기술적 트레이딩 3. 엘리어트 파동이론(Elliot Wave Theory)

TradingView - OJLJ Elliott waves detector (Free)

 

1. 엘레어트 파동이론이란?
   엘리어트 파동 이론은 수학적이고 통계학적 기술들을 바탕으로 이루어지며, 파동의 원리와 패턴을 분석하고 예측하는 데에 활용됩니다. 다음은 엘리어트 파동 이론의 과학적인 근거와 주식 및 가상화폐 차트에서의 예시에 대한 설명입니다.
   • 과학적 근거
     엘리어트 파동 이론은 경제학, 통계학, 수학 등의 다양한 분야의 이론과 지식을 기반으로 합니다. 이론의 핵심은 인간의 행동 패턴이 반복되며, 이러한 패턴은 그래프 상에서 파동 형태로 나타난다는 것입니다. 이러한 파동의 패턴은 피보나치 수열과 관련이 있으며, 파동의 규칙성과 패턴을 분석하면 향후 시장의 동향을 예측할 수 있습니다.
     
     
   • 주식 및 가상화폐 차트에서의 예시
     주식 및 가상화폐 차트에서 엘리어트 파동 이론을 적용하기 위해서는, 일반적으로 다음과 같은 단계를 따릅니다.
     차트에서 파동의 시작과 끝을 찾아 그래프에 표시합니다.
     이전 파동과의 관계를 분석하여, 다음 파동이 상승 또는 하락할 것으로 예측합니다.
     예를 들어, 가상화폐의 BTC/USD 차트를 살펴보면, 엘리어트 파동 이론에 따라 일련의 상승과 하락으로 나타나는 파동의 패턴을 확인할 수 있습니다. 상승 파동은 보통 5단계로 나누어집니다. 첫 번째 단계는 상승 추세의 시작을 나타내며, 다음 2~4 단계는 전반적인 상승 추세를 이루는 중간 파동입니다. 5번째 단계는 상승 추세의 끝을 나타내며, 이후 하락 추세로 전환됩니다.
     
     또한, 이전 파동과의 관계를 분석하여 다음 파동의 방향성을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 상승 추세에서 5번째 단계가 끝나고 다음 파동이 시작될 때, 이전 파동의 끝 부분을 기준으로 상승 파동의 다음 단계인 1단계가 시작될 가능성이 있습니다. 
     
     위 예시에서, 이전 파동의 끝 부분을 기준으로 상승 파동의 다음 단계인 1단계가 시작될 가능성이 높다고 판단할 수 있습니다. 이는 엘리어트 파동 이론에서 일반적으로 나타나는 패턴 중 하나로, 5번째 단계가 끝난 후 다음 파동이 시작될 때, 1단계는 이전 파동의 끝 부분을 기준으로 시작되는 경우가 많기 때문입니다.
     
     주식 및 가상화폐 차트에서 엘리어트 파동 이론을 적용하면, 향후 시장 동향을 예측하는 데에 많은 도움이 됩니다. 예를 들어, 상승 추세의 5번째 단계가 끝난 후, 하락 추세가 시작될 가능성이 높다는 것을 예측할 수 있습니다. 따라서 매도 포지션을 취하여 이전에 보유한 자산을 매도할 수 있습니다.
     
     반대로, 하락 추세에서 하락 파동의 5번째 단계가 끝나고 다음 파동이 시작될 때, 이전 파동의 끝 부분을 기준으로 상승 파동의 다음 단계인 1단계가 시작될 가능성이 높다는 것을 예측할 수 있습니다. 따라서 매수 포지션을 취하여 자산을 구매할 수 있습니다.
     
     엘리어트 파동 이론은 다양한 주식 및 가상화폐 차트에서 적용되고 있으며, 실제로 많은 투자자들이 이를 활용하여 수익을 창출하고 있습니다. 하지만, 엘리어트 파동 이론도 다른 기술적 분석 지표들과 마찬가지로, 투자자의 분석 능력과 경험에 따라 다르게 해석될 수 있기 때문에, 이를 활용하여 투자할 때는 항상 충분한 분석과 검증이 필요합니다.
     
     
     
2. 트레이딩뷰(TradingView)에서 엘리어트 파동이론 지표 추가하는 법
   TradingView에서는 엘리어트 파동이론을 쉽게 확인할 수 있도록, 다양한 차트 도구와 기능을 제공합니다. 아래는 TradingView에서 엘리어트 파동이론을 확인하는 방법입니다.
   1. TradingView 웹사이트에 접속합니다.
   2. 차트를 검색하고 원하는 차트를 선택합니다.
   3. 오른쪽 상단의 차트 도구 메뉴에서 "Insert"를 선택하고, "Elliott Waves"를 클릭합니다.
   4. 엘리어트 파동 도구가 화면에 나타납니다. 해당 도구를 선택한 후 차트에서 원하는 위치를 클릭하면 파동이 자동으로 생성됩니다.
   5. 생성된 파동을 선택하면 다양한 편집 옵션을 이용하여 파동의 속성을 수정할 수 있습니다.
   6. 파동 분석 결과를 확인하고 싶은 경우, 오른쪽 상단의 차트 도구 메뉴에서 "Indicators"를 선택하고 "Elliott Wave"를 검색합니다. 해당 인디케이터를 차트에 추가하면 파동 분석 결과를 확인할 수 있습니다.
      
      위 방법을 따라하면, TradingView에서 엘리어트 파동이론을 쉽게 확인할 수 있습니다. 차트에 파동을 그리는 도구와 인디케이터를 이용하여 다양한 파동 분석을 수행할 수 있습니다. 추가적으로, TradingView에서는 엘리어트 파동 분석에 사용되는 다양한 도구와 지표를 제공하기 때문에, 더욱 정확한 파동 분석을 수행할 수 있습니다.
      
      
      
3. 파이썬으로 엘리어트 파동이론 출력하기 
   
   

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import numpy as np

# BTCUSDT 차트 데이터 가져오기 (가상 데이터를 사용하므로 생략)
df = pd.read_csv('btcusdt.csv')

# 엘리어트 파동 분석 함수 정의
def elliott_wave_analysis(df):
    # 파동 시작점을 찾기 위한 필터링 함수 정의
    def find_peak(trough, peak):
        n = len(peak)
        filter = np.zeros(n, dtype=bool)
        for i in range(n):
            if i == 0 and peak[i] > trough[i]:
                filter[i] = True
            elif i > 0 and peak[i] > trough[i] and peak[i] > peak[i - 1]:
                filter[i] = True
        return filter

    # 추세선 및 파동 분석을 위한 이동평균선 계산
    df['sma20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
    df['sma50'] = df['Close'].rolling(window=50).mean()

    # 파동 시작점 찾기
    trough = df[df['sma20'] > df['sma50']]['Low']
    peak = df[df['sma20'] < df['sma50']]['High']
    filter = find_peak(trough, peak)

    # 파동 분석 결과를 저장할 리스트 초기화
    wave = [np.nan] * len(df)

    # 파동 분석
    for i in range(1, len(filter)):
        if filter[i]:
            if np.isnan(wave[i - 1]):
                wave[i] = 1
            else:
                wave[i] = wave[i - 1] + 1
        elif not np.isnan(wave[i - 1]):
            wave[i] = wave[i - 1]

    # 파동 분석 결과를 DataFrame에 추가
    df['Wave'] = wave

    return df

# 엘리어트 파동 분석 결과를 시각적으로 확인하기 위한 그래프 출력
df = elliott_wave_analysis(df)
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'],
                open=df['Open'],
                high=df['High'],
                low=df['Low'],
                close=df['Close'])])

fig.add_trace(
    go.Scatter(
        x=df['Date'],
        y=df['sma20'],
        mode='lines',
        line=dict(color='blue', width=1),
        name='SMA 20'
    )
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(
        x=df['Date'],
        y=df['sma50'],
        mode='lines',
        line=dict(color='red', width=1),
        name='SMA 50'
    )
)

fig.update_layout(
    title='BTCUSDT Elliott Wave Analysis',
    yaxis_title='Price (USDT)',
    xaxis_rangeslider_visible=False,
    height=600
)

fig.show()

위 코드는 다음과 같은 기능을 수행합니다.

1. pandas 라이브러리를 이용하여 BTCUSDT 차트 데이터를 가져옵니다. 이 예제에서는 가상 데이터를 사용합니다.
2. 엘리어트 파동 분석을 위한 함수를 정의합니다.
3. 추세선 및 파동 분석을 위한 이동평균선을 계산합니다.
4. 파동 시작점을 찾기 위한 필터링 함수를 정의하고, 파동 시작점을 찾습니다.
5. 파동 분석 결과를 저장할 리스트를 초기화합니다.
6. 파동 분석을 수행하고, 파동 분석 결과를 DataFrame에 추가합니다.
7. Plotly 라이브러리를 이용하여 엘리어트 파동 분석 결과를 시각적으로 확인하는 그래프를 출력합니다.

엘리어트 파동 분석 결과는 Candlestick 차트 위에 파동 번호와 함께 표시됩니다. 이를 통해 파동 시작점과 파동 종료점을 쉽게 확인할 수 있습니다.

이 코드를 실행하면 BTCUSDT 차트 데이터를 이용하여 엘리어트 파동 분석 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 그래프를 통해 추세와 파동을 파악하고, 매수와 매도 타이밍을 결정하는 데에 활용할 수 있습니다.