【原生代码】Python3 计算DI、ADX趋向指标

1.引用：

import pandas as pd
import numpy as np

2.代码

#RSI中使用的移动平均线。 它是指数加权移动平均线，alpha加权值 = 1 /长度
def RMA(r, days, name=0):cps = [ v[name] for v in r ] if name else rrmas = [0 for i in range(len(cps))]  # 创造一个和cps一样大小的集合alpha = 1 / daysfor i in range(len(cps)):if i > days-1:if rmas[i-1] and not np.isnan(rmas[i-1]):rmas[i] = alpha * cps[i] + (1 - alpha) * rmas[i-1]else:ma = 0for i2 in range(i-days,i):  #求平均值ma += cps[i2+1]rmas[i] = ma / daysreturn rmas#其他MA类型看上一篇文章
def ATR(r, days, ma='sma'):tr = [0]for i in range(len(r)):if i:tr.append(max(r[i]['High']-r[i]['Low'], abs(r[i]['High'] - r[i-1]['Close']), abs(r[i]['Low'] - r[i-1]['Close'])))if ma == 'rma':return RMA(tr, days)if ma == 'ema':return EMA(tr, days)if ma == 'sma':return SMA(tr, days)if not ma:return tr"""DI"""
def DI(r, days):df = pd.DataFrame(r)df['up'] = df['High'] - df['High'].shift(1)df['down'] = -(df['Low'] - df['Low'].shift(1))df['truerange'] = RMA(ATR(r, days=0, ma=0), days)df['plus'] = RMA([df['up'][i] if df['up'][i] > df['down'][i] and df['up'][i]> 0 else 0 for i in range(len(df['up']))], days) / df['truerange']df['minus'] = RMA([df['down'][i] if df['down'][i] > df['up'][i] and df['down'][i]> 0 else 0 for i in range(len(df['up']))], days) / df['truerange']df['plus'] = df['plus'].apply(float) * 100df['minus'] = df['minus'].apply(float) * 100return df['plus'], df['minus']"""ADX趋向指标"""
def ADX(r, diDays, adxDays):df = pd.DataFrame(r)df['plus'], df['minus'] = DI(r, diDays)df['sum'] = df['plus'] + df['minus']df['adx'] = [abs(df['plus'][i] - df['minus'][i]) / (1 if df['sum'][i] == 0 else df['sum'][i]) for i in range(len(df['sum']))]df['adx'] = RMA(df['adx'].values, adxDays)df['adx'] = df['adx'].apply(float) * 100return df['adx'], df['plus'], df['minus']

3.使用例子

指标计算的值我都和TradingView对比过，放心使用~
r为K线数据

df['adx'], df['plus'], df['minus'] = ADX(r, 14, 14)

博客原文：https://sumubai.cc/post/24

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1.引用：

2.代码

3.使用例子

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