Trendex를 사용한 거래 계정 유형

MACD 라인 : 이 라인은 주어진 두 지수 이동 평균 간의 차이입니다. MACD 라인을 계산하기 위해 느린 길이로 알려진 더 긴 기간의 EMA와 빠른 길이로 알려진 더 짧은 기간의 다른 EMA가 계산됩니다. 가장 많이 사용되는 고속 및 저속 길이는 각각 12, 26입니다. 최종 MACD 라인 값은 빠른 길이 EMA에서 느린 길이 EMA를 빼서 얻을 수 있습니다. MACD 라인을 계산하는 공식은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

Trendex를 사용한 거래 계정 유형

2. 장부기입의 순환과정(거래, 계정, 분개, 전기, 시산표, 결산)

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회계에서 의미하는 거래란 기업에서 발생하는 자산, 부채 및 자본에 증감변화를 일으키는 모든 사항 즉, 재무상태에 변동을 가져오는 모든 사항을 의미한다.

- 화재 또는 도난 등에 의한 손실

- 건물 등 사용에 의한 가치 소모(상각)

- 상품의 주문 또는 보관 활동

- 차변요소의 금액과 대변요소의 금액이 일치되는 것을 거래의 이중성이라 한다.

① 계정과목 : 각 계정에 붙여진 각 항목의 이름

② 계정계좌 : 각 계정의 기입장소

③ 계정형식 : 계정의 형식에는 표준식과 잔액식이 있으나 T 폼을 많이 사용한다.

④ 차변과 대변 : 계정은 좌, 우 2개의 계산장소로 구성되어 있으며, 계정의 왼쪽을 차변, 계정의 오른쪽을 대변이라 한다.

- 자산계정 : 현금, 매출채권, 대여금, 상품, 비품, 건물 등

- 부채계정 : 매입채무, 차입금, 미지급금 등

- 자본계정 : 납입자본, 이익잉여금 등

- 수익계정 : 매출액, 수수료수익, 이자수익 등

- 비용계정 : 급여 보험료, 매출원가, 이자비용, 임차료 등

복식 부기에서는 하나의 거래를 원인과 결과의 두 가지 측면에서 보기 때문에 반드시 계정의 왼쪽인 차변과 오른쪽인 대변에 같은 금액이 기재된다는 원리를 말한다.

*거래 발생 -(분개)-> 분개장 -(전기)-> 원장 -> 결산 (예비절차, 본절차, 재무제표 작성)

- 회계상 거래가 발생하면 계정기입의 법칙 또는 분개의 법칙에 따라 거래의 내용을 차변요소와 대변요소로 세분하여 어느 계정에 얼마의 금액을 기입할 것인가를 결정하는 과정을 분개라한다.

- 거래의 발생순서에 따라 분개한 것을 기입하는 장부를 분개장이라 한다.

- 분개장에 분개한 것을 원장상 각 계정과목별로 기입하는 절차를 전기라 한다.

- 특정 계정과목의 증감액과 거래내역을 손쉽게 파악하기 위해서는 분개장에 기록된 계정과목별로 별도의 장부에다가 집계를 다시 해야 하는데, 이와 같이 각 계정과목에 집계되어 있는 장부를 원장 또는 총계정원장이라 한다.

- 시산표는 복식부기에서 원장전기의 옳고 그름을 검증한 것으로, 이는 결산제표의 자료가 되며, 재무변동상태를 나타낸 수학적 검사표이다. 시산표로는 그 종류가 매우 다양하며, 이는 작성 형식과 작성 기간에 따라 분류한 것이다.

- 총계정원장의 계산이 틀림이 없는지를 검사하기 위한 표. 합계시산표는 일정기간 동안 발생한 거래 내역을 토대로 계정과목별 총 합계액을 집계하여 기록하는 표 서식이다.

- 잔액시산표는 원장상 각 계정과목의 차변합계액과 대변합계액의 차익인 잔액으로서 작성되는 시산표

- 계정과목의 합계와 잔액을 기재한 문서. 합계잔액시산표란 일정 기간 동안 발생한 모든 계정과목의 합계와 잔액을 나타낸 표 형식의 문서를 말한다.

- 일정기간을 단위로 하여 재무상태와 경영성과를 파악하기 위해 장부를 정리, 마감하는 절차를 결산이라고 한다.

- 수익, 비용계정의 마감 : 집합손익계정으로 대체

- 집합손익계정에서 계산된 당기순손익을 자본계정으로 대체

특정시점 현재 기업이 보유하고 있는 자산(경제적 자원)과 부채(경제적 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 의무), 자본의 잔액에 대한 정보를 보고하는 보고서.

포괄손익계산서는 일정 기간 동안의 기업의 경영 성과를 포괄적으로 한눈에 나타내기 위해 작성하는 재무제표이다. 즉, 기업이 어떤 활동을 통하여 발생된 이익과 그 이익을 발생하게 한 수익과 비용을 알기 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 쉽게 기록한 재무제표를 말한다.

재무제표를 구성하는 다섯 가지 구성요소 중 하나로, 일정 기간 동안 기업의 현금흐름을 나타내는 표이다. 기업이 현금을 어디에서 창출하였고 어떻게 사용하였는지를 보여준다.

자본변동표란 기업의 경영에 따른 자본금이 변동되는 흐름을 파악하기 위해 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 일정 회계기간 동안 변동 내역을 기록한 표 서식을 말한다. 자본은 기업의 자산과 부채를 제외한 순 자산을 뜻하며 자본을 구성하는 요소에는 납입자본(자본금, 자본잉여금), 이익잉여금, 기타포괄손익누계액, 기타 자본구성요소 등이 있다. 자본변동표는 자본의 변동 상황을 확인할 수 있는 재무제표라고 볼 수 있다.

Exness에 몇 가지 계정 유형이 있습니까? 각 계정 유형 비교

Exness는 다양한 거래 유형에 맞게 설계된 다양한 계좌 유형을 제공합니다. 그들은 표준과 전문가의 두 가지 주요 유형으로 나뉩니다. 각 계정 유형은 커미션, 마진 콜 및 기타 여러 가지 조건에 대해 고유 한 조건을 제공합니다.

표준 계정

가장 간단하고 접근하기 쉬운 계정이 제공되므로 모든 거래자에게 표준 계정을 사용하는 것이 좋습니다.

표준 계정 및 표준 센트 계정을 포함합니다.

MT4 : 1 : 무제한

MT5 : 1 : 2000

MT4 : 1 : 무제한

최소 : 0.01 로트 (1K)

최대 : 07:00 – 20:59 (GMT + 0) = 200 랏

21:00 – 6:59 (GMT + 0) = 20 랏

(한도는 거래되는 상품에 따라 다름)

최소 : 0.01 센트 로트 (1K 센트)

최대 : 100 센트 로트

참고 : 데모 계정 은 Standard Cent 계정 유형에 사용할 수 없습니다.

* 표준 거래 계정의 중단 레벨은 주식 거래의 매일 휴식 시간 동안 30 %로 변경됩니다. 자세한 내용은이 주식에 대한 자세한 기사를 참조하십시오 .

전문가 계정

전문가 계정은 다른 모든 계정 유형과 차별화됩니다. 일부 계정은 즉시 주문을 처리하며 경험이 많은 거래자에게 권장됩니다.

Pro 계정, Zero 계정 및 Raw Spread 계정을 포함합니다.

MT4 : 1 : 무제한

MT5 : 1 : 2000

MT4 : 1 : 무제한

MT5 : 1 : 2000

MT4 : 1 : 무제한

MT5 : 1 : 2000

한 방향으로 USD 3.5 / lot부터.

한 방향으로 USD 3.5 / lot

최소 : 0.01 로트 (1K)

최대 : 07:00 – 20:59 (GMT + 0) = 200 랏

21:00 – 6:59 (GMT + 0) = 20 랏

(한도는 거래되는 상품에 따라 다름)

최소 : 0.01 로트 (1K)

최대 : 07:00 – 20:59 (GMT + 0) = 200 랏

21:00 – 6:59 (GMT + 0) = 20 랏

(한도는 거래되는 상품에 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 따라 다름)

최소 : 0.01 로트 (1K)

최대 : 07:00 – 20:59 (GMT + 0) = 200 랏

21:00 – 6:59 (GMT + 0) = 20 랏

(한도는 거래되는 상품에 따라 다름)

인스턴트 * : 외환, 금속, 지수, 에너지, 주식

시장 : 암호 화폐

* (Pro에 대한 견적이 발생할 수 있음)

** 하루 중 상위 30 개 상품의 경우 95 %, 다른 거래 상품의 경우 0이 아닌 제로 스프레드. 뉴스 및 롤오버와 같은 주요 기간 동안 플로팅 스프레드.

*** 주식 거래의 매일 휴식 시간 동안 Pro, Zero 및 Raw Spread 계정의 정지 레벨이 30 %로 변경됩니다. 자세한 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 내용은이 주식에 대한 자세한 기사를 참조하십시오 .

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Exness는 2008 년에 시장에 나타났습니다. 그 이후로 우리는 지속적으로 새로운 것을 만들고 이전을 개선하여 플랫폼에서의 거래가 원활하고 수익성이 있도록했습니다. 그리고 그것은 시작에 불과합니다. 우리는 거래자에게 수익을 올릴 기회를 제공 할뿐만 아니라 방법도 가르칩니다. 우리 팀에는 세계적 수준의 분석가가 있습니다. 그들은 독창적 인 거래 전략을 개발하고 거래자들에게 공개 웨비나에서이를 지능적으로 사용하는 방법을 가르치고 거래자들과 일대일로 상담합니다. 교육은 트레이더가 사용하는 모든 언어로 진행됩니다.

일반적인 위험 경고 : CFDs 복잡한 도구이며 레버리지로 인해 빠르게 돈을 잃을 위험이 높습니다. 소매 투자자 계좌의 71.67 %가 거래시 돈을 잃습니다 CFDs 이 제공자와 함께하십시오. 돈을 잃을 위험을 감수 할 여유가 있는지 고려해야합니다.

비즈니스 거래 : 유형, 계정, 계정

회계상의 대상은 경제적 거래입니다. 그것들은 기업에서 발생하는 프로세스의 요소 또는 회사의 경제적 삶의 사실입니다. 경제, 회계 업무는 회사의 재무 상태에 영향을 미칩니다.

비즈니스 거래는 별도의 조치로, 그 결과 금액, 구성, 사용 및 자금 배치와 출처가 다릅니다. 경제적 관점에서 볼 때 2 개의 주소가 있습니다. 한 물체의 변화는 같은 양의 다른 물체의 변화를 유발합니다. 비즈니스 트랜잭션은 기업에서 사용할 수있는 자금 및 출처에 대한 설명으로 연결되는 이벤트 또는 작업입니다.

잔고에 대한 경제적 거래는 자산, 즉 기업의 자산에 영향을 미칩니다. 그것들은 그 형성의 근원과 관련 될 수있다 (수동적). 보고의 두 부분 모두에 영향을 미치는 그러한 사건이 있습니다. 경제 생활의 사실은 대차 대조표 의 통화에 지속적으로 영향을 미칩니다 . 이것은 차례로 기사와 자산 및 부채의 가치를 조정하게됩니다.

다음 유형의 비즈니스 운영이 있습니다.

• + AA. 이 이벤트 범주는 속성의 구성, 즉 자산 만 변경합니다. 이 경우 잔액 통화가 조정되지 않습니다.
• + PP. 이러한 작업은 회사의 재료 가치 형성 원천에 영향을 미칩니다. 그것들은 수동적 인 것에 만 영향을 미친다. 이 경우 잔액 통화 도 변경되지 않습니다.

• + A + P 이 사건 범주는 재산의 크기와 그 형성 원인 모두에 영향을 미친다. 보정은 증가 방향으로 수행됩니다. 수동 및 자산에 대한 대차 대조표의 통화가 같은 금액만큼 증가합니다.
• -A-P. 이러한 작업은 해당 발생의 속성 및 출처에도 영향을 미칩니다. 그러나 변화는 감소의 방향에 있습니다.

비즈니스 거래 회계

경제적 삶의 모든 사실은 가치있는 시간에 결정되어야합니다. 이에 따라 비즈니스 트랜잭션의 계정이 채워집니다. 시간에 대한 사실의 결정은 등록 순간을 결정할 필요성에 의해 결정됩니다. 날짜는 다음을 반영합니다 :

• 제공된 제품, 작업, 서비스의 소유권 양도.
• 대출 및 융자 수령.
• 문서상의 관련 기간 동안 반영된 일반 활동 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 및 기타 활동으로 인한 비용 및 수입을 인식하는 절차.
• 외화 결제 등

각 업무 거래에는 거래 당시에 자체 비용이 있어야합니다. 기업은 재산을 강요 적으로 문서에 반영하도록 강제적으로 평가합니다. 현행 회계 원칙에 따라 모든 부채, Trendex를 사용한 거래 계정 유형 자산, 자본, 지출, 수입은 상응하는 금액으로 반영되어야합니다.

유료로 구매 한 자재 값은 실제 구매 비용을 합산하여 산정됩니다. 무의미하게 수령 한 재산은 게시일에 효력이 발생한시 장 가격에서 취해진 다. 기업에서 생성 된 자재 값은 제조 원가로 평가됩니다.

반사의 특징

실행 된 경제 운영은 종이 또는 전자 통신 업체에서 이루어집니다. 이 문서를 통해 이벤트의 기본 등록이 수행됩니다. 디자인은 작업이 수행 된 순서대로 수행됩니다. 이 명령은 다음을 허용합니다.

• 연속적이고 연속적인 회계 처리.
• 증거가있는 문서에 따라 작성된 기록을 정당화하십시오.
• 운영 관리 및 지속적인 모니터링을 위해보고 기능을 사용하십시오.

또한 기본 문서 가 각 작업의 적합성, 정확성, 적법성에 대한 추가 감독을위한 주요 정보 출처로 사용되기 때문에 기업의 재정적 징계가 보장됩니다.

더블 엔트리

계획의 명칭에 회사의 경제 활동 사실을 등록하는 과정에서 발생하는 합성 계정 의 정보 연결의 형성을 서신이라고합니다. 피험자 간의 법적 관계를 반영한다고 말해야합니다. 서신은 체계적으로 또는 연대순으로 나타날 수 있습니다. 경제 활동의 사실은 이중 진입의 원칙 (규칙)에 의해 회계에 반영됩니다. 그 본질은 모든 사건이 두 번 등록된다는 사실에 있습니다. 정보는 계좌의 차변 및 대변에 반영됩니다. 이러한 레코드에는 제어 값이 있습니다.

이 월의 합성 계정에 대한 차변 회전율은 총액과 동일해야합니다. 값이 일치하지 않으면 이벤트 반영시 오류가 발생합니다. 이중 입력 원칙에 따라 회계 오브젝트간에 발생하는 정보 링크를 다른 방식으로 표시 할 수 있습니다. 예를 들어 수식 이미지에는 해당 계정의 이름이 반영됩니다. 레코드의 숫자 값이 표시됩니다. 기본 문서에서 해당 계정 의 반영을 계정 할당이라고합니다.

전문가의 주요 임무

그들의 연습의 일환으로 회계사는 세 가지 문제를 해결해야합니다. 그들은 다음과 같은 정의로 구성됩니다.

• 경제 운영이 수행 된 순간.
• 이벤트의 비용 표현입니다.
• 계정과 목표의 명명법에 따른 작업 분류 방법.

그 다음에는 3 가지 핵심 작업이 뒤따를 것이며,이를 통해 다큐멘터리보고가 적절하게 형성 될 것입니다.

• 시간의 경제적 활동에 대한 사실의 확인.
• 이벤트 평가.
• 명명법에 의한 운영의 분류.

회계는 다른 분야와 마찬가지로 자체 주제, 관찰 대상, 특정 방법, 등록, 수집, 요약, 누적 및 사용자에게 전송 방법 등이 있습니다. 기존 도구의 유능한 사용은보고의 완전성과 신뢰성에 달려 있습니다. 이것은 차례로 이해 관계자가 회사의 재정적 위치에 대한 적절한 시각을 갖게 할 것입니다.

외부 사용자와 내부 사용자 모두에게보고가 필요합니다. 첫 번째는 투자자, 채권자, 거래 상대방을 포함합니다. 내부 사용자는 참여자이며 관리 장비의 직원입니다. 보고 기능을 사용하면 지출 방향, 비용의 합리성, 기업의 손실 영역을 파악할 수 있습니다. 정보 분석 결과에 따라 중요한 경영 의사 결정이 내려집니다.

Python에서 MACD를 사용한 알고리즘 거래

이 알고리즘 거래 시리즈의 이전 기사에서 Bollinger 밴드를 사용하여 성공적인 거래를하는 방법을 보았습니다. 이 기사에서는 트레이더들 사이에서 가장 인기있는 것으로 간주되는 또 다른 강력한 기술적 지표를 발견 할 것입니다. 이동 평균 수렴 / 발산 (MACD)입니다. 우리는 먼저이 거래 지표가 무엇인지 이해하고 파이썬으로이 지표를 기반으로 한 거래 전략을 구현하고 백 테스트하여 실제 세계에서 얼마나 잘 작동하는지 확인할 것입니다. 기사를 살펴 보겠습니다!

MACD로 이동하기 전에 지수 이동 평균 (EMA)이 무엇을 의미하는지 아는 것이 중요합니다. EMA는 가장 최근 데이터 포인트에 더 큰 가중치 (중요도 제외)를 자동으로 할당하고 먼 과거의 데이터 포인트에 더 낮은 가중치를 자동으로 할당하는 이동 평균 (MA) 유형입니다. 예를 들어, 문제지는 1 점 문제의 10 %, 3 점 문제의 40 %, 긴 답변 질문의 50 %로 구성됩니다. 이 예에서 중요도 수준에 따라 질문 용지의 각 섹션에 고유 한 가중치를 할당하고 있음을 알 수 있습니다 (아마도 긴 답변 질문이 원 마크 질문보다 더 중요 함).

이제 MACD는 두 개의 지수 이동 평균 (하나는 더 긴 기간과 다른 하나는 더 짧은 기간)을 빼서 계산되는 추세를 따르는 선행 지표입니다. MACD 지표에는 세 가지 주목할만한 구성 요소가 있습니다.

MACD 라인 : 이 라인은 주어진 두 지수 이동 평균 간의 차이입니다. MACD 라인을 계산하기 위해 느린 길이로 알려진 더 긴 기간의 EMA와 빠른 길이로 알려진 더 짧은 기간의 다른 EMA가 계산됩니다. 가장 많이 사용되는 고속 및 저속 길이는 각각 12, 26입니다. 최종 MACD 라인 값은 빠른 길이 EMA에서 느린 길이 EMA를 빼서 얻을 수 있습니다. MACD 라인을 계산하는 공식은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

Python으로 구현

MACD가 무엇인지 배우고 거래 전략에 대한 이해를 얻은 후, 이제 우리는 전략을 파이썬으로 코딩하고 흥미로운 결과를 볼 수 있습니다. 코딩 부분은 다음과 같이 다양한 단계로 분류됩니다.

1 단계 : 패키지 가져 오기

필수 패키지를 Python Trendex를 사용한 거래 계정 유형 환경으로 가져 오는 것은 건너 뛸 수없는 단계입니다. 기본 패키지는 데이터 작업을위한 Pandas, 배열 및 복잡한 함수 작업을위한 NumPy, 플로팅 목적을위한 Matplotlib, API 호출을위한 요청이 될 것입니다. 보조 패키지는 수학 함수의 경우 Math이고 글꼴 사용자 정의를위한 Termcolor (선택 사항)입니다.

Python 구현 :

이제 모든 필수 패키지를 Python 환경으로 가져 왔습니다. Alpha Vantage의 강력한 주식 API로 Google의 과거 데이터를 가져 오겠습니다.

2 단계 : Alpha Vantage에서 데이터 추출

이 단계에서는 Alpha Vantage에서 제공하는 API 엔드 포인트를 사용하여 Google의 과거 데이터를 가져옵니다. 그 전에 Alpha Vantage에 대한 참고 사항 : Alpha Vantage는 사용자가 실시간 업데이트와 같은 광범위한 데이터와 주식, 통화 및 암호 화폐에 대한 과거 데이터에 액세스 할 수있는 무료 주식 API를 제공합니다. Alpha Vantage에 계정이 있는지 확인하십시오. 그래야만 보안 API 키 (API를 사용하여 데이터를 가져 오는 데 중요한 요소)에 액세스 할 수 있습니다.

Python 구현 :

산출:

작성자 별 이미지

코드 설명 : 첫 번째로 주식 기호 ( 'symbol')를 필수 매개 변수로 사용하고 과거 데이터의 시작일 ( 'start_date')을 선택적 매개 변수로 사용하는 'get_historical_data'라는 함수를 정의했습니다. 함수 내에서 API 키와 URL을 정의하고 각 변수에 저장합니다. 다음으로 'Trendex를 사용한 거래 계정 유형 get'함수를 사용하여 JSON 형식의 기록 데이터를 추출하여 'raw_df'변수에 저장합니다. 원시 JSON 데이터를 정리하고 형식화하기 위해 몇 가지 프로세스를 수행 한 후 깨끗한 Pandas 데이터 프레임의 형태로 반환합니다. 마지막으로 생성 된 함수를 호출하여 2020 년 초부터 Google의 과거 데이터를 가져와 'googl'변수에 저장합니다.

3 단계 : MACD 계산

이 단계에서는 추출 된 Google 기록 데이터에서 MACD 지표의 모든 구성 요소를 계산합니다.

Python 구현 :

산출:

작성자 별 이미지

코드 설명 : 먼저 주식 가격 ( 'prices'), 느린 EMA 길이 ( 'slow'), 빠른 EMA 길이 ( 'fast'), 기간을 가져 오는 'get_macd'라는 함수를 정의합니다. 신호선 ( '부드러움')의.

함수 내에서 먼저 Pandas에서 제공하는 'ewm'함수를 사용하여 빠르고 느린 길이의 EMA를 계산하고 'ema1'및 'ema2'변수에 각각 저장합니다. 다음으로, 빠른 길이 EMA에서 느린 길이 EMA를 빼서 MACD 라인의 값을 계산하고 Pandas 데이터 프레임의 형태로 'macd'변수에 저장했습니다. 그 다음, 지정된 기간 동안 MACD 라인 값 ( 'macd')의 EMA를 취하여 계산 된 Signal 라인의 값을 저장하기 위해 'signal'이라는 변수를 정의했습니다. 그런 다음 Signal 라인의 값 ( 'signal')에서 MACD 라인의 값 ( 'macd')을 빼서 히스토그램 값을 계산하고 'hist'Trendex를 사용한 거래 계정 유형 변수에 저장했습니다.

마지막으로 Pandas 패키지의 'concat'함수를 사용하여 계산 된 모든 값을 하나의 데이터 프레임으로 결합하고 최종 데이터 프레임을 반환했습니다. 생성 된 함수를 사용하여 Google 주가에서 계산 된 모든 MACD 구성 요소를 'googl_macd'변수에 저장했습니다. 출력에서 데이터 프레임에 이전에 논의한 모든 구성 요소가 있음을 알 수 있습니다.

4 단계 : MACD 플롯

이 단계에서는 계산 된 MACD 구성 요소를 더 잘 이해할 수 있도록 플로팅합니다. 계속 진행하기 전에 선행 지표가 주가 아래에 별도로 표시된다는 것을 알아야합니다. 선행 지표 인 MACD도 같은 방식으로 그려야합니다.

Python 구현 :

산출:

작성자 별 이미지

대신 위의 MACD 플롯을 생성하는 데 사용 된 코드에 대해 자세히 살펴 보지 않고 플롯에 대해 논의 할 것입니다. 이 플롯에는 두 개의 패널이 있습니다. 상단 패널은 Google 종가 플롯이고 하단 패널은 계산 된 MACD 구성 요소의 일련의 플롯입니다. 각각의 모든 구성 요소를 깨고 보자.

하단 패널에서 가장 눈에 띄는 첫 번째 구성 요소는 분명히 계산 된 히스토그램 값의 플롯입니다. 시장이 부정적인 추세를 보일 때마다 플롯이 빨간색으로 바뀌고 시장이 긍정적 인 추세를 보일 때마다 녹색으로 바뀝니다. 히스토그램 플롯의이 기능은 시장 추세를 식별 할 때 매우 편리합니다. 히스토그램 플롯은 MACD 라인과 신호 라인 간의 차이가 클 때마다 더 크게 퍼지고 다른 두 성분 간의 차이가 비교적 작다는 것을 나타내는 히스토그램 플롯이 때때로 축소되는 것이 눈에 띕니다.

다음 두 구성 요소는 MACD 라인과 신호 라인입니다. MACD 선은 Google 주가의 느린 길이 EMA와 빠른 길이 EMA의 차이를 보여주는 회색 선 그림입니다. 마찬가지로 파란색 선 그림은 MACD 선 자체의 EMA를 나타내는 신호 선입니다. 이전에 논의했듯이 Signal 라인은 MACD 라인 자체의 값을 평균화하여 계산되기 때문에 MACD 라인의 부드러운 컷 버전에 가깝습니다. 위에 출력으로 표시된 차트에 대한 것입니다. 다음 단계로 넘어가겠습니다.

5 단계 : 거래 전략 생성

이 단계에서는 논의 된 MACD 거래 전략을 파이썬으로 구현할 것입니다.

Python 구현 :

코드 설명 : 먼저 주가 ( 'data')와 MACD 데이터 ( 'data')를 매개 변수로 취하는 'implement_macd_strategy'라는 함수를 정의합니다.

함수 내에서 거래 전략을 생성하는 동안 값이 추가되는 세 개의 빈 목록 (buy_price, sell_price 및 macd_signal)을 생성합니다.

그 후 for-loop를 통해 거래 전략을 구현하고 있습니다. for 루프 내에서 특정 조건을 전달하고 조건이 충족되면 각 값이 빈 목록에 추가됩니다. 주식 매수 조건이 충족되면 매수 가격이 'buy_price'목록에 추가되고 시그널 값은 주식 매수를 나타내는 1로 추가됩니다. 마찬가지로 주식 매도 조건이 충족되면 매도 가격이 'sell_price'목록에 추가되고 신호 값은 주식 매도를 나타내는 -1로 추가됩니다.

마지막으로 값이 추가 된 목록을 반환합니다. 그런 다음 생성 된 함수를 호출하고 값을 각각의 변수에 저장합니다. 값을 플로팅하지 않으면 목록이 의미가 없습니다. 이제 생성 된 거래 목록의 값을 플로팅 해 보겠습니다.

6 단계 : 거래 목록 플로팅

이 단계에서는 생성 된 거래 목록을 구성하여 이해할 수 있습니다.

Python 구현 :

산출:

작성자 별 이미지

코드 설명 : 우리는 거래 전략에 의해 생성 된 매수 및 매도 신호와 함께 MACD 구성 요소를 플로팅하고 있습니다. MACD 선이 신호선 위를 교차 할 때마다 매수 신호가 녹색으로 표시되는 것을 볼 수 있습니다. 마찬가지로 신호선이 MACD 선 위로 교차 할 때마다 매도 신호가 빨간색으로 표시됩니다. 이제 거래 신호를 사용하여 주식에 대한 포지션을 생성하겠습니다.

7 단계 : 포지션 생성

이 단계에서는 주식을 보유하고 있으면 1을, 보유하지 않거나 보유하지 않으면 0을 나타내는 목록을 생성합니다.

Python 구현 :

산출:

작성자 별 이미지

코드 설명 : 먼저 'position'이라는 이름의 빈 목록을 만듭니다. 우리는 두 개의 for 루프를 전달하고 있는데, 하나는 '신호'목록의 길이와 일치하도록 '위치'목록에 대한 값을 생성하는 것입니다. 다른 for 루프는 실제 위치 값을 생성하는 데 사용하는 루프입니다. 두 번째 for 루프 내에서 '신호'목록의 값을 반복하고 '위치'목록의 값이 어떤 조건이 충족되는지에 대해 추가됩니다. 포지션의 가치는 우리가 주식을 보유하고 있다면 1로 유지되고, 우리가 주식을 팔거나 소유하지 않은 경우에는 0으로 유지됩니다. 마지막으로 생성 된 모든 목록을 하나의 데이터 프레임으로 결합하기 위해 몇 가지 데이터 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 조작을 수행합니다.

표시된 출력에서 ​​첫 번째 행에서 주식의 포지션은 1로 유지되었지만 (MACD 신호에는 변화가 없기 때문에) MACD가 매도되었을 때 우리의 포지션은 갑자기 0으로 바뀌 었습니다. 거래 신호는 매도 신호 (-1)를 나타냅니다. 이제 몇 가지 백 테스팅 프로세스를 구현할 시간입니다!

8 단계 : 백 테스팅

계속 진행하기 전에 백 테스팅이 무엇인지 아는 것이 중요합니다. 백 테스팅은 주어진 주식 데이터에 대해 우리의 거래 전략이 얼마나 잘 수행되었는지 확인하는 과정입니다. 우리의 경우 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 Google 주식 데이터에 대한 MACD 거래 전략에 대한 백 테스팅 프로세스를 구현할 것입니다.

Python 구현 :

산출:

다음은 백 테스팅 프로세스입니다. 우리는 거래 전략에 10 만 달러를 투자하여 전략을 백 테스트 할 것입니다. 따라서 먼저 투자 금액을 'investment_value'변수에 저장합니다. 그 후 투자 금액으로 구매할 수있는 Google 주식 수를 계산합니다. Math 패키지에서 제공하는 'floor'기능을 사용한 것을 알 수 있습니다. 투자 금액을 구글 주식의 종가로 나누면서 10 진수로 출력을 뱉어 내기 때문입니다. 주식의 수는 정수 여야하지만 십진수가 아니어야합니다. 'floor'기능을 사용하여 소수를자를 수 있습니다. 'floor'기능은 'round'기능보다 훨씬 더 복잡하다는 것을 기억하십시오. 그런 다음, 일부 데이터 조작 작업이 뒤 따르는 투자 수익을 찾기 위해 for 루프를 전달합니다.

마지막으로, 우리는 거래 전략에 10 만 달러를 투자하여 얻은 총 수익을 인쇄하고 있으며, 1 년 동안 약 3 만 8 천 달러의 수익을 올린 것으로 밝혀졌습니다. 나쁘지 않네! 이제 수익률을 SPY ETF (S & P 500 주식 시장 지수를 추적하도록 설계된 ETF) 수익률과 비교해 보겠습니다.

9 단계 : SPY ETF 비교

이 단계는 선택 사항이지만 벤치 마크 (SPY ETF)와 비교하여 거래 전략이 얼마나 잘 수행되는지 알 수 있으므로 적극 권장됩니다. 이 단계에서는 우리가 생성 한 'get_historical_data'함수를 사용하여 SPY ETF의 데이터를 추출하고 SPY ETF에서 얻은 수익을 Google의 MACD 전략 수익과 비교합니다.

Python 구현 :

산출:

마지막 생각들!

MACD는 현존하는 가장 강력한 전략 중 하나이며 실제 시장에 적용될 때 매우 효율적일 수 있습니다. 실제 시장에서 MACD를 사용하기로 결정한 경우 명심해야 할 중요한 사항이 한 가지 있습니다. MACD는 허위 거래 신호를 드러내는 경향이 있습니다. 따라서 Trendex를 사용한 거래 계정Trendex를 사용한 거래 계정 유형 유형 MACD 외에 기술 지표를 사용하여 표시된 신호가 실제로 진짜 거래 신호인지 교차 확인하는 것이 좋습니다. 이 기사의 유일한 목적은 MACD가 무엇이며 파이썬을 사용하여 어떻게 구현 될 수 있는지 이해하는 것이므로 MACD 전략을 구축하기 Trendex를 사용한 거래 계정 유형 위해 여러 지표를 사용하는 것은 다루지 않았습니다.

또한 MACD 거래 전략을 구현하는 데 사용한 주식이 무작위로 선택되어 좋은 접근 방식이 아닙니다. 주식 선택을 처리하는 방법은 정량적 접근 방식 또는 ML 알고리즘 기반 접근 방식으로 수행 할 수 있습니다. 이것은 우리의 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그게 다야! 이 기사에서 유용한 것을 배웠기를 바랍니다. 그리고 일부 코딩 부분을 따르는 것을 잊었더라도 걱정하지 마십시오! 기사 끝 부분에 전체 소스를 제공했습니다.