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Double Exponential Moving Average EMA의 지연을 줄이기 위해 개발된 기술적 지표로서 EMA보다 최근 가격에 더 민감하게 반응하므로 단기매매의 추세 전환을 거 빠르게 포착하는 데 도움이 됩니다. 단일 EMA : EMA1 EMA2: EMA1의 지수이동평균 DEMA = (2· EMA1)-EMA2 talib.DEMA(data, timeperiod) 함수를 적용합니다. 다음은 일정기간의 주가에 대한 봉차트에 DEMA 5일, 20일 결과를 작성한 것입니다. 다양한 DEMA 플롯을 작성하기 위해 위 함수를 적용한 결과를 그래프로 작성하기 위한 UDF를 작성 사용하였습니다. def dema_plot(data, periods=[5, 20]): if type(data) == pd.core.series.Series: df = data else: df = data["Close"] result=pd.DataFrame() for i in periods: result[f'dema_{i}']=talib.DEMA(df, timeperiod=i) plt.plot(result[f'dema_{i}'], label=f'dema_{i}') plt.grid(True) plt.legend(loc="upper left") return result import numpy as np import pandas as pd import yfinance as yf import talib import matplotlib.pyplot as plt st=pd.Timestamp(2024,1, 1) et=pd.Timestamp(2025, 4,28) trgnme="000660.KS" trg=yf.download(trgnme, st, et) trg.colu...