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이동평균들의 계산 단순이동평균(Simple MA, SMA) 지수이동평균(Exponential MA, EMA) RMA(WildeR's Moving Average) SMMA(Smoothed Moving Average) WMA(Weight Moving Average) 이동평균은 가격의 데이터를 평활화하여 추세를 파악하고 트레이딩 진입 및 지점을 확인하는데 적용됩니다. 단순이동평균(Simple MA, SMA), 지수이동평균(Exponential MA, EMA), 가중이동평균(Weighted MA, WMA)등이 있습니다. 단순이동평균(Simple MA, SMA) $$\text{SMA} = \frac{\text{N 기간동안의 가격합계}}{N}$$ pandas_ta 함수 sma(data, length=None, talib=None, offset=None, **kwargs)로 계산할 수 있습니다. data는 pd.Series 형태 length는 MA의 기간 talib는 라이브러리 TA_Lib를 이용할지에 대한 선택 offset은 결과값의 이동을 나타냅니다. offset=2이면 결과가 2행의 앞서이동하는 것으로 .shift(2)와 같습니다. 반대후진이동은 음수로 지정됩니다. 또한 Series.rolling(window).mean()으로 계산됩니다. 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"]] sma=trg.t...

이동평균선의 크로스 표시 다음은 일정기간의 sk 하이닉스의 종가를 호출한 것입니다. import numpy as np import pandas as pd import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False st=pd.Timestamp(2024,1, 10) et=pd.Timestamp(2024, 9,25) hy=pd.DataFrame(yf.download("000660.KS",st, et)["Close"]) hy.head(3) Close Date 2024-01-10 133500.0 2024-01-11 136000.0 2024-01-12 134100.0 이동평균은 DataFame/Series.rolling(기간).mean() 함수를 사용하여 결정합니다. hy["sm5"]=hy.Close.rolling(5).mean() hy["sm20"]=hy.Close.rolling(20).mean() hy=hy.dropna() hy.head(3) Close sm5 sm20 Date 2024-03-07 164900.0 163260.0 153545.0 2024-03-08 171...