sons dataStory

Coppock Curve 장기 투자자들을 위해 개발된 기술적 분석 지표로, 특히 상당한 시장 하락 이후 주요 매수 기회를 포착하는 데 사용됩니다. sumRoc = RoC(14) + RoC(11) Coppock} = WMA(sumRoc, 10) WMA (Weighted Moving Average, 가중 이동 평균) RoC (Rate of Change, 가격 변화율) 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), pane...