TA-Lib은 기술적 분석을 위해, 주요 지표들을 쉽게 다룰수 있도록 지원해주는 Python 패키지입니다. 이 패키지에 대해서 간략하게 소개한적이 있지만( https://direction-f.tistory.com/110) 구체적인 활용예시들에 대해서는 다루지 않아, 이번 포스팅에서 주요 지표들과 함께 TA-Lib 활용 방법에 대해서 한번 정리해보겠습니다. TA-lib의 설치는 일반적으로 pip install을 활용하여 설치하기가 어렵습니다. 제가 앞서 정리하면서 활용했던 사이트도 사라지고, 조금씩 설치방법이 변경되는 것으로 보입니다. 따라서 Ta-lib 공식 페이지에서 어떻게 설치하는지 확인하시어 진행하는것이 좋을 것 같습니다. https://pypi.org/project/TA-Lib/ [이동평균선(SM..

금융 데이터는 기본적으로 시계열적으로 이루어져 있습니다. 이러한 시계열성을 가진 데이터를 다루기 위한 아주 기본적인 pandas활용 방법과 금융 Factor들을 쉽게 계산할 수 있도록 도와주는 패키지에 대해서 다루어보도록 하겠습니다. [Pandas] 사실 Pandas와 Numpy는 너무나도 잘 알려져 있는 패키지이기 때문에 익숙한 내용이지만, 예전에 했던 것을 다시 복기해보는 의미에서 시계열 데이터를 다룰때 유용하게 쓸 수 있는 method들을 정리해보겠습니다. 시계열 데이터를 다루기 위해서는 기본적으로 시차별로 수익률을 계산한다거나, 이번달 주가와 저번달 주가의 차이를 구한다거나 하는 시간의 축을 비교하거나 변경하는 일을 많이 하게 됩니다. Resample method를 활용하면 일별 자료를 월별 자료..