스토캐스틱(Stochastic Oscillator)이란?
스토캐스틱(Stochastic Oscillator)은 기술적 분석 지표 중 하나로, 가격의 움직임이 과매수 상태에서 매도세가 발생하는 시점과, 과매도 상태에서 매수세가 발생하는 시점을 예측하는 데 사용됩니다. 스토캐스틱은 개발자인 조지 레인을 중심으로 1950년대에 개발되었습니다. 스토캐스틱은 주식, 선물, 외환 등 모든 시장에서 사용할 수 있으며, 주로 단기적인 거래를 하는 트레이더들에게 많이 사용됩니다. 이번에는 스토캐스틱 지표의 개념과 계산 방법, 응용 방법 등에 대해 상세히 알아보겠습니다.
- 스토캐스틱 지표의 개념
스토캐스틱은 가격 움직임의 움직이는 폭이 상대적으로 크거나 작아지는 구간을 나타내는 지표입니다. 스토캐스틱은 현재 가격이 일정 기간 동안 최고가와 최저가 사이에서 어느 정도의 위치에 있는지를 계산합니다. 이를 통해 가격이 상승세에서 과매수 상태에 놓여있는지, 하락세에서 과매도 상태에 놓여있는지를 확인할 수 있습니다.
스토캐스틱은 보통 0~100 사이의 값으로 표시됩니다. 값이 80을 넘으면 과매수 상태, 20을 밑돌면 과매도 상태라고 판단됩니다. 따라서, 스토캐스틱을 사용하여 가격이 상승세에서 과매수 상태에 놓여있을 때는 매도 포지션을, 하락세에서 과매도 상태에 놓여있을 때는 매수 포지션을 취할 수 있습니다.
- 스토캐스틱 지표의 계산 방법
스토캐스틱을 계산하기 위해 먼저 일정 기간 동안의 최고가(H)와 최저가(L)를 계산합니다. 이후, 다음과 같은 공식을 사용하여 %K를 계산합니다.
%K = (현재 종가 - L) / (H - L) * 100
위 식에서 현재 종가는 일정 기간 동안의 마지막 종가입니다.
%K 값은 보통 14일 이전의 데이터를 사용하여 계산합니다. 이후, %K 값의 이동 평균값인 %D 값을 계산합니다. %D 값은 %K 값의 이동 평균값으로, 3일 이동 평균값을 사용하는 경우가 일반적입니다.
- 스토캐스틱 지표의 해석
스토캐스틱 지표의 값이 80을 넘으면 과매수 상태, 20을 밑돌면 과매도 상태라고 판단됩니다. 따라서, 스토캐스틱을 사용하여 가격이 상승세에서 과매수 상태에 놓여있을 때는 매도 포지션을, 하락세에서 과매도 상태에 놓여있을 때는 매수 포지션을 취할 수 있습니다.
스토캐스틱 지표는 시장의 흐름을 잘 반영하기 때문에 다른 지표와 함께 사용하면 더욱 정확한 분석이 가능합니다. 예를 들어, MACD와 함께 사용하면 매매 시점을 좀 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
- 파이썬으로 스토캐스틱 계산하기
파이썬에서 스토캐스틱 지표를 계산하기 위해서는 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
def get_stochastic_oscillator(high, low, close, n=14, smooth=3):
"""
high: 고가 데이터
low: 저가 데이터
close: 종가 데이터
n: 일정 기간 설정
smooth: 이동평균 기간 설정
"""
# 최근 n일간의 고가와 저가를 저장합니다.
HH = high.rolling(window=n).max()
LL = low.rolling(window=n).min()
# %K를 계산합니다.
K = ((close - LL) / (HH - LL)) * 100
# %D를 계산합니다.
D = K.rolling(window=smooth).mean()
return K, D위 코드에서는 get_stochastic_oscillator() 함수를 사용하여 스토캐스틱 지표를 계산합니다. 이 함수는 pandas의 rolling() 메서드를 사용하여 최근 n일간의 고가(H), 저가(L), 종가(C) 데이터를 가져와 %K와 %D 값을 계산합니다.
이제 이 함수를 사용하여 예시 데이터에서 스토캐스틱 지표를 계산하는 예제를 살펴보겠습니다.
# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('example_data.csv')
# 고가, 저가, 종가 데이터 가져오기
high = data['High']
low = data['Low']
close = data['Close']
# 스토캐스틱 지표 계산
K, D = get_stochastic_oscillator(high, low, close)
# 결과 출력
print(K.tail())
print(D.tail())위 코드에서는 예시 데이터를 불러온 후, 고가(H), 저가(L), 종가(C) 데이터를 가져옵니다. 이후, get_stochastic_oscillator() 함수를 사용하여 %K와 %D 값을 계산하고 출력합니다.
- 스토캐스틱 지표의 한계
스토캐스틱 지표는 시장의 움직임을 예측하는 데 매우 유용한 지표 중 하나입니다. 하지만, 스토캐스틱 지표도 다른 지표와 마찬가지로 완벽한 예측을 보장하지는 않습니다. 시장이 과매수 또는 과매도 상태에서 오랫동안 머무르는 경우가 있기 때문입니다. 따라서, 스토캐스틱 지표를 사용하여 매매 결정을 내리기 전에 다른 지표와 함께 사용하거나 추가적인 분석이 필요합니다.
바이낸스 API 로 스토캐스틱(Stochastic Oscillator) 계산하기
from binance.client import Client
import pandas as pd
import numpy as np
# 바이낸스 API 키 설정
api_key = 'your_api_key'
api_secret = 'your_api_secret'
client = Client(api_key, api_secret)
def get_stochastic_oscillator(symbol, interval='1h', n=14, smooth=3):
"""
symbol: 코인 심볼(ex: 'BTCUSDT')
interval: 캔들 차트 시간 간격(ex: '1h', '1d', '1w')
n: 일정 기간 설정
smooth: 이동평균 기간 설정
"""
# 캔들 차트 데이터 가져오기
candles = client.get_klines(symbol=symbol, interval=interval)
# 데이터프레임으로 변환하기
df = pd.DataFrame(candles, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'close_time', 'quote_asset_volume', 'num_trades', 'taker_buy_base', 'taker_buy_quote', 'ignore'])
# 타임스탬프 변환
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
# 고가, 저가, 종가 데이터 가져오기
high = df['high'].astype(float)
low = df['low'].astype(float)
close = df['close'].astype(float)
# 최근 n일간의 고가와 저가를 저장합니다.
HH = high.rolling(window=n).max()
LL = low.rolling(window=n).min()
# %K를 계산합니다.
K = ((close - LL) / (HH - LL)) * 100
# %D를 계산합니다.
D = K.rolling(window=smooth).mean()
return K, D