df3c9aecb9
레거시 분석·매칭·운영 코드를 정리하고 src/deepcoin 기반으로 재구성한다. 1단계 GT는 2년 스윙·눌림목·돌파·다이버전스 타점을 차트에 표시하고, 2단계는 8개 매매 기법과 GT 정합 평가 스크립트를 추가한다. .env와 GT JSON 산출물은 추적에서 제외한다. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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1.7 KiB
Python
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"""기술적 지표 계산 (인과 신호용)."""
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from __future__ import annotations
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import pandas as pd
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def ema(series: pd.Series, span: int) -> pd.Series:
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"""지수이동평균을 계산한다."""
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return series.ewm(span=span, adjust=False).mean()
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def sma(series: pd.Series, window: int) -> pd.Series:
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"""단순이동평균을 계산한다."""
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return series.rolling(window=window, min_periods=window).mean()
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def bollinger_bands(
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close: pd.Series,
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window: int = 20,
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num_std: float = 2.0,
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) -> tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
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"""볼린저 밴드 (중심, 상단, 하단)를 계산한다."""
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mid = sma(close, window)
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std = close.rolling(window=window, min_periods=window).std()
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upper = mid + num_std * std
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lower = mid - num_std * std
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return mid, upper, lower
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def rsi(close: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series:
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"""RSI(상대강도지수)를 계산한다."""
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delta = close.diff()
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gain = delta.clip(lower=0.0)
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loss = -delta.clip(upper=0.0)
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avg_gain = gain.ewm(alpha=1 / period, min_periods=period, adjust=False).mean()
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avg_loss = loss.ewm(alpha=1 / period, min_periods=period, adjust=False).mean()
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rs = avg_gain / avg_loss.replace(0, pd.NA)
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return 100 - (100 / (1 + rs))
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def macd(
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close: pd.Series,
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fast: int = 12,
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slow: int = 26,
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signal: int = 9,
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) -> tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
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"""MACD, 시그널, 히스토그램을 계산한다."""
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ema_fast = ema(close, fast)
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ema_slow = ema(close, slow)
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macd_line = ema_fast - ema_slow
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signal_line = ema(macd_line, signal)
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hist = macd_line - signal_line
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return macd_line, signal_line, hist
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