ta-lib

기술적 분석 라이브러리 TA-LIB Python Wrapper

Aug 15, 2019

기술적 분석(Technical Analysis)는 과거 축적된 주가와 거래량 등을 분석하여 미래 주가의 방향성을 예측하는 분석 방법입니다. 대표적인 보조지표(Indicator)로 이동평균(Moving Average), 볼린저밴드(Bollinger Band), Moving Average Convergence Divergence(MACD), Relative Strength Index(RSI) 등이 있습니다.

보조지표들 외에도 차트에서 패턴을 알아내기도 합니다. 대표적인 패턴으로 Three Line Strike, Two Black Gapping, Three Black Crows, Evening Star, Abandoned Baby 등이 있습니다.

이번 포스트에서는 기술적 분석 라이브러리인 TA-LIB의 Python Wrapper에 대해서 소개하고자 합니다. TA-LIB를 이용하면 이동평균, 볼린저밴드, MACD, RSI 등의 대표적인 기술적 분석 보조지표를 쉽게 계산할 수 있고 다양한 차트 패턴을 포착할 수 있습니다. 자세한 기능은 이 문서에서 확인할 수 있습니다.

설치

우분투 환경에서 TA-LIB 설치를 진행합니다.

wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib/
./configure --prefix=/usr
make
sudo make install

다음과 같이 make가 없다는 메시지가 뜬다면 make를 먼서 설치하고 다시 make 명령을 실행하면 됩니다.

Command 'make' not found, but can be installed with:

sudo apt install make
sudo apt install make-guile

이제 TA-LIB 파이썬 라이브러리를 설치하면 됩니다. TA-LIB이 설치되어 있어야 TA-LIB 파이썬 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install ta-lib

예제

TA-LIB 파이썬 라이브러리를 이용하여 볼린저밴드를 추가해 보겠습니다. 먼저 다음과 같은 OHLCV(Open-High-Low-Close-Volume) 데이터, 즉 봉차트가 있습니다.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('chart.csv')

close	code	date	diff	diffratio	diffsign	high	low	open	price	volume
46200.0	5930	20180823	100.0	NaN	2	46200.0	45700.0	46150.0	309343000000	6730918
46150.0	5930	20180824	-50.0	NaN	5	46400.0	45550.0	45900.0	302213000000	6582535
46300.0	5930	20180827	150.0	0.325027	2	46550.0	46000.0	46100.0	243696000000	5263782
46550.0	5930	20180828	250.0	0.539957	2	46950.0	46300.0	46800.0	343323000000	7365976
46800.0	5930	20180829	250.0	0.537057	2	46800.0	46400.0	46750.0	259964000000	5572374
47650.0	5930	20180830	850.0	1.816239	2	47950.0	46700.0	46950.0	580259000000	12193231
48450.0	5930	20180831	800.0	1.678909	2	48450.0	47000.0	47100.0	652318000000	13577454
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
43500.0	5930	20190806	-450.0	-1.023891	5	43800.0	42500.0	42500.0	654805000000	15083824
43200.0	5930	20190807	-300.0	-0.689655	5	43900.0	43100.0	43600.0	434500000000	10002533
42650.0	5930	20190808	-550.0	-1.273148	5	43500.0	42650.0	43250.0	728074000000	16926881
43150.0	5930	20190809	500.0	1.172333	2	43350.0	43050.0	43250.0	418719000000	9685147
43700.0	5930	20190812	550.0	1.274623	2	44000.0	43550.0	44000.0	370531000000	8466169
43000.0	5930	20190813	-700.0	-1.601831	5	43500.0	42950.0	43500.0	314191000000	7276979
43700.0	5930	20190814	700.0	1.601831	2	44250.0	43500.0	43900.0	383427000000	8750135

TA-LIB 파이썬 라이브러리 모듈 이름은 talib 입니다. talib을 임포트하고 볼린저밴드를 구하는 함수를 호출합니다. 이 문서에서 함수들의 Signature를 확인할 수 있습니다.

upperband, middleband, lowerband = BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)

이렇게 Upper Bollinger Band, Middle Bollinger Band, Lower Bollinger Band를 쉽게 구할 수 있습니다.

import talib
ubb, mbb, lbb = talib.BBANDS(df.close, 20, 2)
df['ubb'] = ubb
df['mbb'] = mbb
df['lbb'] = lbb

close	code	date	diff	diffratio	diffsign	high	low	open	price	volume	ubb	mbb	lbb
46200.0	5930	20180823	100.0	NaN	2	46200.0	45700.0	46150.0	309343000000	6730918	NaN	NaN	NaN
46150.0	5930	20180824	-50.0	NaN	5	46400.0	45550.0	45900.0	302213000000	6582535	NaN	NaN	NaN
46300.0	5930	20180827	150.0	0.325027	2	46550.0	46000.0	46100.0	243696000000	5263782	NaN	NaN	NaN
46550.0	5930	20180828	250.0	0.539957	2	46950.0	46300.0	46800.0	343323000000	7365976	NaN	NaN	NaN
46800.0	5930	20180829	250.0	0.537057	2	46800.0	46400.0	46750.0	259964000000	5572374	NaN	NaN	NaN
47650.0	5930	20180830	850.0	1.816239	2	47950.0	46700.0	46950.0	580259000000	12193231	NaN	NaN	NaN
48450.0	5930	20180831	800.0	1.678909	2	48450.0	47000.0	47100.0	652318000000	13577454	NaN	NaN	NaN
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
43500.0	5930	20190806	-450.0	-1.023891	5	43800.0	42500.0	42500.0	654805000000	15083824	48098.400537	46057.5	44016.599463
43200.0	5930	20190807	-300.0	-0.689655	5	43900.0	43100.0	43600.0	434500000000	10002533	48325.707442	45940.0	43554.292558
42650.0	5930	20190808	-550.0	-1.273148	5	43500.0	42650.0	43250.0	728074000000	16926881	48540.426385	45762.5	42984.573615
43150.0	5930	20190809	500.0	1.172333	2	43350.0	43050.0	43250.0	418719000000	9685147	48592.457113	45605.0	42617.542887
43700.0	5930	20190812	550.0	1.274623	2	44000.0	43550.0	44000.0	370531000000	8466169	48538.700905	45467.5	42396.299095
43000.0	5930	20190813	-700.0	-1.601831	5	43500.0	42950.0	43500.0	314191000000	7276979	48456.116156	45275.0	42093.883844
43700.0	5930	20190814	700.0	1.601831	2	44250.0	43500.0	43900.0	383427000000	8750135	48388.641439	45157.5	41926.358561