OBV(On Balance Volume) 활용법과 예제

OBV(On Balance Volume) 활용법과 예제

1. OBV란?

OBV(On Balance Volume)는 거래량을 활용한 기술적 분석 지표로, 거래량이 가격 상승 또는 하락과 함께 어떻게 움직이는지를 분석하는 데 사용됩니다.

• OBV 증가: 가격 상승 시 거래량이 증가하면 강한 매수세 신호
• OBV 감소: 가격 하락 시 거래량이 증가하면 강한 매도세 신호

2. OBV 계산법

OBV는 다음과 같이 누적되는 방식으로 계산됩니다.

OBV=OBV전일+Volume,(종가 상승 시)OBV = OBV_{전일} + Volume, \quad \text{(종가 상승 시)} OBV=OBV전일−Volume,(종가 하락 시)OBV = OBV_{전일} - Volume, \quad \text{(종가 하락 시)} OBV=OBV전일,(종가 변동 없음)OBV = OBV_{전일}, \quad \text{(종가 변동 없음)}

즉, 종가가 상승하면 해당 거래량을 더하고, 종가가 하락하면 거래량을 뺍니다.

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3. OBV 활용법

① OBV 추세와 가격 비교 (Divergence)

• 매수 신호: 가격은 하락하는데 OBV는 상승 → 상승 반전 가능성
• 매도 신호: 가격은 상승하는데 OBV는 하락 → 하락 반전 가능성

② OBV 지지선 및 저항선 분석

• OBV가 일정한 지점에서 지지를 받으면 매수 타이밍
• OBV가 저항선에서 돌파하면 강한 상승 신호

③ OBV 이동 평균과 조합

• OBV의 이동 평균(예: 10일, 20일)을 추가하여 골든 크로스(매수 신호) 또는 데드 크로스(매도 신호)를 분석

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4. OBV 예제

① 가격과 OBV 다이버전스 예제

• 주가가 하락하는데 OBV는 상승하는 경우 → 매수 신호
• 주가가 상승하는데 OBV는 하락하는 경우 → 매도 신호

② OBV 지지선 활용 예제

• OBV가 특정 구간에서 반등하면 해당 가격대에서 강한 지지 확인 → 매수 기회

③ 실제 데이터 예제 (파이썬)

아래는 파이썬을 활용한 OBV 분석 예제 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 예제 데이터 (실제로는 주가 데이터를 가져와야 함)
data = {
    "Close": [100, 102, 101, 105, 107, 110, 108, 109, 112, 115],
    "Volume": [1000, 1200, 1100, 1500, 1700, 2000, 1900, 1800, 2100, 2200]
}
df = pd.DataFrame(data)

# OBV 계산
df["OBV"] = np.where(df["Close"] > df["Close"].shift(1), df["Volume"],
                     np.where(df["Close"] < df["Close"].shift(1), -df["Volume"], 0)).cumsum()

# 시각화
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(df["Close"], label="Close Price", color='blue')
plt.legend()
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(df["OBV"], label="OBV", color='green')
plt.legend()
plt.show()

이 코드를 실행하면 가격과 OBV의 흐름을 시각적으로 분석할 수 있습니다.

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5. 결론

✅ OBV는 거래량을 활용한 강력한 보조지표이며, 단독으로 사용하기보다는 다른 지표(RSI, MACD 등)와 함께 활용하는 것이 효과적입니다.
✅ 가격과 OBV의 다이버전스를 분석하면 매수·매도 타이밍을 잡을 수 있습니다.
✅ OBV가 저항선을 돌파하면 강한 상승, 지지선에서 반등하면 매수 기회로 활용 가능합니다.

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