거래량에 대한 상관관계 분석

거래량 상위 100개 종목

 

1. 오버나잇 하지 않아야 된다.

2. 빠르게 사고 팔아야 된다.

3. 하루안에 승패가 결정된다 .

위와 같은 이유로 데이트레이딩에 대한 종목선정 기준에 대해서는 '회전율'을 가장 중요한 지표로 생각해야 합니다. 그러므로 거래량 상위 100개 종목에 대해서 조건검색식을 이용하여 당일 매수할 종목을 선정합니다.

차트 데이터 선정

주가,시가,고가,거래량,등락율,5평,20평 등등의 데이터를 API에서 받아옵니다.

원하는 데이터를 Data frame에 저장합니다. 파이썬 패키지중 Pandas를 사용하여 데이터를 분석합니다.

어떤것을 저장하느냐에 따라 최종 종목 선정에 영향을 끼치게 됩니다.

데이터 분석

<Correlation graph>

<Heat map>

heat map, correlation graph 등 데이터를 활용할 방법 적용합니다. 위 그래프는 거래량, 등락율에 대한 Data frame을 만들고 각 column data가 얼마나 correlation의 상태에 있는지 확인할 수 있는 도구 입니다. 거래량과 등락율을 normalize하여 (0~1 사이 값으로 정규화) 각각을 비교 plot 합니다. 

최근 2주간의 거래량 상위 100개 종목에 대한 데이터를 모아본 결과로

1. 거래량은 D,D1,D2... 시간에 대한 서로의 연관성이(0.5 이상) 어느정도 있었다.

2. 거래량과 등락율은 서로 연관성이 없다.

3. 등락율은 시간에 대한 서로의 연관성이 없다.

위와 같이 생각할 수 있습니다. 따라서 거래량과 등락율을 주요 topic으로 생각하는 데이트레이딩의 경우에 거래량 상위 종목이 다음날의 거래량에도 영향을 미치므로 '거래량'에 대한 topic은 해결했다고 생각하고 등락율과 직접적으로 연관성있는 Data frame을 만들어 비교분석하는 과정을 거쳐야 합니다.