파이썬 투자 보조 지표 분석 / 전략 설계 - ATR

투자 보조 지표 ATR 지표

ATR 지표는 가격의 변동성을 체크하여 위험성을 관리할 수 있는 지표이다. 

과도한 변동성은 위험성을 증가시키는데, ATR을 사용하면 투자하고자 하는 종목이 투자할만한 구간인지에 대한 정보를 알 수 있는 것이다.

계산방법

아래 세가지의 절댓값에서 가장 큰 값이 TR이다.

• 금일 고가 - 금일 저가
• 금일 고가 - 전일 종가
• 금일 저가 - 전일 종가

ATR은 TR을 평균화한 선이다. 기본으로 14일 이동평균값을 사용한다.

 

해석

Average True Ragne. TR의 변동성 값을 평균화한 선을 의미한다.

ATR은 매매신호를 주는 것이 아닌, 변동성을 측정하여 투자 위험도, 적합도를 나타내 주는 지표이다.

 

전략

• 낮은 변동성 : ATR지표 하락 -> 시장 횡보 국면
  • 변동성에 의한 위험도가 낮아지며, 추후 상승세로 변동성 확대 기대 : 매수 적합
• 높은 변동성 : ATR지표 상승 -> 시장의 강한 추세 국면
  • 변동성에 의한 위험도가 높아지며, 다른 지표의 거짓 매매신호 가능성 있음 : 매수 위험

 

 

파이썬 구현

import ta
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import FinanceDataReader as fdr
import copy
df_krx = fdr.StockListing('KRX')

kospi_data = df_krx[(df_krx["Market"]=="KOSPI") & (~df_krx["Sector"].isna())]

target = kospi_data[kospi_data["Name"]=="KT&G"]

price_data = fdr.DataReader("033780","2020","2022-12-16")

오랜만에 글을 써서 기간이 12월 16일이 되었다. 그동안 KT&G의 변동성이 어떻게 되었는지 확인해보자.

 

tr1 = np.abs(price_data["High"] - price_data["Low"])
tr2 = np.abs(price_data["High"] - price_data["Close"].shift(1))
tr3 = np.abs(price_data["Low"] - price_data["Close"].shift(1))

tr = pd.DataFrame([tr1,tr2,tr3]).T.max(axis = 1)

계산 공식대로 세가지 tr을 계산해준다. abs를 씌워 절댓값을 구해 값을 비교한다.

 

price_data["tr"] = tr
price_data["atr"] = tr.rolling(14).mean()

14일 이동평균으로 ATR값을 구했다.

계산식이 매우 간단하다.

 

TR, ATR

우선 2022년 이후 전체 TR과 ATR.

전략으로 말하길 ATR 지표가 하락해 변동성이 작아지면, 상승을 기대한다고 하는데 해당하는 구간이 있는지 보자.

우선 2021년 11월 경 크게 주가가 오르기 전에 ATR값이 가장 낮은 것을 볼 수 있었다.

또한, 22년 두번의 상승장을 거칠 때도 변동성이 낮은 상태에서 출발한 것을 볼 수 있다

 

.

2022년 이후

지표의 전략처럼 변동성이 안정되어있을때 다른 투자 지표를 보는 것이 기본이 되어야 할 것 같다.

주가가 상승를 타기 전엔 대부분 ATR값이 1000 이하로 낮은 값을 나타내는 것을 볼 수 있다.(주가에 따라 ATR값이 달라지기 때문에 상대적으로 봐야 한다.)

하지만 변동성이 낮다고 주가가 상승세로 된다는 보장은 없기 때문에 꼭 다른 투자지표를 봐야 할 것이다. 

2020년 1월에도 변동성이 낮게 나타났지만, 급격한 하락을 겪었다. 물론 코로나라는 큰 이슈가 있었지만..

그 외에도 22년 6월 경 잠시 하락할 때도 ATR 지표는 낮다. 따라서 ATR을 기본으로 두면서 다른 지표를 종합적으로 보고 판단하는 것이 필요하다.

 

12월 16일 기준으로 KT&G는 약간 높은 변동성을 나타내고 있다.

어서 지표를 종합해서 볼 수 있는 보고서 양식을 만들어서 한눈에 볼 수 있도록 해야겠다.