BII 보조지표(Bostian's Intraday Intensity Index) 파이썬 코드

안녕하세요. 주식투자 관련 지식을 공유하는 인천고래입니다.

 

BII지표에 대해 생소하신 분들이 계실 텐데 장중 세력 진입 여부를 판단할 수 있는 지표로서 유용하게 사용할 수 있으며 하락 추세 이탈 및 상승 추세 이탈 등에 사용 가능한 지표로 알아두시면 투자에 도움이 될 것입니다.

 

자세한 내용은 아래의 코드에 제공되오니 확인 바랍니다.

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1. BII 보조지표 생성 코드

def calculate_intraday_intensity(df):
    """
    Bostian's Intraday Intensity(II)와 Cumulative II를 구하는 함수

    Parameters
    ----------
    df : pd.DataFrame
        High, Low, Close, Volume 열을 포함

    Returns
    -------
    pd.DataFrame
        df에 새로운 컬럼 [II, CII]가 추가된 DataFrame
    """
    # 고가-저가 차이가 0이 되는 상황 방어
    df['range'] = df['High'] - df['Low']
    df['range'] = df['range'].replace(0, np.nan)  # 분모=0 -> NaN 처리

    # Intraday Intensity (II) 계산
    df['II'] = ((2 * df['Close'] - df['High'] - df['Low']) / df['range']) * df['Volume']

    # Cumulative II (CII) = II의 누적 합
    df['CII'] = df['II'].cumsum()

    # NaN 보정 (기본 예시)
    df['II'] = df['II'].fillna(0)
    df['CII'] = df['CII'].fillna(method='ffill').fillna(0)

    return df

 

2. BII 지표를 차트에 적용하기

if __name__ == '__main__':
    # ===== 1) FinanceDataReader로 삼성전자 주가 불러오기 =====
    df = fdr.DataReader('229640', start='2024-06-01')

    # df의 기본 컬럼(일봉): ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', ... ]
    # 인덱스(Index)는 Date(YYYY-MM-DD)가 기본으로 들어옴

    # ===== 2) 결측값 처리 (필요 시) =====
    df.dropna(subset=['Close', 'Volume'], inplace=True)

    # ===== 3) Intraday Intensity 지표 계산 =====
    df = calculate_intraday_intensity(df)

    # ===== 4) 차트 시각화 =====
    # plt.subplots(nrows=3) : (가격 / 거래량 / 보조지표) 3개 구역
    fig, axes = plt.subplots(nrows=3, figsize=(12, 8), sharex=True)

    # 4-1) [첫 번째 Subplot] 종가 차트
    axes[0].plot(df.index, df['Close'], color='blue', label='Close')
    axes[0].set_ylabel('Price')
    axes[0].legend(loc='upper left')
    axes[0].grid(True)

    # 4-2) [두 번째 Subplot] 거래량(Volume) 차트 (Bar 형태)
    axes[1].bar(df.index, df['Volume'], color='gray', label='Volume')
    axes[1].set_ylabel('Volume')
    axes[1].legend(loc='upper left')
    axes[1].grid(True)

    # 4-3) [세 번째 Subplot] Intraday Intensity 지표 (II, CII)
    axes[2].plot(df.index, df['II'], color='green', label='II')
    axes[2].plot(df.index, df['CII'], color='red',   label='CII')
    axes[2].set_ylabel("Bostian's Intraday Intensity / CII")
    axes[2].legend(loc='upper left')
    axes[2].grid(True)

    # 레이아웃 간격 조정
    plt.tight_layout()

    # 화면에 표시
    plt.show()

 

3. 차트 적용 이미지

BII 샘플 차트

 

 

 

 

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자신만의 매매법을 자동매매 프로그램으로 만들거나 

기법이 확률이 떨어진다면 백테스팅을 사용해서 확률을 높여야 합니다. 

아래의 링크를 통해서 요청하시면 요청하신 이상(가격대비 성능의 최대치)의 결과물을 받아 보실 수 있습니다.

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다른 보조지표에 대해서는 아래의 링크 글을 통해 자세히 알아 볼 수 있습니다.

보조지표 리스트 (추세, 모멘텀, 채널, 변동성, 거래량, 기타 지표)

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단기적인 스윙 및 세력 매집 분석에 용이한 기준봉에 대해서는 아래의 링크 글을 통해 자세히 알아 볼 수 있습니다.

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