Top 5 급등주 초기 포착 검색 식 Quick Answer

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[급등주 검색식] 급등 초기 포착 발굴법 검색기 단타종목선정

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급등주 초기 포착 검색식 (MACD, 시그널선의 골든크로스 및 수급 조건으로 신호 포착)

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급등주 초기 포착 검색식 설정 상세 방법

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무료 조건검색식 1탄] 오늘의 급등주 포착 주식검색식 : 네이버 블로그

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[급등주 검색식] 급등 초기 포착 발굴법 검색기 단타종목선정 دیدئو dideo

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  ★하승훈 이력 (수상경력 & 자격증)★
  – 2021년 키움증권 실전투자대회 1위 (수익금 11억원)
  – 서울시 회기동 경희대학교 경제학 졸업
  – 2004년 한국투자증권 입사, 고유자산 운용
  – 2011년 한국투자증권 퇴사
  – 2012년 펄스인베스트먼트 창업
  – 2013년 토마토TV 전문가
  – 2004년 창업경연대회 최우수상 수상 (주제: 시스템 트레이딩)
  – 2005년 한국투자증권 최우수사원상 수상
  – 증권투자상담사 2004.02.25
  – 선물거래상담사 2004.08.12
  – 금융자산관리사 2005.02.18
  – 간접투자증권판매인력 2006.10.31
  – 일반운용전문인력 (펀드매니저 자격증) 2006.12.12
  – CFA Level1 Pass 2007.07
  – 고급 파생상품 분석 전문가 2007.12.18
  – 주식 관련 도서 1,000권 이상 독파
  – 꾸준한 수익을 위한 실전 주식투자 집필
  – 주식 및 파생상품 실전투자 경력 18년
  – 지금도 매일 연구하면서 실전 투자 실시

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3) 급등주 포착 알고리즘 구현 – 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 (개정판-2쇄)

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[주식] 90% 승률 급등주 포착 검색식

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키움증권 급등 단타 조건검색식 (영웅문 수급 조건검색)

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• Summary of article content: Articles about 키움증권 급등 단타 조건검색식 (영웅문 수급 조건검색) 조건검색기에 포착되는 기준은 아래와 같습니다. 1) 주가 : 1000원 이상일 것. 2) 거래량 : 단타를 치기에 양호한 거래량이 붙어야 하며, 금일 첫봉에 … …
• Most searched keywords: Whether you are looking for 키움증권 급등 단타 조건검색식 (영웅문 수급 조건검색) 조건검색기에 포착되는 기준은 아래와 같습니다. 1) 주가 : 1000원 이상일 것. 2) 거래량 : 단타를 치기에 양호한 거래량이 붙어야 하며, 금일 첫봉에 … 안녕하세요. 주식하는 여의도 직장인 갈대리입니다. 방금 유튜브 영상 올린 후 해당 자료를 블로그에 조금 수정하여 작성합니다. ▶수급 단타 조건검색식 바로 확인하기◀ 이번 포스팅은 유튜브에서 영상을 정확..f블로거이자, 유튜버이며 직장인인 ‘ 여의도 갈대리 ‘ 입니다. 키움증권 조건검색식 텔레그램 알림프로그램을 포함하여 주식과 관련된 전반적인 내용들에 대해 포스팅하고 있습니다.
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키움증권 급등 단타 조건검색식 (영웅문 수급 조건검색)

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[급등주 검색식] 급등 초기 포착 발굴법 검색기 단타종목선정 – YouTube | 인스타그램, 재테크, 투자

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급등주 초기 포착 검색식 (MACD, 시그널선의 골든크로스 및 수급 조건으로 신호 포착)

MACD(이동평균선 추세) 조건을 활용한 급등주 초기 포착 검색식을 공유합니다. 검색식에는, MACD 상향 돌파, Signal선과 MACD의 골든크로스, 거래량 수급 확인, 가격 상승 4가지 조건 구분을 사용합니다. MACD는 미국 경제학자가 고안한 분석기법으로, 이미 널리 알려져 있어, 설명은 본문 마지막에 간단히 기재하겠습니다.

급등주 초기 포착 검색식 설정 요약

간단히 아래와 같은 순서로 진행하며, 상세내용은 밑에 기재하겠습니다.

0. 종목 검색은 키움증권 HTS 영웅문을 사용합니다.

영웅문 HTS 접속 후 메뉴번호 0150 종목검색 메뉴 실행

1. 추세 조건값 설정

A (기술적분석 > 추세지표 > MACD) 기준선 돌파 : 단기 12, 장기 26, 시그널 9 상향 돌파 조건 추가

B (기술적분석 > 추세지표 > MACD) 기준값 돌파 : 단기 12, 장기 26, MACD 0, 상향 돌파 조건 추가

2. 가격 조건값 설정

C (시세분석 > 가격 조건) 주가등락률 : 1봉전 종가 대비 0봉전 종가 0% ~ 4% 조건 추가

3. 거래량 수급 조건값 설정

D (순위분석 > 시세 순위) 전일대비 거래량 증감률 순위 : 상위 100등 조건 추가

E (순위분석 > 시세 순위) 거래량 회전율 순위 : 상위 100등 조건 추가

주가의 이동평균선의 26일선, 12일선, 그리고 Signal선을 활용하여, 주가가 추세 전환하는 시점을 찾아내고, 이를 거래량 수급 및 가격의 변화를 추가 조건으로, 다중 조건으로 검색하여, 급등 초기 시점인 종목을 추정합니다.

▼ 위 조건 검색식으로 포착한 4종목은 아래에서 확인하실 수 있습니다. ▼

금일 위 조건으로 부합하는 종목은 한국큐빅, 현대로템, 네오팜, 정다운입니다. 각각의 가격 추이와 거래량은 아래 차트와 같습니다.

급등주 초기 포착 검색식 실행 결과 4종목

급등주 초기 포착 검색식 설정 상세 방법

0. 키움증권 영웅문S 접속 및 종목검색 메뉴 실행

키움증권 영웅문S 접속하고 메뉴 번호 0150을 실행합니다. 주식 > 종목검색 > 조건 검색 순으로 접속하면 됩니다. 공인인증서 등 인증하지 않고, ID/비밀번호만 입력 후 접속해도 활용 가능합니다. 키움증권에서는 여러 가지 조건을 제공하고 있고, 이런 조건들을 혼합하여 검색할 수 있게 되어있어서, 급등주 검색에 용이합니다.

급등주 검색을 위한 영웅문S 메뉴 진입

1. 추세 조건값 설정

A (기술적분석 > 추세지표 > MACD) 기준선 돌파 : 단기 12, 장기 26, 시그널 9 상향 돌파 조건 추가

MACD선과 시그널 선의 골든크로스 조건입니다. MACD, 즉 이동평균선의 26일 간의 평균 추이와, 12일간의 평균 추이를 비교하여, 이 2가지 추이의 차이를 구하고, 이 차이 추세를 시그널선으로 9일간의 추이를 확인합니다. 이 조건값은 이 시그널선의 상향 돌파입니다.

추세(MACD) 조건값 추가

B (기술적분석 > 추세지표 > MACD) 기준값 돌파 : 단기 12, 장기 26, MACD 0, 상향 돌파 조건 추가

MACD는 0 이하는 하락 추세, 0 이상은 상승추세를 뜻하고, 0 돌파를 상승 추세의 전환 신호로 볼 수 있습니다. 이 조건값에서는 MACD가 0 상향 돌파하여 추세 전환한 조건을 의미합니다.

2. 가격 조건값 설정

C (시세분석 > 가격조건) 주가등락률 : 1봉전 종가 대비 0봉전 종가 0% ~ 4% 조건 추가

가격의 변화를 조건으로 추가합니다. 추세를 전환하였으므로 주가도 상승했을것이지만, 이미 너무 급등해버린 종목이 아닌, 급등이 예상되는 종목을 찾기 위해, 0~4%로 설정합니다. 급등주를 초기 진입을 위해, 이미 올라버린 종목을 제외하는 가격 조건입니다.

가격 조건값 추가

3. 거래량 수급 조건값 추가

거래량은 급등주 포착에 필수적인 조건입니다. 거래량이 실리지 않은 급등은 진입에 대한 확신을 가질 수 없습니다. 그리고 일정 수준 이상 거래량은 단타 매매에 역시 필수 조건입니다.

D (순위분석 > 시세 순위) 전일대비 거래량 증감률 순위 : 상위 100등 조건 추가

전일 대비해서 거래량이 증가한 종목을 조건으로 추가합니다. 거래량이 실린 추세전환을 확인하기 위한 조건입니다.

거래량 조건 추가

E (순위분석 > 시세 순위) 거래량 회전율 순위 : 상위 100등 조건 추가

이 조건도 마찬가지로 급등을 위해 준비하는 종목을 확인하기 위한 조건입니다.

이렇게 추세 조건값, 가격 조건값, 거래량 수급 조건값을 설정하여, 급등주를 초기 포착하기 위한 검색식을 설정하는 방법을 알아봤습니다. 이 외에도 키움증권에서는 여러 가지 조건을 제공하므로, 적절히 조합하면 보다 심층적인 분석이 가능합니다.

그리고 MACD에 대해서 간략히 말씀드리면, Moving Average Convergence and Divervence의 약자로, 이동평균선이 움직이는 추세를 분석하는 지표입니다. 이동평균선이 벌어졌다가 모였다가 하는 추세를 관찰하여, 주가가 전환되는 시점을 추정하는데 활용합니다. MACD에서는 주로 MACD와 시그널선의 골든크로스, MACD의 상승 전환이 주요 포인트로 활용됩니다.

3) 급등주 포착 알고리즘 구현

알고리즘 구현에 필요한 데이터가 모두 준비됐으니 이번에는 알고리즘을 구현해 보겠습니다. ‘급등주 포착’ 알고리즘은 특정 거래일의 거래량이 이전 시점의 평균 거래량보다 1,000% 이상 급증하는 종목을 매수하는 것입니다.

사실 기존의 주식 관련 책에서 소개하는 기법은 알고리즘 구현 관점에서 조금 불분명한 부분들이 많습니다. 이 책에서는 일단 ‘이전 시점의 평균 거래량’을 특정 거래일 이전의 20일(거래일 기준) 동안의 평균 거래량으로 정의했습니다. 그리고 ‘거래량 급증’은 특정 거래일의 거래량이 평균 거래량보다 1,000% 초과일 때 급등한 것으로 정의했습니다.

알고리즘을 구현에 맞춰 상세화했다면 이를 파이썬 코드로 구현하면 됩니다. 급등주 포착을 체크하는 기능이기 때문에 메서드 이름을 check_speedy_rising_volume으로 지정했고 메서드의 인자로 종목코드를 전달받게 했습니다. 코드는 다음과 같습니다.

def check_speedy_rising_volume(self, code): today = datetime.datetime.today().strftime(“%Y%m%d”) df = self.get_ohlcv(code, today) volumes = df[‘volume’] if len(volumes) < 21: return False sum_vol20 = 0 today_vol = 0 for i, vol in enumerate(volumes): if i == 0: today_vol = vol elif 1 <= i <= 20: sum_vol20 += vol else: break avg_vol20 = sum_vol20 / 20 if today_vol > avg_vol20 * 10: return True

위 코드를 조금씩 나눠서 분석해 보겠습니다. 가장 먼저 오늘 날짜를 가져왔습니다. 파이썬 코드에서 오늘 날짜를 ‘20170321’과 같은 포맷으로 얻기 위해 datetime 모듈을 사용했습니다.

today = datetime.datetime.today().strftime(“%Y%m%d”)

종목코드와 조회 시작일이 준비됐으므로 앞서 구현한 get_ohlcv 메서드를 호출해서 해당 종목에 대한 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 데이터를 DataFrame 객체로 얻어온 후 그중 거래량 칼럼만 바인딩했습니다.

df = self.get_ohlcv(code, today) volumes = df[‘volume’]

조회 시작일을 기준으로 이전 20일간 거래량의 평균을 계산해야 하므로 총 21일 치의 데이터가 필요합니다. 만약 최근에 상장된 종목이라면 데이터가 충분하지 않을 수 있으므로 이 경우에는if 문을 사용해 걸러냈습니다. check_speedy_rising_volume 메서드는 해당 종목이 거래량 기준 급등주인 경우 True를 반환하고 급등주가 아닌 경우에는 False를 반환합니다. 따라서 데이터가 충분하지 않은 종목에 대해서는 False를 반환합니다.

if len(volumes) < 21: return False 조회 시작일의 거래량은 today_vol이라는 변수로 저장하고 조회 시작일을 기준으로 이전 20일의 거래량은 평균을 계산하기 위해 먼저 sum_vol20을 통해 일별 거래량을 누적했습니다. 구현하고 있는 알고리즘은 21일 치 데이터만 필요하므로 for 문에서 break를 통해 반복문을 탈출하도록 구현했습니다. 이를 통해 쓸데없는 데이터에 대해 반복문을 수행하지 않게 할 수 있습니다. sum_vol20 = 0 today_vol = 0 for i, vol in enumerate(volumes): if i == 0: today_vol = vol elif 1 <= i <= 20: sum_vol20 += vol else: break 마지막으로 20일의 평균 거래량을 계산한 후 조회 시작일의 거래량과 비교합니다. 만약 조회 시작일의 거래량이 평균 거래량을 1,000% 초과한다면 True를 반환하도록 구현합니다. avg_vol20 = sum_vol20 / 20 if today_vol > avg_vol20 * 10: return True

구현한 check_speedy_rising_volume 메서드를 테스트하기 위해 run 메서드를 다음과 같이 수정합니다. 코스닥 시장에 대해 급등주 포착 알고리즘에 부합하는 종목이 있는지 확인하고 만약 있다면 이를 화면에 출력하게 했습니다.

def run(self): num = len(self.kosdaq_codes) for i, code in enumerate(self.kosdaq_codes): print(i, ‘/’, num) if self.check_speedy_rising_volume(code): print(“급등주: “, code)

프로그램을 실행해 보기에 앞서 datetime 모듈을 임포트합니다.

import datetime

프로그램을 실행해 보면 그림 19.5와 같이 코스닥 종목 중 급등주 포착 알고리즘에 부합하는 종목에 대한 종목코드가 화면에 출력되는 모습을 확인할 수 있습니다.

그림 19.5 거래량 급등주를 포착한 결과

마지막으로 선정된 종목에 대한 정보를 파일로 쓰는 기능을 추가하겠습니다. 해당 기능은 update_buy_list라는 이름의 메서드로 구현하겠습니다. 메서드의 인자로 매수할 종목에 대한 종목코드 리스트를 받겠습니다.

다음 코드와 같이 buy_list.txt 파일을 ‘wt’ 모드로 연 후, 메서드 인자로 전달된 매수 종목에 대해 파일에 라인 단위로 출력하면 됩니다. 참고로 매수 수량의 경우 현재 예에서는 예시를 단순화하기 위해 10주씩으로 설정했지만 이런 부분들은 나중에 수정하면 됩니다.

def update_buy_list(self, buy_list): f = open(“buy_list.txt”, “wt”) for code in buy_list: f.writelines(“매수;%s;시장가;10;0;매수전

” % (code)) f.close()

매수 종목을 파일에 출력하는 기능이 추가됐으므로 run 메서드도 이에 맞춰 수정합니다. 먼저 buy_list라는 빈 리스트를 생성한 후 check_speedy_rising_volume 메서드의 반환값이 True인 종목의 종목코드를 해당 리스트에 추가합니다. 코스닥 시장의 모든 종목에 대해 거래량 급증을 확인했다면 update_buy_list 메서드를 호출해 거래량 급증 종목을 파일로 출력되게 했습니다.

def run(self): buy_list = [] num = len(self.kosdaq_codes) for i, code in enumerate(self.kosdaq_codes): print(i, ‘/’, num) if self.check_speedy_rising_volume(code): buy_list.append(code) self.update_buy_list(buy_list)

예제 19.3은 5주 차에서 개발한 PyMon 프로그램의 최종 코드입니다. 앞서 설명한 run 메서드를 수정해 유가증권시장과 코스닥시장의 전 종목에 대해 거래량 급등을 확인하도록 수정했습니다.

import sys from PyQt5.QtWidgets import * import Kiwoom import time from pandas import DataFrame import datetime MARKET_KOSPI = 0 MARKET_KOSDAQ = 10 class PyMon: def __init__(self): self.kiwoom = Kiwoom.Kiwoom() self.kiwoom.comm_connect() self.get_code_list() def get_code_list(self): self.kospi_codes = self.kiwoom.get_code_list_by_market(MARKET_KOSPI) self.kosdaq_codes = self.kiwoom.get_code_list_by_market(MARKET_KOSDAQ) def get_ohlcv(self, code, start): self.kiwoom.ohlcv = {‘date’: [], ‘open’: [], ‘high’: [], ‘low’: [], ‘close’: [], ‘volume’: []} self.kiwoom.set_input_value(“종목코드”, code) self.kiwoom.set_input_value(“기준일자”, start) self.kiwoom.set_input_value(“수정주가구분”, 1) self.kiwoom.comm_rq_data(“opt10081_req”, “opt10081”, 0, “0101”) time.sleep(0.2) df = DataFrame(self.kiwoom.ohlcv, columns=[‘open’, ‘high’, ‘low’, ‘close’, ‘volume’], index=self.kiwoom.ohlcv[‘date’]) return df def check_speedy_rising_volume(self, code): today = datetime.datetime.today().strftime(“%Y%m%d”) df = self.get_ohlcv(code, today) volumes = df[‘volume’] if len(volumes) < 21: return False sum_vol20 = 0 today_vol = 0 for i, vol in enumerate(volumes): if i == 0: today_vol = vol elif 1 <= i <= 20: sum_vol20 += vol else: break avg_vol20 = sum_vol20 / 20 if today_vol > avg_vol20 * 10: return True def update_buy_list(self, buy_list): f = open(“buy_list.txt”, “wt”) for code in buy_list: f.writelines(“매수;”, code, “;시장가;10;0;매수전”) f.close() def run(self): buy_list = [] num = len(self.kosdaq_codes) for i, code in enumerate(self.kosdaq_codes): print(i, ‘/’, num) if self.check_speedy_rising_volume(code): buy_list.append(code) self.update_buy_list(buy_list) if __name__ == “__main__”: app = QApplication(sys.argv) pymon = PyMon() pymon.run()

예제 19.3 PyMon 급등주 포착 알고리즘 구현(소스코드: book/ch19/day05/pymon.py)

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매수 포인트로는 오후 3시에 장종료 이후에 검색되는 종목을 대상으로 근 3~6개월간 상승 추세의 종목을 시간외로 매수합니다.

아무래도 일단위로 조건검색식 검증을 돌린 터라, 장중에 검색된 종목에 대해서는 보장할 수 없습니다.

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장 상황에 따라서 검색이 잘 안되는 시기가 있고 다수 검색되는 시기도 있습니다.

보통 코스피가 급락한 후에 다시 상승추세를 지닐 때 단타 성공 확율이 높았으며 종목 개수도 다량 검색 되었습니다.

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짧게는 하루, 길게는 3개월 정도로 보유할 생각을 하셔야 합니다. 해당 기간 내로 100% 이상 상승하는 것을 확인하였습니다. (상기 기재조건 하에 따름)

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