[코인]나만의 차트 및 데이터 추출방법 (MACD/TSI) (7)

 

def getDataFrameConverter_N1(self, idx, ticker, strDate, df):
    try:
        self.df = df

        ar_MACD = []
        MACD = PANTA.macd(self.df['close'], 12, 26, 19)
        MACD_1 = MACD.MACD_12_26_19.iloc[-1]
        MACD_2 = MACD.MACD_12_26_19.iloc[-2]
        MACD_3 = MACD.MACD_12_26_19.iloc[-3]
        MACD_4 = MACD.MACD_12_26_19.iloc[-4]
        # MACD_SM = self.AVGUTIL.getMACDSmoothLength_N3(MACD, "MACD", 20)

        MACD_SM_1 = MACD.MACDs_12_26_19.iloc[-1]
        MACD_SM_2 = MACD.MACDs_12_26_19.iloc[-2]
        MACD_SM_3 = MACD.MACDs_12_26_19.iloc[-3]
        MACD_SM_4 = MACD.MACDs_12_26_19.iloc[-4]

        MACD_BAR_1 = MACD.MACDh_12_26_19.iloc[-1]
        MACD_BAR_2 = MACD.MACDh_12_26_19.iloc[-2]
        MACD_BAR_3 = MACD.MACDh_12_26_19.iloc[-3]
        MACD_BAR_4 = MACD.MACDh_12_26_19.iloc[-4]



        time.sleep(0.2)
    except Exception as e:
        print(f" _____ getDataFrameConverter _____ {ticker} _____ {e}")
    finally:
        pass

 

이 코드는 TSI (True Strength Index) 값을 추출하여, 해당 값과 **신호선 (Signal Line)**을 계산하는 방식으로 구성되어 있습니다. 아래는 이 코드의 기능에 대한 SEO-friendly 설명입니다.

TSI (True Strength Index) 계산 및 활용

**True Strength Index (TSI)**는 가격 변화의 강도와 추세를 측정하는 기술적 지표입니다. TSI는 가격의 변화량을 두 번의 **지수 이동 평균 (EMA)**으로 매끄럽게 처리하여, 시장의 추세 강도와 지속 가능성을 분석하는 데 유용합니다.

1. TSI 계산

TSI = TA.TSI(self.df, 10, 13, 13)

 

TA.TSI(): 이 함수는 TSI를 계산하는 함수입니다. 파라미터로 self.df(종가, 고가, 저가 등의 데이터가 포함된 DataFrame)를 제공하고, TSI 계산에 사용될 기간을 지정합니다.

• 첫 번째 값 10은 가격 변화의 기간입니다.
• 두 번째 값 13은 **EMA(지수 이동 평균)**에 적용할 단기 기간입니다.
• 세 번째 값 13은 **EMA(지수 이동 평균)**에 적용할 장기 기간입니다.

2. 최근 4개 TSI 값 추출

TSI_1 = TSI.TSI.iloc[-1]
TSI_2 = TSI.TSI.iloc[-2]
TSI_3 = TSI.TSI.iloc[-3]
TSI_4 = TSI.TSI.iloc[-4]

TSI.TSI에서 최근 4개의 TSI 값을 추출합니다. iloc을 사용하여 마지막 4개 값에 접근합니다.

 

3. TSI 값의 NaN 처리

TSI_1 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_1)
TSI_2 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_2)
TSI_3 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_3)
TSI_4 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_4)

self.AVGUTIL.setIsNAN() 함수는 NaN 값을 처리하여, 0으로 대체합니다. 데이터의 결측값을 처리하여 계산의 정확성을 높입니다.

 

4.  신호선(Signal Line) 추출

TSI_SM_1 = TSI.signal.iloc[-1]
TSI_SM_2 = TSI.signal.iloc[-2]
TSI_SM_3 = TSI.signal.iloc[-3]
TSI_SM_4 = TSI.signal.iloc[-4]

TSI.signal에서 TSI의 신호선(Signal Line) 값을 추출합니다. 신호선은 TSI 값의 **지수 이동 평균(EMA)**을 나타내며, 이를 통해 추세의 전환점을 포착할 수 있습니다.

 

5. TSI 신호선 값의 NaN 처리

TSI_SM_1 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_SM_1)
TSI_SM_2 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_SM_2)
TSI_SM_3 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_SM_3)
TSI_SM_4 = self.AVGUTIL.setIsNAN(TSI_SM_4)

신호선 값도 NaN 처리를 통해 안정성을 유지합니다.

 

6. 성능 최적화

time.sleep(0.2)

데이터 처리 후 일정 시간 동안 대기하여 시스템 부하를 줄이고, API 호출 제한이나 과부하를 방지합니다.

 

SEO 최적화된 설명:

이 코드는 **True Strength Index (TSI)**를 계산하고, TSI 신호선과 최근의 TSI 값을 추출하여 시장의 추세 강도를 분석하는 데 사용됩니다. 주식, 암호화폐, 외환 거래 등 다양한 금융 시장에서 사용될 수 있는 TSI 지표는 가격의 변동성과 추세의 지속성을 측정하는 데 중요한 역할을 합니다.

TSI 지표의 활용:

• 추세 분석: TSI 지표는 시장의 상승 또는 하락 추세가 얼마나 강한지를 판단할 수 있도록 도와줍니다.
• 과매수/과매도 상태: TSI 값이 높은 경우 강한 상승 추세를, 낮은 경우 하락 추세를 나타낼 수 있으며, 이를 통해 과매수 및 과매도 상태를 파악할 수 있습니다.
• 신호선 크로스오버: TSI와 TSI 신호선의 교차는 주식이나 자산의 가격이 반전할 가능성이 있는 중요한 시점을 나타냅니다.

중요 키워드:

• True Strength Index (TSI)
• TSI 계산 방법
• TSI 신호선
• TSI 활용
• 추세 분석
• 가격 강도 지표
• 주식 기술적 분석
• 시장 추세 강도
• 기술적 분석 지표
• 과매도/과매수 분석

결론

이 코드는 True Strength Index (TSI) 값을 효율적으로 계산하고, 신호선과 함께 최근의 TSI 값을 추출하여 시장 추세의 강도와 변화를 평가합니다. 이를 통해 투자자는 보다 정확한 기술적 분석을 기반으로 매매 결정을 내릴 수 있습니다. TSI는 추세를 파악하고, 시장의 변동성을 이해하는 데 중요한 도구가 될 것입니다.