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이번엔 변동성 지표 중 매스 인덱스를 살펴 본다. 매스 인덱스는 주가는 수렴과 발산을 한다는 기본적인 믿음에서 시작한다고 보면된다. 매스 인덱스는 주가의 가격변동에 대한 지수이동평균을 이용하여 방향과 상관없은 변동성만을 측정한다. 변동성이 줄어들면 수렴이 되었다고 보고 방향성을 정해서(단, 매스 인덱스는 방향을 제시하지 않는다.) 거래 시점을 포착하는데 사용할 수 있다.
많은 지표들이 변동성을 고려하지만 방향성에 대한 값이 필요하기 때문에(거래에서 매수/매도 포지션을 취해야 하기 때문에) 변동성 그 자체에 대해서는 직관적으로 파악하기 여러운 경우가 많은데 매스 인덱스는 TR(True Range), ATR(Average True Range), NATR(Normalized Average True Range) 들과 비슷하게 방향을 고려하지 않은 변동성 그 자체에만 집중하여 표현한다.
단, TR, NTR, NATR과 마찮가지로 방향성을 제공하지 않기 때문에 단순히 매스 인덱스 만을 가지고 거래에 임하기는 어렵다는 단점이 있다. 하지만 다른 지표와 엮어 사용하기에는 좋은 지표.
트레이딩 뷰 파인 스크립트 소스와 pandas-ta에서의 소스코드를 공유하고 포스팅을 마친다.
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- 매스 인덱스 (Mass Index) 파인 스크립트 지표 소스
//@version=5
indicator(title="Mass Index", format=format.price, precision=2, timeframe="", timeframe_gaps=true)
length = input.int(10, minval=1)
span = high - low
mi = math.sum(ta.ema(span, 9) / ta.ema(ta.ema(span, 9), 9), length)
plot(mi)
- 매스 인덱스 (Mass Index) pandas-ta 소스
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
import FinanceDataReader as fdr
data = fdr.DataReader('005930')
massi = ta.massi(high=data['High'], low=data['Low'], fast=9, slow=25)
data = pd.concat([data, massi], axis=1)
data.dropna(inplace=True)반응형