MACD 활용 방법과 파이썬 함수

MACD 활용 전략

• MACD 라인이 시그널 라인을 상향 돌파하는 매수 신호 확인
  MACD 라인이 시그널 라인 아래에 있을 때, MACD 라인이 시그널 라인을 상향 돌파하면 매수 신호로 간주합니다.

• MACD 라인이 시그널 라인을 하향 돌파하는 매도 신호 확인
  MACD 라인이 시그널 라인 위에 있을 때, MACD 라인이 시그널 라인을 하향 돌파하면 매도 신호로 간주합니다.

• 수렴 및 확산 신호 확인
  MACD 라인과 시그널 라인이 서로 가까워지고 있으면, 수렴 신호로 해석합니다. 이는 추세 변화의 가능성이 높다는 것을 나타냅니다. 따라서 매수와 매도 결정을 조심스럽게 하도록 합니다. 반대로, MACD 라인과 시그널 라인의 거리가 넓어지면 확산 신호로 해석합니다. 이는 추세가 강해질 가능성이 높다는 것을 나타냅니다. 따라서 매수와 매도 결정을 더 강하게 내려도 됩니다.

• 다른 기술적 분석 지표와 함께 사용
  MACD는 단일 보조 지표로 사용되기 보다는 다른 기술적 분석 지표와 함께 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, RSI(상대 강도 지수)나 이동평균선과 함께 사용하면 보다 정확한 매수와 매도 신호를 얻을 수 있습니다.

• 장기 추세를 고려
  MACD는 단기적인 추세를 파악하는데 주로 사용됩니다. 하지만 장기적인 추세를 고려하지 않으면 오류가 발생할 가능성이 있습니다. 따라서, 장기 추세를 파악하기 위해 이동평균선 등의 지표를 함께 사용하는 것이 좋습니다.

MACD 활용 예제

 

MACD Moving Average Convergence Divergence 란?

MACD Moving Average Convergence Divergence 는 "이동 평균 수렴 확산"의 약자로, 제럴드 아펠(Gerald Appel)이 개발한 기술적 분석에서 사용하는 보조 지표 중 하나입니다. 주식, 통화 등 다양하게 활용됩니다.

MACD는 단기 이동 평균선(EMA)과 장기 이동 평균선의 차이를 측정합니다. 일반적으로, MACD에서 사용되는 단기 이동 평균선은 12일 EMA, 장기 이동 평균선은 26일 EMA입니다. 이 두 이동 평균선의 차이를 나타내는 라인을 "MACD 라인"이라고 합니다. 이동 평균선은 지난 n일 간의 종가의 평균값을 계산하는데, 여기서 EMA는 최근 가격에 더 많은 가중치를 부여합니다.

MACD는 2개의 이동 평균선의 차이를 계산하는 것이기 때문에, 이전 주기의 가격 변동에 대한 지연을 가지고 있습니다. 이를 보완하기 위해 MACD 라인의 9일 EMA를 계산하여 시그널 라인으로 추가합니다. 이 시그널 라인은 차트 위에 점선으로 표시됩니다.

MACD 라인과 시그널 라인의 크로스(교차)는 매수와 매도 신호를 결정하는데 사용됩니다. MACD 라인이 시그널 라인 위로 교차하면 매수 신호로 간주됩니다. 반면, MACD 라인이 시그널 라인 아래로 교차하면 매도 신호로 간주됩니다.

MACD는 수렴과 확산을 측정하기 위한 2가지 보조 지표로도 사용됩니다. 수렴은 MACD 라인과 시그널 라인 사이의 거리가 좁혀지는 것을 의미하며, 시장의 움직임이 약화될 가능성이 있다는 신호로 해석됩니다. 확산은 MACD 라인과 시그널 라인 사이의 거리가 넓어지는 것을 의미하며, 시장의 움직임이 강화될 가능성이 있다는 신호로 해석됩니다.

 

MACD 와 같이 사용할 만한 보조지표

• 이동평균선
  MACD는 이동평균선을 기반으로 하기 때문에, 이동평균선과 함께 사용하는 것이 좋습니다. 특히, 단기 이동평균선과 장기 이동평균선을 함께 사용하여 골든크로스나 데드크로스 등의 신호를 포착하는 것이 효과적입니다.

• 상대강도지수(RSI)
  RSI는 주식의 상승과 하락 강도를 파악하는 지표로, MACD와 함께 사용하면 추세가 바뀌는 시점을 포착할 수 있습니다. 예를 들어, 주식 가격이 상승하더라도 RSI가 과매수 상태를 보이면 추세가 더 이상 지속되지 않을 가능성이 높습니다.

• 볼린저밴드
  볼린저밴드는 이동평균선을 기반으로 한 지표로, 주식 가격의 변동성을 파악하는 데 사용됩니다. MACD와 함께 사용하면, 주식 가격의 추세와 함께 변동성도 파악할 수 있어, 가격 변동성이 큰 주식에서 MACD와 볼린저밴드를 함께 사용하는 것이 효과적입니다.

• 스토캐스틱 오실레이터
  스토캐스틱 오실레이터는 주식 가격의 과매수와 과매도 상태를 파악하는 지표로, MACD와 함께 사용하면 주식 가격의 추세와 함께 과매수와 과매도 상태를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 추세의 전환 시기를 빠르게 파악할 수 있습니다.

 

MACD 와 비슷한 유형의 보조지표

• PPO (Percentage Price Oscillator)
  PPO는 MACD와 거의 동일한 방식으로 작동하지만, 대신 이동평균선 대신 주가의 백분율을 기반으로 합니다. MACD와 비슷한 신호를 제공하지만, 주가의 움직임에 더 민감합니다.

• DPO (Detrended Price Oscillator)
  DPO는 가격 차트에서 특정 기간 동안의 평균 가격을 뺀 "detrended" 가격을 기반으로 합니다. 이를 통해 DPO는 주가의 추세를 제거한 후 주가의 순환패턴을 파악하는 데 사용됩니다. MACD와는 달리, 추세를 직접적으로 파악하지는 않지만, 주가의 상대적인 과매수/과매도 상태를 파악할 수 있습니다.

• TRIX (Triple Exponential Moving Average)
  TRIX는 MACD와 유사한 방식으로 이동평균선을 사용하지만, 3중 지수 이동평균 (Triple Exponential Moving Average)을 사용합니다. 이를 통해 TRIX는 빠르게 움직이는 주가에 더 민감한 신호를 제공합니다. MACD와 유사한 신호를 제공하지만, 더 빠른 속도로 반응합니다.

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MACD를 구하는 Python 함수

import pandas as pd

def calculate_macd(df, fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9):
    # 단기 이동평균선 (Fast EMA) 계산
    fast_ema = df['Close'].ewm(span=fast_period, adjust=False).mean()

    # 장기 이동평균선 (Slow EMA) 계산
    slow_ema = df['Close'].ewm(span=slow_period, adjust=False).mean()

    # MACD Line 계산
    macd = fast_ema - slow_ema

    # Signal Line 계산
    signal = macd.ewm(span=signal_period, adjust=False).mean()

    # MACD Histogram 계산
    histogram = macd - signal

    return macd, signal, histogram


# 함수 사용
df = pd.DataFrame({
    'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-02-15'),
    'Open': np.random.normal(100, 5, size=31),
    'High': np.random.normal(105, 5, size=31),
    'Low': np.random.normal(95, 5, size=31),
    'Close': np.random.normal(100, 5, size=31),
    'Adj Close': np.random.normal(98, 5, size=31),
    'Volume': np.random.normal(1000000, 50000, size=31)
})

# calculate_macd 함수 실행
macd, signal, histogram = calculate_macd(df)
print(macd)
print(signal)
print(histogram)