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→변동성 지표
df['sonar_signal'] = df['sonar'].rolling(window=10).mean()
df['sonar_signal'] = df['sonar'].rolling(window=10).mean()
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
== 기타 ==
=== 매물대(volume profile) ===
{| class="wikitable"
!공식
!활용
!예시코드
|-
|해당 종가에 해당하는 거래량을 모두 합한다.
|특정 선을 넘을지 넘지 않을지,
넘는다면 어떻게 움직일지 판단하는 재료.
|<syntaxhighlight lang="python">
unit_price = 1barrier = pd.DataFrame() # 매물대 정보를 담을 df.
# 최소단위부터 1씩 올라가며 가격대의 인덱스 생성.
for price in range(int(df.close.min()), int(df.close.max()) + unit_price, unit_price):
barrier.loc[price + unit_price / 2, 'volume'] = 0
# 위와 같이 올라가며 인덱스에 내용 담기.
for price in range(int(df.close.min()), int(df.close.max()) + unit_price, unit_price):
index = (df.close >= price) # 현재 조사하는 값보다 큰 경우만 찾고,
index &= (df.close < price + unit_price) # 현재 조사하는 값에 단위값을 더한 것보다 작은 것들과의 공통된 것만 담는다.
# 즉, 해당 값 사이의 df.close의 인덱스가 얻어지는데, 이 인덱스에 해당하는 volume들의 값을 합해 저장한다.
barrier.loc[price + unit_price / 2, 'volume'] += df[index].volume.sum()
</syntaxhighlight>그래프를 그릴 땐 barrier의 그래프를 그리면 됨.
|}
|}
[[분류:주식 이론]]
[[분류:주식 이론]]