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SONAR 주가의 평균 변화율 추이를 분석하여 상승 및 하락 강도를 측정하여 사용하는 기술적 지표입니다. 현재 지수이동평균과 과거이동평균의 차를 계산 SONAR = EMA(Close, n) - EMA(Close, n)_K일 전 Close : 종가 n: EMA의 기간을 일반적으로 9일 k: 현재의 이동지수평균과 비교하기 위한 과거 이동평균의 기간으로 일반적으로 6일 신호선 = SMA(SONAR, m) m: SONAR의 이동평균 기간으로 일반적으로 5일 pandas_ta에서는 SONAR를 직접 계산할 수 있는 함수를 제공하지 않지만 pandas_ta.ema() 함수를 적용하여 UDF를 작성할 수 있습니다. def sonar(series, n=9, k=6, m=5): ema_n=ta.ema(series, length=n) ema_n_k=ema_n.shift(k) sonar_line=ema_n - ema_n_k singal_line=ta.ema(sonar_line, length=m) return pd.DataFrame({"SONAR": sonar_line, "SIGNAL": singal_line}) 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(2024,9, 1) et=pd.Timestamp(2025, 5,8) trgnme="000660" trg=fdr.DataReader(trgnme, st, et)[["Open", "High", "Low", "Close", "...