Python 计算KDJ指标

def QH_KDJ_20(qh_higt,qh_low,qh_close,qh_fastk_period = 9,qh_slowk_period = 3,qh_fastd_period = 3):"""计算KDJ指标                 作者：阙辉:param qh_higt::param qh_low::param qh_close::param qh_fastk_period::param qh_slowk_period::param qh_fastd_period::return:"""import pandas as pdqh_df = pd.DataFrame()                                                                         #初始化一个空的 DataFrameqh_low = [float(qh_row) for qh_row in qh_low]                                                  #将格式转换为浮点型  out 列表qh_df["qh_low"] = qh_low                                                                       #将格式转换为浮点型  out df格式qh_low = qh_df["qh_low"]                                                                       #将格式转换为浮点型  out 将df格式的最低价传给 qh_lowqh_df["QH_MinLow"] = qh_low.rolling(qh_fastk_period,min_periods = qh_fastk_period).min()       #最低价qh_df["QH_MinLow"].fillna(value=qh_low.expanding().min(),inplace = True)                       #填充空值 NaNqh_higt = [float(qh_row) for qh_row in qh_higt]                                                #将格式转换为浮点型   out 列表qh_df["qh_higt"] = qh_higt                                                                     #将格式转换为浮点型  out df格式qh_higt = qh_df["qh_higt"]                                                                     #将格式转换为浮点型  out 将df格式的最低价传给 qh_higtqh_df["QH_MaxHigh"] = qh_higt.rolling(qh_fastk_period,min_periods = qh_fastk_period).max()     #最高价qh_df["QH_MaxHigh"].fillna(value=qh_higt.expanding().max(), inplace=True)                      #填充空值 NaNqh_close = [float(qh_row) for qh_row in qh_close]                                              #将格式转换为浮点型   out 列表qh_df["qh_close"] = qh_close                                                                   #将格式转换为浮点型  out df格式qh_close = qh_df["qh_close"]                                                                   #将格式转换为浮点型  out 将df格式的最低价传给 qh_closeqh_df["QH_RSV"] = (qh_close-qh_df["QH_MinLow"])/(qh_df["QH_MaxHigh"]-qh_df["QH_MinLow"])*100   #RSV  公式：RSV = (收盘价 - 最低价）/（最高价 - 最低价） * 100 n日RSV=（Cn－Ln）÷（Hn－Ln）×100qh_df["QH_RSV"]=qh_df["QH_RSV"].fillna(0)qh_df['QH_K'] = qh_df['QH_RSV'].ewm(adjust=False, alpha=1 / qh_slowk_period).mean()           #当日K值=2/3×前一日K值＋1/3×当日RSVqh_df['QH_D'] = qh_df['QH_K'].ewm(adjust=False, alpha=1 / qh_fastd_period).mean()             #当日D值=2/3×前一日D值＋1/3×当日K值qh_df['QH_J'] = 3 * qh_df['QH_K'] - 2 * qh_df['QH_D']                                         #J=3D—2Kreturn qh_df

经过测试和股票软件计算的结果是一致的

这里要说一下，talib计算的结果和软件计算的是由误差的

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