볼린저밴드 활용 전략
볼린저밴드를 활용하여 아래와 같은 전략을 세워볼 수 있습니다.
- 적절한 볼린저 밴드 설정
볼린저 밴드는 증권서 HTS, MTS에서 제공하며 사용자가 원하는 범위를 설정할 수 있습니다. 중심선, 상한선, 하한선을 적절히 설정하여 적절한 트레이딩 시점을 찾을 수 있습니다. - 상향/하향 전환점 파악
볼린저 밴드를 통해 상향/하향 전환점을 파악하여 적절한 거래 조건을 설정할 수 있습니다. - 볼린저 밴드와 함께 사용하는 기술적 분석
다른 기술적 지표와 볼린저 밴드를 함께 사용하여 거래 결정을 더욱 확실하게 할 수 있습니다. - 매수/매도 가격 설정
볼린저 밴드를 통해 매수/매도 가격을 적절하게 설정하여 수익을 최대화할 수 있습니다. - 다양한 주식에 대한 볼린저 밴드 분석
주식 트레이딩에서 서로 다른 주식에 대한 볼린저 밴드 분석을 수행하여 각각의 주식에 대한 적절한 트레이딩 전략을 수립할 수 있습니다.
이외에도 맥점, 상한돌파, 하한돌파, 검색조건을 활용해서 타이밍을 잡고, 중심선*상한선*하한선을 몇일로 해야되니 등등 엄청나게 많은 각자의 활용 방법이 있습니다..
볼린저밴드 Bollinger Bands 란?
볼린저밴드 Bollinger Bands 는 트레이딩 분석에서 널리 사용되는 금융 보조지표입니다. John Bollinger에 의해 1980년대에 개발된 금융 시장의 변동성을 나타내는 주가의 변동을 분석하는 데 사용되는 기술적 지표입니다.
볼린저밴드는 중심선 Middle Band 과 상한선 Upper Band, 하한선 Lower Band 으로 구성됩니다. 중심선은 주식의 이동 평균선입니다. 20일 이동평균선 Moving Average 을 기준으로 표준 편차 Standard Deviation 를 가지는 상한선과 하한선을 사용합니다.
볼린저밴드는 주가가 상승할 때 상한선에서 정지하고, 하락할 때 하한선에서 정지할 것이라는 가정을 기반으로 합니다. 따라서, 주가가 상한선 또는 하한선에서 거래될 때 상승 또는 하락의 경우가 많습니다. 따라서, 상한선이나 하한선에서 거래될 때 주가의 상승 또는 하락의 패턴이 많이 나타날 것으로 예상하고 이러한 정보를 기반으로 거래 전략을 수립할 수 있습니다.
볼린저 밴드는 주가의 상승 혹은 하락 추세를 파악하는데 매우 유용한 지표이지만, 이 지표만으로 거래 전략을 수립하는 것은 충분하지 않습니다. 주가 분석은 여러 가지 지표를 종합적으로 분석하고 검토하는 것이 좋습니다. 주가의 변동 추세, 시장 경기, 기업의 재무 상태, 정책 등도 함께 고려해야 합니다.
볼린저밴드를 구하는 Python 함수
import pandas as pd
import numpy as np
# 볼린저밴드 계산 함수
def calculate_bollinger_bands(close_prices, window=20, num_of_std=2):
# 이동평균선 계산
sma = close_prices.rolling(window=window).mean()
# 이동평균선 기준으로 표준편차 계산
std = close_prices.rolling(window=window).std()
# 볼린저 밴드 계산
upper_band = sma + num_of_std * std
lower_band = sma - num_of_std * std
return sma, upper_band, lower_band
# 함수 사용
close_prices = pd.Series([30, 25, 35, 32, 28, 40, 38, 33, 35, 30, 25, 28])
sma, upper_band, lower_band = calculate_bollinger_bands(close_prices, window=3, num_of_std=2)
print("SMA:")
print(sma)
print("Upper Band:")
print(upper_band)
print("Lower Band:")
print(lower_band)
# 출력 결과
SMA:
0 NaN
1 NaN
2 30.000000
3 30.666667
4 31.666667
5 34.333333
6 36.000000
7 37.666667
8 35.333333
9 32.666667
10 28.333333
11 27.666667
dtype: float64
Upper Band:
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 34.402387
4 36.039603
5 40.267261
6 43.215587
7 44.068728
8 42.618794
9 38.174386
10 32.916667
11 32.958792
dtype: float64
Lower Band:
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 25.597613
4 27.293731
5 28.399405
6 28.784413
7 31.264606
8 28.048872
9 27.159947
10 23.750000
11 22.374541
dtype: float64
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