pythonmacd指标编写_利用python编写macd、kdj、rsi、ma等指标

利用python编写macd、kdj、rsi、ma等指标

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# -*- coding: utf-8 -*- “““ Created on Thu Dec 15 13:57:32 2016@author: four “““ import pandas as pd#获取地址数据 def get_adress_data(adress=0):data=pd.read_csv(adress,parse_dates=False,header=None,names=['dateL','openL','highL','lowL','cl oseL','volL'])data['dateL']=pd.to_datetime(data.dateL)return data #获取macddef get_macd_data(data,short=0,long1=0,mid=0):if short==0:short=12if long1==0:long1=26if mid==0:mid=9data['sema']=pd.ewma(data['closeL'],span=short)data['lema']=pd.ewma(data['closeL'],span=long1)data.fillna(0,inplace=True)data['data_dif']=data['sema']-data['lema']data['data_dea']=pd.ewma(data['data_dif'],span=mid)data['data_macd']=2*(data['data_dif']-data['data_dea'])data.fillna(0,inplace=True)return data[['data_dif','data_dea','data_macd']]def get_kdj_data(data,N=0,M=0):if N==0:N=9if M==0:M=2low_list = pd.rolling_min(data['lowL'], N)low_list.fillna(value=pd.expanding_min(data['lowL']), inplace=True)high_list = pd.rolling_max(data['highL'],N)high_list.fillna(value=pd.expanding_max(data['highL']), inplace=True)rsv = (data['closeL'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100data['KDJ_K'] = pd.ewma(rsv,com=M)data['KDJ_D']=pd.ewma(data['KDJ_K'],com=M)data['KDJ_J'] = 3 * data['KDJ_K'] - 2 * data['KDJ_D']data.fillna(0,inplace=True)return data[['KDJ_K','KDJ_D','KDJ_J']]def get_ma_data(data,N=0):if N==0:N=5data['ma']=pd.rolling_mean(data['closeL'],N)data.fillna(0,inplace=True)return data[['ma']] def get_rsi_data(data,N=0):if N==0:N=24data['value']=data['closeL']-data['closeL'].shift(1)data.fillna(0,inplace=True)data['value1']=data['value']data['value1'][data['value1']0]=0data['plus']=pd.rolling_sum(data['value1'],N)data['minus']=pd.rolling_sum(data['value2'],N)data.fillna(0,inplace=True)rsi=data['plus']/(data['plus']-data['minus'])*100data.fillna(0,inplace=True)rsi=pd.DataFrame(rsi,columns=['rsi'])return rsidef get_cci_data(data,N=0):if N==0:N=14data['tp']=(data['highL']+data['lowL']+data['closeL'])/3data['mac']=pd.rolling_mean(data['tp'],N)data['md']=0for i in range(len(data)-14):data['md'][i+13]=data['closeL'][i:i+13].mad()#data['mac']=pd.rolling_mean(data['closeL'],N)#data['md1']=data['mac']-data['closeL']#data.fillna(0,inplace=True)#data['md']=pd.rolling_mean(data['md1'],N)cci=(data['tp']-data['mac'])/(data['md']*0.015)cci=pd.DataFrame(cci,columns=['cci'])return cci#读取数据data=get_adress_data(adress=u'C:/Users/four/Desktop/m1_SZZS.csv') a=get_macd_data(data) b=get_kdj_data(data) c=get_ma_data(data) d=get_rsi_data(data) e=get_cci_data(data) 关键词：利用 python 编写 macd kdj rsi ma 指标

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