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... 애널리스트로서, 트레이더로서, 투자자로서 여러분은 본인의 니즈(needs)에 가장 적합한 시간 단위를 결정할 필요가 있다. 만약 여러분이 하루에 1가지값 만 사용하기로 결정했다면, 여러분은 몇 주에서 몇 달에 걸쳐 진행되는 시장움 직업에 관심을 두기로 했다는 것을 의미한다.

하루에 하나의 값만을 사용할 경 우에는 데이트레이딩을 할 수 없을 것이기 때문이다. 연속적으로 거래되는 현물시장에서 하루에 하나의 값을 구하기 위해서는 매일의 실거래가 중 최고가와 최저가를 더해서 2로 나누면 된다. 그림은 다음에 나오는 '어떻게 데이터를 그림으로 그릴 것인가?(86쪽)'에서 설명하는 방법을 따라그린다. 만약 일간 가격 움직임을 더 자세히 나타내기 위해서 하루에 2개의 값을 사 용하고자 한다면 다음의 2가지 방법을 사용할 수 있다.

첫 번째는 하루의 거래 를 전반부와 후반부로 나눈 후 각 부분의 최고가와 최저가의 평균을 취하는 것 이고, 두 번째는 하루 거래 전체의 최고가와 최저가를 발생 순서대로 나열하는 것인데, 후자가 더 좋은 방법이다. 즉 장중 고점이 먼저 발생했다면 고가를 먼 저 기록한 후 저가를 다음에 기록하는 것이다. ...

- 글렌 닐리

 

이 원문에 대한 해석은 차치하고서, 실은 파동wave을 그리는데에는 방법은 크게 상관없다. 향후 발견된 패턴의 선형성을 확보할 수 있다면 족하다고 봐야한다. 책은 그렇게 쓰여졌어야 마땅하다고본다.

 

변경 전, 후

 

결측값이 너무 많아 보였다.  wave의 모델링 구조를 바꿔보기로했다. 

# 각 x시간 구간에 대해 반복
for i in range(len(df_resampled)):
    period = df_resampled.iloc[i]
    high = period['high']
    low = period['low']

예외처리를 위한 수많은 조건문을 사용하는건 바람직하지 못하다고 생각했다.

타임 프레임을 한 번 더 쪼개는게 어떨까 생각중이다. 필요하다면 3등분도 할 수 있었다. 타임 프레임을 쪼갠다는것은 60분 프레임을 30분, 15분 프레임으로 살펴본다는 것과 의미가 다르다.

    midpoint = start + (end - start) / 2
    fig.add_shape(
        type='line',
        x0=midpoint, x1=midpoint,
        y0=df['low'].min(), y1=df['high'].max(),
        line=dict(color='purple', width=1, dash='dot')

 

아직 아래의 방법은 시도해 본 적이 없다.왜냐하면 그 결과가 너무 뻔해보이기 때문이다. 

하루에 하나의 값만을 사용할 경 우에는 데이트레이딩을 할 수 없을 것이기 때문이다. 연속적으로 거래되는 현물시장에서 하루에 하나의 값을 구하기 위해서는 매일의 실거래가 중 최고가와 최저가를 더해서 2로 나누면 된다.