color="orange", ls="dashed")
axs[2].axhline(38.2, color="orange", ls="dashed")
plt.show()

추세는 큰 변동성을 기반으로 합니다. 그러므로 고가와 저가의 차이가 크기 때문에 Chop값이 작아집니다. 반대로 횡보구간은 그 차이가 작기 때문에 큰 Chop를 보입니다. 이러한 경우는 추세추종 전략의 효율성이 저하될 수 있습니다.

Chop의 절대값보다는 과거값과의 비교 또는 특정기준선을 통해 시장상황을 판단합니다.

  • 높은 값 (일반적으로 61.8 이상): 횡보 또는 추세가 약한 구간으로 해석될 수 있음
  • 낮은 값 (일반적으로 38.2 이하): 강한 추세를 형성할 가능성이 있는 구간으로 해석될 수 있음
  • 중간 값: 명확한 추세나 횡보 상태를 나타내지 않음

  • 차프 지수는 시장의 방향을 예측하는 지표가 아니라, 현재 시장의 상태 (추세 vs. 횡보)를 판단하는 데 도움을 주는 지표이며 설정 기간 (n)에 따라 지표의 민감도가 달라질 수 있습니다.

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