차트 유사도 패턴 검출

예전부터 코인에 관심 많았는데, fastdtw를 이용해 

 

CCXT BINANCE로 과거 5년데이터 수집 후 , 차트 유사도 검출 -> 미래 가격 예측 코드이다.

 

 

• RSI (Relative Strength Index)
  • 가격 데이터의 상승/하락 비율을 기반으로 시장 과매수/과매도 상태를 측정.
  • period=14로 설정
• RSI=100−(1+RS100​)
• MACD (Moving Average Convergence Divergence)
  • 12일 , 26일 이동 평균의 차이를 계산한 후, 신호선(9일)과 비교.
• MACD Line이 신호선을 상향 돌파하면 매수 신호.
• MACD Line이 신호선을 하향 돌파하면 매도 신호
• Bollinger Bands20일의 이동 평균과 표준편차를 기반으로 상한선, 중앙선, 하한선을 계산.

•  

 

def calculate_rsi(close_prices: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series:

    delta = close_prices.diff()

    gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean()

    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean()

    rs = gain / loss

    return 100 - (100 / (1 + rs))

def calculate_macd(close_prices: pd.Series, fast: int = 12, slow: int = 26, signal: int = 9) -> Tuple[pd.Series, pd.Series]:

    exp1 = close_prices.ewm(span=fast, adjust=False).mean()

    exp2 = close_prices.ewm(span=slow, adjust=False).mean()

    macd = exp1 - exp2

    signal_line = macd.ewm(span=signal, adjust=False).mean()

    return macd, signal_line

def calculate_bollinger_bands(close_prices: pd.Series, period: int = 20, std_dev: int = 2) -> Tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series]:

    middle_band = close_prices.rolling(window=period).mean()

    std = close_prices.rolling(window=period).std()

    upper_band = middle_band + (std * std_dev)

    lower_band = middle_band - (std * std_dev)

    return upper_band, middle_band, lower_band