지표 정의

Upbit Strategy Toolkit이 제공하는 기술적 지표 15종의 정의·출력 키·파라미터·활용 방법을 정리한 문서입니다. 출력 키(ref)와 파라미터는 실제 구현(core/indicators.py) 기준입니다.

모든 지표는 과거 데이터 기반 참고 도구이며, 미래 수익을 보장하지 않습니다.

지표 한눈에 보기

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추세 지표

이동평균 (Moving Average) — moving_average

정의 — 일정 기간의 종가 평균을 이은 선. 가격의 노이즈를 줄여 추세 방향을 보여준다.

계산 — SMA(단순)는 기간 내 종가의 산술평균. EMA(지수)는 최근 값에 더 큰 가중치를 둔 평균.

주요 파라미터 — type(SMA/EMA), period(1–200)

활용 — 가격이 이동평균 위/아래인지로 추세 판단. 단기·장기 두 선의 교차(골든크로스/데드크로스)를 진입·청산 신호로 사용.

전략 예시 — sma5가 sma20을 상향 돌파(cross_above)하면 매수.

일목균형표 (Ichimoku Cloud) — ichimoku_cloud

정의 — 전환선·기준선·후행스팬·선행스팬 2개로 추세, 모멘텀, 지지·저항을 한 번에 보는 복합 지표. 선행스팬 1·2 사이 영역이 "구름대".

주요 파라미터 — conversion(9), base(26), leading_span2(52)

활용 — 가격이 구름 위면 상승 추세, 아래면 하락 추세. 전환선이 기준선을 상향 돌파하면 매수 신호로 본다.

이격도 (Disparity) — disparity

정의 — 현재가가 이동평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 백분율로 나타낸 값. 100이면 이동평균과 일치, 100보다 크면 위, 작으면 아래.

계산 — (현재가 ÷ N기간 이동평균) × 100

주요 파라미터 — periods(기본 5, 10, 20, 60)

활용 — 이격도가 과도하게 높으면 단기 과열(되돌림 가능), 낮으면 과매도로 본다.

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변동성 지표

볼린저 밴드 (Bollinger Bands) — bollinger_bands

정의 — 이동평균(중심선) 위아래로 표준편차의 배수만큼 띄운 상·하단 밴드. 변동성이 커지면 밴드가 벌어지고 작아지면 좁아진다.

계산 — 중심선 = N기간 이동평균. 상·하단 = 중심선 ± (표준편차 × 배수).

주요 파라미터 — period(20), multiplier(2.0)

활용 — 가격이 하단에 닿으면 과매도, 상단에 닿으면 과매수로 보는 평균회귀 전략. 밴드 폭 축소(스퀴즈) 후 확장은 변동성 돌파 신호.

엔벨로프 (Envelopes) — envelopes

정의 — 이동평균 위아래로 고정 비율(%)만큼 띄운 밴드. 볼린저 밴드가 표준편차를 쓰는 것과 달리, 일정 퍼센트를 사용한다.

주요 파라미터 — period(20), percent(6.0)

활용 — 가격이 상·하단을 벗어나면 과열·과매도로 판단하는 채널 전략에 사용.

ATR (Average True Range) — atr

정의 — 일정 기간 동안의 평균 "진폭"을 나타내는 변동성 지표. 방향이 아니라 변동의 크기를 측정한다.

계산 — True Range(고가-저가, 전일종가와의 갭 포함)의 N기간 평균.

주요 파라미터 — period(14)

활용 — 손절 폭이나 포지션 크기를 변동성에 맞춰 조정할 때 사용. ATR이 크면 변동성이 큰 구간.

모멘텀 지표

RSI (Relative Strength Index) — rsi

정의 — 일정 기간 상승폭과 하락폭의 비율로 가격 모멘텀의 강도를 0–100으로 나타낸다.

계산 — 100 − (100 ÷ (1 + 평균상승폭/평균하락폭)).

주요 파라미터 — period(14), signal_period(9), signal_type(EMA)

활용 — 통상 70 이상 과매수, 30 이하 과매도로 본다. RSI가 시그널선을 교차하는 시점을 진입·청산에 활용.

전략 예시 — RSI가 30 이하로 떨어지면(lte 30) 매수.

MACD (Moving Average Convergence Divergence) — macd

정의 — 단기 EMA와 장기 EMA의 차이로 추세 전환과 모멘텀을 포착한다.

계산 — MACD선 = 단기 EMA − 장기 EMA. 시그널선 = MACD선의 EMA. 히스토그램 = MACD선 − 시그널선.

주요 파라미터 — fast(12), slow(26), signal_period(9)

활용 — MACD선이 시그널선을 상향 돌파하면 매수, 하향 돌파하면 매도. 히스토그램의 부호 전환도 신호로 사용.

스토캐스틱 (Slow Stochastic) — stochastic_slow

정의 — 최근 기간의 고저 범위 안에서 현재가가 어디에 위치하는지를 0–100으로 나타내고, 이를 평활화한 지표.

주요 파라미터 — period(9), k_period(3), d_period(3)

활용 — 통상 80 이상 과매수, 20 이하 과매도. %K가 %D를 교차하는 지점을 신호로 사용.

윌리엄스 %R (Williams %R) — williams_r

정의 — 최근 기간 고점 대비 현재가의 위치를 -100 ~ 0으로 나타낸다. 스토캐스틱과 유사하나 척도가 음수.

주요 파라미터 — period(14)

활용 — -20 이상이면 과매수, -80 이하면 과매도로 본다.

CCI (Commodity Channel Index) — cci

정의 — 평균가가 일정 기간 평균에서 얼마나 벗어났는지를 측정한다. 0을 중심으로 진동.

주요 파라미터 — period(14), signal_period(9), signal_type(EMA)

활용 — 통상 +100 이상 과매수, -100 이하 과매도. 0선 돌파를 추세 전환 신호로도 사용.

스토캐스틱 RSI (Stochastic RSI) — stochastic_rsi

정의 — RSI 값에 다시 스토캐스틱 공식을 적용한 지표. RSI보다 민감하게 과매수·과매도를 잡는다.

주요 파라미터 — rsi_period(14), stoch_period(14), k_period(3), d_period(3)

활용 — RSI보다 신호가 잦으므로 단기 매매에 쓰되 노이즈에 주의. %K·%D 교차를 신호로 사용.

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추세 강도 지표

ADX (Average Directional Index) — adx

정의 — 추세의 방향이 아니라 강도를 측정한다. +DI·-DI는 상승/하락 방향의 힘.

주요 파라미터 — period(14)

활용 — 통상 ADX 25 이상이면 추세가 강하다고 본다. +DI가 -DI 위면 상승 우위. 추세 추종 전략의 필터로 자주 쓴다.

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거래량 지표

OBV (On-Balance Volume) — obv

정의 — 종가가 오른 날의 거래량은 더하고 내린 날은 빼서 누적한 값. 거래량으로 매집/분산을 본다.

주요 파라미터 — signal_period(10), signal_type(SMA)

활용 — 가격은 횡보하는데 OBV가 오르면 매집(상승 선행) 신호로 해석. 가격과 OBV의 다이버전스에 주목.

MFI (Money Flow Index) — mfi

정의 — RSI에 거래량을 가중한 지표. "거래량까지 반영한 RSI"로 0–100 범위.

주요 파라미터 — period(14)

활용 — 통상 80 이상 과매수, 20 이하 과매도. 거래량을 반영해 RSI보다 자금 흐름을 잘 잡는다는 평.

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참고

• 각 지표를 조건식에서 어떻게 참조하는지(출력 키(ref))와 설정할 수 있는 파라미터의 전체 목록은 기술 레퍼런스의 "지원 지표" 항목에서 확인할 수 있습니다.
• 본 문서에서 소개한 활용법은 일반적으로 통용되는 해석일 뿐, 정해진 정답이 아닙니다. 같은 지표라도 종목·기간·타임프레임에 따라 결과가 크게 달라집니다.
• 어떤 지표도 미래 가격을 예측하지는 못합니다. 반드시 백테스트로 가설을 검증한 뒤, 그 결과를 참고 자료로만 활용하세요.