股票技术指标视频教程
股票技术指标源码
股票技术指标在股市分析中具有重要的作用,通过计算和分析技术指标可以帮助投资者更好地理解市场走势和股票价格的变化规律。以下是一些常见的股票技术指标源码示例:
```python
import pandas as pd
计算简单移动平均线
def calculate_sma(data, window=10):
sma = data['Close'].rolling(window=window, min_periods=1).mean()
return sma
计算指数移动平均线
def calculate_ema(data, span=10):
ema = data['Close'].ewm(span=span, adjust=False).mean()
return ema
计算加权移动平均线
def calculate_wma(data, window=10):
weights = range(1, window 1)
wma = data['Close'].rolling(window=window).apply(lambda prices: np.dot(prices, weights)/weights.sum(), raw=True)
return wma
```
```python
计算RSI指标
def calculate_rsi(data, period=14):
delta = data['Close'].diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=period).mean()
loss = (delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=period).mean()
rs = gain / loss
rsi = 100 (100 / (1 rs))
return rsi
```
```python
计算布林带上轨、中轨、下轨
def calculate_bollinger_bands(data, window=20, num_std=2):
sma = data['Close'].rolling(window=window).mean()
std = data['Close'].rolling(window=window).std()
upper_band = sma num_std * std
lower_band = sma num_std * std
return upper_band, sma, lower_band
```
以上是一些常见的股票技术指标的Python源码示例,包括移动平均线、相对强弱指标和布林带指标。投资者可以根据自己的需求和研究方向,选择性地使用这些指标来辅助股票交易决策。
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