CCI(Commodity Channel Index)와 Trader_CCI의 차이점은 다음과 같습니다.
1. 평균선 이동 방식: CCI는 기본적으로 9일 이동평균을 사용하지만, Trader_CCI는 이동평균 기간을 설정할 수 있습니다. Trader_CCI에서는 `period` 매개변수를 사용하여 이동평균 기간을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, `period=20`을 사용하면 20일 이동평균을 사용할 수 있습니다.
2. 상위/하위 보간 방법: CCI는 기본적으로 선형 보간을 사용하지만, Trader_CCI는 보간 방법을 설정할 수 있습니다. Trader_CCI에서는 `method` 매개변수를 사용하여 보간 방법을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, `method='linear'`을 사용하면 선형 보간을 사용할 수 있습니다.
3. 이동평균 기간: CCI는 기본적으로 9일 이동평균을 사용하지만, Trader_CCI는 이동평균 기간을 설정할 수 있습니다. Trader_CCI에서는 `period` 매개변수를 사용하여 이동평균 기간을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, `period=20`을 사용하면 20일 이동평균을 사용할 수 있습니다.
4. 기준선: CCI는 기본적으로 평균선 기준선을 사용하지만, Trader_CCI는 기준선을 설정할 수 있습니다. Trader_CCI에서는 `base_line` 매개변수를 사용하여 기준선을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, `base_line='mean'`을 사용하면 평균선 기준선을 사용할 수 있습니다.
5. 상위/하위 보간 방법과 평균선 이동 방식: Trader_CCI에서는 `method` 매개변수를 사용하여 보간 방법을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, `method='linear'`을 사용하면 선형 보간을 사용할 수 있습니다. Trader_CCI에서는 `period` 매개변수를 사용하여 이동평균 기간을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, `period=20`을 사용하면 20일 이동평균을 사용할 수 있습니다.
Trader_CCI의 CCI 구현을 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 라이브러리 설치: Trader_CCI 라이브러리를 설치합니다.
2. CCI 계산: `period`, `method`, `base_line` 매개변수를 설정하여 CCI를 계산합니다.
3. CCI 결과: 계산된 CCI 결과를 사용하여 트레이딩 전략을 개발합니다.
예를 들어, 다음과 같이 Trader_CCI의 CCI 구현을 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import pandas as pd
import trader_cci
# 데이터 로드
df = pd.read_csv('data.csv')
# CCI 계산
cci = trader_cci.CCI(df['Close'], period=20, method='linear', base_line='mean')
# CCI 결과
print(cci)
이 예제에서는 Trader_CCI의 CCI 구현을 사용하여 20일 이동평균을 사용하는 선형 보간을 사용하는 평균선 기준선을 사용하는 CCI를 계산합니다.
2025-08-01 15:32