추세선 구축

추세매매

주식 - 19. 추세선 분석

주가가 상승추세인지 하락추세인지를 판단하기 위해서는 두 개의 고점이나 저점을 연결한 선인추세선이 필요합니다. 추세선은 기술적분석가들이 이용하는 가장 단순한 도구이면서 가치있는도구입니다.

추세선은 상승, 하락, 횡보추세가 있는데 상승추세는 2개의 저점을 연결한 선이 상승하는 경우이고, 하락추세는 두 개의 고점을 연결한 선이 하락하는 추세입니다. 횡보추세는 2개의 고점 또는 저점을 연결한 선이 수평 또는 작은 기울기를 가져 전체적인 주가의 움직임이 크지 않을 경우입니다.

이러한 추세선은 접점이 많을수록, 추세선의 길이가 길수록 신뢰성이 높은 추세선이 됩니다. 실제 챠트로 확인해 보겠습니다.

2001년 4월까지 박스권 상단과 하단으로 표시되는 횡보추세를, 이후 양봉이 이어지며 저점이높아지는 상승추세선을 볼 수 있습니다. 3개월간 이어진 상승추세선은 장대음봉이 나오면서 고점이 낮아지는 하락추세선으로 전환됩니다.

2) 추세선의 역할변경

지지와 저항수준이 극복되면서 역할이 반대로 바뀌는 것을 앞에서 공부했었는데요. 이러한 원리는 추세선도 그대로 적용됩니다. 즉 지지선 역할을 하던 상승추세선이 붕괴되면 저항선이 되고,저항선이던 하락추세선이 붕괴되면 지지선이 된다는 것입니다. 이는 가격이 지금까지 형성된 추세선을 돌파해서 방향전환의 신호를 나타낸 경우에도 그동안 진행되었던 방향으로 되돌아 가려는 성질이 있기 때문입니다.

1. 상승추세선의 역할변경

상승추세선의 지지를 받으며 상승추세의 주가는 돌파(break out) 되었습니다. 이후 하락하던 주가는 다시 반등하게 되는데 이때는 기존의 상승추세선의 연장선까지 반등하게 됩니다. 이와 같이 원래의 추세로 끌리는 현상을 되돌림(pull back)이라 하고 지지역할을 하던 기존 추세선은 이제 저항선으로 역할을 전환하게 됩니다. 실제 챠트를 보면서 이해를 해 볼까요?

저점이 높아지며 일정한 형태를 이루는 상승지지선 형성시에는 지지부근이 매수시점입니다. 그리고 지지선이 무너지는 돌파시점에서는 매도를, 충분한 추세선 구축 조정후 거래가 증가하면 기존의 지지선(나중에 저항선) 까지의 매매차익을 노려볼만 합니다.

2. 하락추세선의 역할변경

상승추세선의 역할변경과 반대의 개념으로 하락추세선 이탈후의 반등과 되돌림에 의한 지지 및매수 신호 출현을 나타냅니다

28000원대의 주가가 9000원대로 빠지는 동안 수많은 저항을 겪으며 하향저항선을 형성합니다.결국 주가는 하향저항선을 상승돌파하면서 15000원대로 상승하지만 전 저항선(나중에 지지선)에 닿는 되돌림현상을 보인후 재상승합니다.

매매전략은 매수후 저항선부근에서 매도를, 그리고 저항선 상승돌파시에는 매수하시고 저항선역할이 변경된 지지선까지 되돌림현상이 일어나는 지 차분히 지켜보셔야 합니다. 되돌림현상을보일 때 데이트레이딩 위주의 투자자라면 매도를 하게 되면서 이후의 대박을 놓치게 됩니다.

이래서 주식은 머리로 하는 게 아니라 엉덩이로 한다고 하는 것입니다. 즉 인내싸움이지요. 같은말로는 2*2=4가 아니라 5-1=4라는 말도 있습니다. 수학으로는 같은 답이지만 증권시장에서 성공을 하기 위해서는 반드시 음미해야 할 공식입니다. 대부분의 투자자들은 바로 "-1"을 참지 못하고 불안해 하면서 대박을 놓치는 것입니다

3) 부챗살원리(Fan Principle)

이러한 지지선과 저항선의 역할 변경이 연속적으로 이루어지면 이른바 부채꼴 모양의 추세선이생기는데 이를 부챗살원리(fan principle)라 합니다.

1. 상승추세에서의 부챗살원리

상승추세가 팬원리에 의해 하락추세로 전환되는 모습입니다. 즉 상승추세의 지지선이던 추세선1이 돌파되면 추세선 1은 저항선으로 역할이 바뀌게 되고 새로운 2차의 추세선이 형성됩니다.다시 한번 추세선 2가 돌파되면 추세선 추세선 구축 2는 저항선 역할을 하게 되고 새로운 지지선 3이 형성됩니다. 추세지지선 3의 돌파시에는 상승추세는 확실히 하향추세로 반전되었다고 봐도 됩니다.

선 1∼3을 부채꼴 추세선(fan principle)이라 하고 추세선 3을 돌파하는 시점이 바로 추세전환의확인시점입니다.

정확히 일치하지는 않지만 부챗살원리에 의해 추세선 1~3을 하향돌파하며 추세가 반전되는 모습을 보여주고 있습니다

2. 하락추세에서의 부챗살원리

하락추세가 팬원리에 의해 상승추세로 전환되는 모습입니다. 하락추세의 저항선이던 추세선 1이 돌파되면 추세선 1은 지지선으로 역할이 바뀌게 되고 새로운 2차의 저항선이 형성됩니다. 다시 한번 추세선 2가 돌파되면 추세선 2는 지지선 역할을 하게 되고 새로운 저항선 3이 형성됩니다. 추세지지선 3의 돌파시에는 상승추세를 확연하게 보여줍니다.

추세선 1~3을 주가가 상향돌파하면서 부챗살원리에 의해 저항선과 지지선이 역할변경을 하면서 결국 하락추세는 상승추세로 반전됩니다

1. 기술적 분석가들이 이용하는 가장 단순한 도구이면서 가치있는 도구인 추세선은 상승, 하락, 추세선 구축 횡보추세로 구분된다.

2. 지지선 역할을 하던 상승추세선이 붕괴되면 저항선이 되고, 저항선이던 하락추세선이 붕괴되면 지지선이 되는 역할변경이 발생한다.

3. 지지선과 저항선의 역할 변경이 연속적으로 이루어지면 이른바 부채꼴 모양의 추세선이생기는데 이를 부챗살원리(fan principle)라 한다.

추세선의 도출과 이용 그리고 역할변경과 부챗살원리를 알아보자 .

주가가 상승추세인지 하락추세인지를 판단하기 위해서는 두 개의 고점이나 저점을 연결한 선인추세선이 필요합니다 . 추세선은 기술적분석가들이 이용하는 가장 단순한 도구이면서 가치있는도구입니다 . 추세선은 상승 , 하락 , 횡보추세가 있는데 상승추세는 2 개의 저점을 연결한 선이 상승하는 경우이고 , 하락추세는 두 개의 고점을 연결한 선이 하락하는 추세입니다 . 횡보추세는 2 개의 고점 추세선 구축 또는 저점을 연결한 선이 수평 또는 작은 기울기를 가져 전체적인 주가의 움직임이 크지 않을 경우입니다 . 상승추세선 하락추세선 횡보추세선이러한 추세선은 접점이 많을수록 , 추세선의 길이가 길수록 신뢰성이 높은 추세선이 됩니다 . 실제 추세선 구축 챠트로 확인해 보겠습니다 .

현대자동차 (05380) 주봉챠트입니다 .

2001 년 4 월까지 박스권 상단과 하단으로 표시되는 횡보추세를 , 이후 양봉이 이어지며 저점이높아지는 상승추세선을 볼 수 있습니다 . 3 개월간 이어진 상승추세선은 장대음봉이 나오면서 고점이 낮아지는 하락추세선으로 전환됩니다 .

2) 추세선의 역할변경지지와 저항수준이 극복되면서 역할이 반대로 바뀌는 것을 앞에서 공부했었는데요 . 이러한 원리는 추세선도 그대로 적용됩니다 . 즉 지지선 역할을 하던 상승추세선이 붕괴되면 저항선이 추세선 구축 되고 , 저항선이던 하락추세선이 붕괴되면 지지선이 된다는 것입니다 . 이는 가격이 지금까지 형성된 추세선을 돌파해서 방향전환의 신호를 나타낸 경우에도 그동안 진행되었던 방향으로 되돌아 가려는 성질이 있기 때문입니다 .

상승추세선의 역할변경 하락추세선의 역할변경

상승추세선의 지지를 받으며 상승추세의 주가는 돌파 (break out) 되었습니다 . 이후 하락하던 주가는 다시 반등하게 되는데 이때는 기존의 상승추세선의 연장선까지 반등하게 됩니다 . 이와 같이 원래의 추세로 끌리는 현상을 되돌림 (pull 추세선 구축 back) 이라 하고 지지역할을 하던 기존 추세선은 이제 저항선으로 역할을 전환하게 됩니다 . 실제 챠트를 보면서 이해를 해 볼까요 ?

한국폴리우레탄공업 (10640) 일봉챠트입니다 .

4000 원대의 주가는 8 개월에 걸쳐 수많은 조정을 받으며 12000 원대까지 상승하였습니다 . 여기서 매도세력의 강화를 나타내는 거래량 급증이 나오면서 주가는 추세선을 하향돌파 (break out) 합니다 . 7000 원대까지 충분한 조정을 받은 주가는 추세선까지 상승하는 되돌림 현상을 보이지만 ' 본전심리 ' 가 나오면서 기존의 지지선은 이미 저항선 역할로 변경된 후였습니다 . 저점이 높아지며 일정한 형태를 이루는 상승지지선 형성시에는 지지부근이 매수시점입니다 . 그리고 지지선이 무너지는 돌파시점에서는 매도를 , 충분한 조정후 거래가 증가하면 추세선 구축 기존의 지지선 ( 나중에 저항선 ) 까지의 매매차익을 노려볼만 합니다 .

상승추세선의 역할변경과 반대의 개념으로 하락추세선 이탈후의 반등과 되돌림에 의한 지지 및매수 신호 출현을 나타냅니다 .

한국포리올 (25000) 일봉챠트입니다 .

28000 원대의 주가가 9000 원대로 빠지는 동안 수많은 저항을 겪으며 하향저항선을 형성합니다 . 결국 주가는 하향저항선을 상승돌파하면서 15000 원대로 상승하지만 전 저항선 ( 나중에 지지선 ) 에 닿는 되돌림현상을 보인후 재상승합니다 .

매매전략은 매수후 저항선부근에서 매도를 , 그리고 저항선 상승돌파시에는 매수하시고 저항선역할이 변경된 지지선까지 되돌림현상이 일어나는 지 차분히 지켜보셔야 합니다 . 되돌림현상을보일 때 데이트레이딩 위주의 투자자라면 매도를 하게 되면서 이후의 대박을 놓치게 됩니다 . 이래서 주식은 머리로 하는 게 아니라 엉덩이로 한다고 하는 것입니다 . 즉 인내싸움이지요 . 같은말로는 2*2=4 가 아니라 5-1=4 라는 말도 있습니다 . 수학으로는 같은 답이지만 증권시장에서 성공을 하기 위해서는 반드시 음미해야 할 공식입니다 . 대부분의 투자자들은 바로 "-1" 을 참지 못하고 불안해 하면서 대박을 놓치는 것입니다 .

3) 부챗살원리 (Fan Principle)

이러한 지지선과 저항선의 역할 변경이 연속적으로 이루어지면 이른바 부채꼴 모양의 추세선이생기는데 이를 부챗살원리 (fan principle) 라 합니다 .

1. 상승추세에서의 부챗살원리

상승추세가 팬원리에 의해 하락추세로 전환되는 모습입니다 . 즉 상승추세의 지지선이던 추세선 1 이 돌파되면 추세선 1 은 저항선으로 역할이 바뀌게 되고 새로운 2 차의 추세선이 형성됩니다 . 다시 한번 추세선 2 가 돌파되면 추세선 2 는 저항선 역할을 하게 되고 새로운 지지선 3 이 형성됩니다 . 추세지지선 3 의 돌파시에는 상승추세는 확실히 하향추세로 반전되었다고 봐도 됩니다 . 선 1∼3 을 부채꼴 추세선 (fan principle) 이라 하고 추세선 3 을 돌파하는 시점이 바로 추세전환의확인시점입니다 .

한국폴리우레탄공업 (10640) 일봉챠트입니다 .

정확히 일치하지는 않지만 부챗살원리에 의해 추세선 1~3 추세선 구축 을 하향돌파하며 추세가 반전되는 모습을 보여주고 있습니다 .

2. 하락추세에서의 부챗살원리

하락추세가 팬원리에 의해 상승추세로 전환되는 모습입니다 . 하락추세의 저항선이던 추세선 1 이 돌파되면 추세선 1 은 지지선으로 역할이 바뀌게 되고 추세선 구축 새로운 2 차의 저항선이 형성됩니다 . 다시 한번 추세선 2 가 돌파되면 추세선 2 는 지지선 역할을 하게 되고 새로운 저항선 3 이 형성됩니다 . 추세지지선 3 의 돌파시에는 상승추세를 확연하게 보여줍니다 .

대한은박지 (07480) 일봉챠트입니다 .

추세선 1~3 을 주가가 상향돌파하면서 부챗살원리에 의해 저항선과 지지선이 역할변경을 하면서 결국 하락추세는 상승추세로 반전됩니다 .

타이롱의 트레이딩을 위한 공간

추세매매

위의 차트대로, 추세매매는 어려운 것이 아닙니다.

떨어지고 있는 가격은 하락추세선이 상향돌파되기 전까지는 하락하며,

오르고 있는 가격은 상승추세선이 하향돌파되기 전까지 상승합니다.

엄청나게 단순한 매커니즘이지만, 많이들 간과하기도 하는 방법입니다.

추세선으로 삼각수렴, 웻지, 채널링 등을 만들 수 있지만, 그것은 추후에 알아보도록 하겠습니다.

실전차트

그려놓은거 별 거 없는 것 같죠.

별거없지만, 추세가 깨지면 반드시 위험관리를 위하여 포지션을 줄이는 것이 좋습니다.

휩소로 잠깐 깨고 다시 복귀할 수 있지만, 그런 요행을 바라면서 매매한다면 안정적인 매매가 되지 않습니다.

롱(매수) 포지션을 가지고 있다면 저항에 일부 혹은 완전 청산을 하고,

숏(매도) 포지션을 가지고 있다면 지지에 일부 혹은 완전 청산을 하는 것이 꾸준히 오래 살아남는 방법입니다.

단순한 매커니즘으로 매매한다면, 매매는 어려운 것이 아니에요.

오르는 추세에서 매수를, 내리는 추세에서 매도를.

오르는 추세가 깨지면 롱청산을 하고 숏진입을 노리고,

내리는 추세가 깨지면 숏청산을 하고 롱진입을 노리는 것입니다.

절대 상승추세선이 깨졌는데 롱(매수)를 유지하지 말고,

절대 하락추세선이 깨졌는데 숏(매도)를 유지하지 마세요. 그것은 단지 희망회로일뿐입니다.

단순하지만. 어쩌면 제일 중요한 방법이니 꼭 염두하시고 매매하시길 바라겠습니다.

아래는 차트분석 공부자료입니다.

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본문과 관련 있는 내용 으로 댓글을 남겨주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요. 추세선매매하다가 휩쏘에 너무 많이 당해서 질문 남깁니다ㅠㅠ
글에서 롱포지션이면 저항선에서 일부 정리해야한다고 하셨는데 상승추세선은 저항선이 아닌 지지선으로만 그어놓으신것 같아서요.
롱포지션일 때, 지지선에서 이탈하면 휩쏘든 뭐든 일단 일부 정리해야한다

저는 보통 상승추세에서 지지선에 닿았을때 롱을 잡는데요.
요새는 BTCUSDT선물에는 지지선을 잠시 이탈하고 돌아와서 계속 상승하는 휩쏘가 너무 많은것같습니다.
그리고 예전보다 휩쏘의 폭도 더욱 크구요..
그래서 스탑로스를 걸어놓으면 항상 청산되어버리고 올라가더라구요?
또 이런 이유떄문에 상승추세의 지지선에서가 아니라, 하락추세의 저항선이 깨질때 롱을 잡으면 그건 또 휩쏘여서 내려가는 경우가 많고.
추세선을 깨고 리테스팅하는 구간에서도 휩쏘가 나오고, 심지어 평행채널 내에서 양방으로 다 털리고 추세가 결정되는 경우도 많은것 같습니다.
이렇게 조금씩조금씩 휩쏘때문에 승률이 안나오다보니까 추세선 받는매매, 돌파매매가 좋은지 잘모르겠습니다.
추세선관련 포지션진입을 하지말고 추세선은 포지션의 정리, 또는 하나의 가능성으로만 보는게 좋을까요?
아니면 아예 그냥 BTC가 아니라 다른 코인들을 하는게 좋을까요.

Linear and Non-Linear Trendlines in Python

Add linear Ordinary Least Squares (OLS) regression trendlines or non-linear Locally Weighted Scatterplot Smoothing (LOWESS) trendlines to scatterplots in Python. Options for moving averages (rolling means) as well as exponentially-weighted and expanding functions.

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Plotly is a free and open-source graphing library for Python. We recommend you read our Getting Started guide for the latest installation or upgrade instructions, then move on to our Plotly Fundamentals tutorials or dive straight in to some Basic Charts tutorials.

Linear fit trendlines with Plotly Express¶

Plotly Express allows you to add Ordinary Least Squares regression trendline to scatterplots with the trendline argument. In order to do so, you will need to install statsmodels and its dependencies. Hovering over the trendline will show the equation of the line and its R-squared value.

Fitting multiple lines and retrieving the model parameters¶

Plotly Express will fit a trendline per trace, and allows you to access the underlying model parameters for all the models.

OLS Regression Results 추세선 구축

Dep. Variable:	y	R-squared:	0.232
Model:	OLS	Adj. R-squared:	0.219
Method:	Least Squares	F-statistic:	17.56
Date:	Sun, 26 Jun 2022	Prob (F-statistic):	9.61e-05
Time:	01:03:15	Log-Likelihood:	-101.03
No. Observations:	60	AIC:	206.1
Df Residuals:	58	BIC:	210.2
Df Model:	1
Covariance Type:	nonrobust

coef	std err	t	P>\|t\|	[0.025	0.975]
const	1.4253	0.424	3.361	0.001	0.576	2.274
x1	0.0730	0.017	4.190	0.000	0.038	0.108

Omnibus:	21.841	Durbin-Watson:	1.383
Prob(Omnibus):	0.000	Jarque-Bera (JB):	33.031
Skew:	1.315	Prob(JB):	6.72e-08
Kurtosis:	5.510	Cond. No.	60.4

Warnings:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.

Displaying a single trendline with multiple traces¶

To display a single trendline using the entire dataset, set the trendline_scope argument to "overall" . The same trendline will be overlaid on all facets and animation frames. The trendline color can be overridden with trendline_color_override .

python - 추세선 - 파이썬 꺾은선 그래프

곡선이 교차하는 지점 'x'를 찾고 싶습니다. 나는 f와 g의 교차점을 찾고 싶지 않다. 나는 단순히 다음과 같이 할 수 있습니다.

f와 g가 교차하더라도, 정수 i에 대해 f [i] == g [i] (교차점이 점 사이에서 발생했을 가능성이 있음)을 확신 할 수 없습니다.

대신에 다음과 같이 테스트해야합니다.

교차로가 여러 개있을 수 있습니다. 다음 목록 이해를 통해 모든 교차점에서 (x,y) 점을 찾을 수 있습니다.

그래서 이것은 x = 3, y = 6 하나의 교점을 발견했습니다. float 를 사용하는 경우 두 값이 정확히 같지 않을 수 있으므로 == 대신 약간의 허용 오차를 사용할 수 있습니다.

교차점은 아마도 점 사이에서 발생합니다. 아래 예제를 살펴 보겠습니다.

위의 2 개의 곡선을 그 교차점과 함께 그려서 idx 교차로에서 제안 된 전후의 평균 좌표를 교차로 사용하면 모든 점이 첫 번째 곡선에 더 가깝습니다 .

교차로를 사용하여 전후의 평균 좌표를 사용하지만, y1과 y2 곡선 모두에 대해 보통 실제 교차점에 더 가깝습니다

더 정확한 교차로 추정을 위해 보간법을 사용할 수 있습니다.

배열 f와 g의 경우, 우리는 간단히 다음을 할 수 있습니다 :

이것은 모든 교차점의 배열을 제공합니다. 모든 1은 위에서 아래로의 교차와 매 -1에서 위에서 아래로의 교차입니다.

N 차원 데이터로 작업
단순히 y 축에서 크로스 오버를 찾는 것보다 유클리드 거리를 사용합니다.
많은 양의 데이터로 더 효율적입니다 ( KD-tree 쿼리합니다. KD-tree 선형 시간 대신 로그 시간으로 쿼리해야합니다).
KD 트리 쿼리에서 distance_upper_bound 를 변경하여 얼마나 가까이 있는지를 정의 할 수 있습니다.
필요한 경우 KD 추세선 구축 트리를 동시에 여러 지점으로 쿼리 할 수 있습니다. 참고 : 한 번에 수천 개의 점을 쿼리해야하는 경우 다른 KD 트리를 사용 하여 KD 트리 를 쿼리하면 성능이 크게 향상됩니다.

자, 크기가 같고 x 값이 같지 않은 두 개의 커브에 대해 matplotlib을 찾고있었습니다. 여기에 내가 생각해내는 것이있다.

np.argwhere 을 np.diff 및 np.argwhere 와 함께 사용하여 선이 교차하는 점의 인덱스를 얻을 수 있습니다 (이 경우 점은 [ 0, 149, 331, 448, 664, 743] 임).

먼저 np.sign 사용하여 f - g 와 해당 기호를 np.추세선 구축 sign 합니다. np.diff 적용하면 기호가 변경되는 모든 위치가 표시됩니다 (예 : 선이 교차). np.argwhere 를 사용하면 정확한 색인을 얻을 수 있습니다.