Python으로 QQE signals 지표 구현하기

QQE signals 지표는 트레이딩뷰 오픈 소스로 ‘colinmck‘ 라는 유저가 공개하였습니다.

💡 유저 설명 번역
QQE 오실레이터를 차트 내에서 롱(Long) 및 숏(Short) 신호로 변환하였으며, 알림 기능이 내장되어 있습니다.
이 지표는 멀티 타임프레임(Multi-Timeframe)을 지원하며, 상당히 견고한 구조를 갖추고 있습니다.

💡 QQE(Quantitative Qualitative Estimation) 란?
RSI를 기반으로 ATR을 적용하여 변동성을 측정하고, 트렌드 신호를 강화하는 지표입니다. RSI 값을 스무딩하고 Fast/Slow 트렌드 라인을 사용하여 매수·매도 신호를 필터링합니다. 주로 강한 트렌드 돌파나 반전 구간을 찾는 데 활용됩니다.

QQE signals 구현

코드를 간소화하기 위해 pinetopy 모듈에 qqe_signal 함수를 추가했습니다. 버전 0.1.1 이상에서 사용 가능하며, 트레이딩뷰와 동일한 타임프레임에서 Long과 Short 시그널을 쉽게 얻을 수 있습니다.

pip install pinetopy

import pandas as pd
import ccxt
import pinetopy as pp

# Binance Futures, BTCUSDT, 1h
bnb = ccxt.binance({'options': { 'defaultType': 'future' }}) 
ohlcv = bnb.fetch_ohlcv(symbol="BTC/USDT", timeframe="1h", limit=500)
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['time'] = pp.kst(df['time'])

# TradingView Default Settings
def main(df):
    df['QQE_Signal'] = pp.qqe_signal(df, rsi_length=14, smoothing_factor=5, fast_qqe_factor=4.238)

    # signal only
    signal = df[df['QQE_Signal'] != '']

    return signal

print(main(df))

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트레이딩뷰 차트와 비교