ATR (Average True Range)
시장 변동성을 측정하는 지표로 특정기간 동안 가격의 방향이 아닌 변동폭의 평균을 나타냅니다.
계산방법
- 각 기간의 True range(TR)을 계산
- $$\text{TR} = \text{max(당일고가 - 당일저가, |당일고가 - 전일종가|, |당일저가 - 전일종가|)}$$
- ATR은 일정기간 TR의 이동평균으로 일반적으로 14일을 사용합니다. 초기 ATR은 처음 14개의 TR값의 산술평균으로 계산하며 이루 ATR은 다음과 같이 계산합니다.
- $$\text{ATR}_t = \frac{\text{ATR}_{t-1} \times (n-1)+\text{TR}_t}{n}$$
- ATRt, ATRt-1: 현재 t와 이전 시점의 ATR 값
- n: ATR 계산기간(일반적으로 14)
- TRt: 현재 기간의 TR
pandas_ta.atr(high, low, close, length=None, mamode=None, talib=None, drift=None, offset=None, **kwargs)
를 사용하여 계산합니다. 위 계산과는 약간의 차이를 보이며 mamode에 이동평균의 방식을 지정함으로서 TR의 이동평균을 계산합니다. 기본값은 wilder's smoothing MA(RMA)입니다. 매개변수 diff를 사용하여 현재와 이전의 차이를 1이외의 더 차이나게 지정할 수 있습니다. 기본값은 1입니다. 인수중 percent=True로 지정하면 "atrt*100/종가"로 계산한 결과를 반환합니다.
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, 4,30) trgnme="000660.KS" trg=yf.download(trgnme, st, et) trg.columns=[i[0] for i in trg.columns] atr=ta.atr(trg.High, trg.Low, trg.Close, percent=True) atr.tail(3)
Date 2025-04-25 3.999143 2025-04-28 3.946917 2025-04-29 3.839446 Name: ATRr_14p, dtype: float64
위 결과를 그래프로 작성합니다.
adp=[mpf.make_addplot(atr, panel=1, color="brown", label="atr"), 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(atr.mean(), color="gray", linestyle="dotted", label=r"$\mu$") axs[0].legend(loc="upper left") axs[2].legend(loc="upper left") plt.show()
위 두개의 그래프는 가격의 변동에 의해 ATR의 변화를 보임을 나타냅니다. 추세의 방향과는 무관하며 가격 변동에 반응을 보이지만 평활화 기능으로 인해 가격 변화가 반응은 그 크기에 따라 제한적입니다. 또한 가격변화에 따른 반응이 후진적입니다. 단지 다음을 참고할 수 있습니다.
- ATR 상승: 시장의 변동성이 증가하고 있음을 나타냅니다. 이는 가격 움직임의 폭이 커지고 추세가 강화될 수 있는 신호로 해석될 수 있습니다.
- ATR 하락: 시장의 변동성이 감소하고 있음을 나타냅니다. 이는 가격 움직임이 제한적이고 횡보 추세가 나타날 수 있음을 시사합니다.
위 두 사항을 기반으로 ADX와 같은 다른 지표와 연계가 필요합니다. 이 지표를 독단적으로 사용하는 것은 위험합니다.
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