피벗포인트(pivot point) 잠재적인 지지선/ 저항선을 예측하기 위해 사용하는 지표로서 이전 거래일의 고가, 저가, 종가를 평균하여 계산하고 이를 기준으로 여러개의 지지선과 저항선을 산출합니다. 피벗포인트(PP) $\text{PP}=\frac{\text{High+Low+Close}}{3}$ High, Low, Close: 이전 거래일의 가격 차수 지지선 저항선 1차 S1 = (2 × PP) - High R1=(2 × PP) - Low 2차 S2 = PP - (High - Low) R2 = PP + (High - Low) 3차 S3 = Low - 2 × (High - PP) R3 = High - 2 × (PP - Low) Pandas_ta에서 직접계산하는 함수는 제공하지 않습니다. 대신에 다음과 같이 UDF를 작성하여 사용합니다. def calculate_pivot(data): result=pd.DataFrame() result["PP"]=(data.High+data.Low+data.Close)/3 result["R1"]=(2*result["PP"])-data.Low result["S1"]=(2*result["PP"])-data.High result["R2"]=result["PP"]+(data.High-data.Low) result["S2"]=result["PP"]-(data.High-data.Low) result["R3"]=data.High+2*(result["PP"] - data.Low) result["S3"]=data.Low-2*(data.High-result["PP"]) return result ...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.