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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

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[stock] Coppock Curve

Coppock Curve

장기 투자자들을 위해 개발된 기술적 분석 지표로, 특히 상당한 시장 하락 이후 주요 매수 기회를 포착하는 데 사용됩니다.

  1. sumRoc = RoC(14) + RoC(11)
  2. Coppock} = WMA(sumRoc, 10)

pandas_ta.coppock(close, length=None, fast=None, slow=None, offset=None, **kwargs) 함수로 계산합니다. length의 기본값은 10이며 ROC 계산을 위한 기간은 2가지입니다. fast, slow로서 각각의 기본값은 11, 14일 입니다. 

import numpy as np
import pandas as pd
import FinanceDataReader as fdr
import pandas_ta as ta

st=pd.Timestamp(2024,9, 1)
et=pd.Timestamp(2025, 5,7)
trgnme="000660"
trg=fdr.DataReader(trgnme,  st, et)[["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]]

coppock=trg.ta.coppock(length=5)
coppock.tail(3)
Date
2025-04-30    4.708481
2025-05-02    5.860197
2025-05-07    8.467832
Name: COPC_11_14_5, dtype: float64
adf=[mpf.make_addplot(trg.ta.ema(5), panel=0, color="brown",  label="sma_10"),
     mpf.make_addplot(trg.ta.ema(20), panel=0, color="navy",  label="ema_10"),
     mpf.make_addplot(coppock, panel=1, color="brown", label="coppock")]
f, axs=mpf.plot(trg, type="candle", style="yahoo",  volume=False, addplot=adf, returnfig=True, figsize=(12,4))
axs[0].legend(loc="upper left")
axs[2].axhline(0, color="navy", ls="dashed")
axs[2].legend(loc="upper left")
plt.show()
  • 0선 아래에서 저점을 찍고 위로 방향을 틀 때 매수신호. 이는 상당한 하락 추세가 끝나고 새로운 장기 상승 추세가 시작될 수 있음을 시사
  • 코포크 곡선 자체가 매도 신호를 위해 설계된 것은 아니지만, 일부 분석가들은 지표가 0선 위에서 고점을 찍고 아래로 방향을 틀 때 모멘텀 약화와 잠재적인 하락 추세로의 전환을 나타내는 매도 신호로 해석하기도 합니다.

코포크 곡선은 월봉 차트에 가장 적합하며, 주요 시장 반전을 찾는 장기 투자자를 위한 도구입니다. 더 짧은 기간의 차트에도 적용할 수 있지만, 신호의 신뢰성은 떨어질 수 있습니다.

다른 많은 모멘텀 지표와 마찬가지로 코포크 곡선은 후행성 지표입니다. 즉, 과거 가격 움직임을 기반으로 신호를 제공하므로 시장 저점을 정확하게 포착하지 못할 수 있습니다. 오히려 상승세가 시작되었음을 확인하는 데 목적이 있습니다.

주요 매수 신호는 지표가 음수 영역에 있다가 0선을 상향 돌파할 때 발생합니다.

상대 강도 지수 (RSI)와 같은 오실레이터와 달리 코포크 곡선에는 특정 과매수 또는 과매도 수준이 없습니다. 해석은 주로 0선을 기준으로 곡선의 방향과 전환에 초점을 맞춥니다.

신호의 신뢰도를 높이기 위해 추세선, 이동 평균, 다른 모멘텀 지표 등 다른 기술적 분석 도구와 함께 사용하는 것이 일반적입니다.

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