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PSAR(Parabolic Stop and Reverse) 추세의 방향 파악, 잠재적인 추세의 반전 시점 예측에 사용되는 지표입니다. 가격차트 위에 점으로 표시됩니다. PSAR은 상승과 하락 추세에 따라 약간 다른 공식을 사용하며 가속요소(Accerleration Factor, AF)와 극점(Extreme Point, EP)으로 계산됩니다. AF의 초기값은 0.02를 사용하며 상승추세에서 최고점 그리고 하락추세에서 최저점이 발생할 때마다 0.02씩 증가합니다. 일반적으로 최고점은 0.2로 제한됩니다. EP는 상승추세에서 현재 추세에서 최고가, 하락추세에서는 현재추세에서 최저가가 되며 새로운 최고가 또는 최저가가 발생하면 EP 값이 업데이트 됩니다. pandas.psar(high, low, close=None, af0=None, af=None, max_af=None, offset=None, **kwargs) 함수로 계산합니다. af0, af의 기본값은 0.02이며 max_af의 기본값은 0.2입니다. long, short, af, and reversal 칼럼들로 구성된 DataFrame을 반환합니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pandas_ta as ta import FinanceDataReader as fdr import matplotlib.pyplot as plt import mplfinance as mpf st=pd.Timestamp(2024,5, 1) et=pd.Timestamp(2025, 5,10) trgnme="000660" trg=fdr.DataReader(trgnme, st, et)[["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]] psar=trg.ta.psar() psar.tail(3) ...