使用Python实现超级趋势指标（Super Trend Indicator）

趋势指标（Super Trend Indicator）

超级趋势指标是一种显示当前趋势方向的指标，很像移动平均线。和其他的趋势指标相似，可以在趋势市场中运行良好，但震荡市场中，可能会给出过多错误信号。
这个指标听过见过很多次，但是在国内的行情软件上很少见，原因我觉得也无他：他并没有表现的比其他趋势指标优秀。

1、超级趋势指标（Super Trend Indicator）计算公式：

2、Python实现

import numpy as np
import pandas as pddef super_trend(df, atr_period, multiplier):high = df['high']low = df['low']close = df['close']# 首先计算ATRprice_diffs = [high - low, high - close.shift(), close.shift() - low]true_range = pd.concat(price_diffs, axis=1)true_range = true_range.abs().max(axis=1)atr = true_range.ewm(alpha=1 / atr_period, min_periods=atr_period).mean()#计算超级趋势指标hl2 = (high + low) / 2final_upperband = hl2 + (multiplier * atr)final_lowerband = hl2 - (multiplier * atr)st = [True] * len(df) # True代表上行趋势，False代表下行趋势for i in range(1, len(df.index)):curr, prev = i, i - 1# 如果当前收盘价上传上轨if close[curr] > final_upperband[prev]:st[curr] = True# 当前收盘价下穿下轨elif close[curr] < final_lowerband[prev]:st[curr] = False# 否则趋势延续else:st[curr] = st[prev]if st[curr] and final_lowerband[curr] < final_lowerband[prev]:final_lowerband[curr] = final_lowerband[prev]if not st[curr] and final_upperband[curr] > final_upperband[prev]:final_upperband[curr] = final_upperband[prev]# 根据趋势方向分别移除相应的上下轨if st[curr]:final_upperband[curr] = np.nanelse:final_lowerband[curr] = np.nanreturn pd.DataFrame({'Supertrend': st,'Final Lowerband': final_lowerband,'Final Upperband': final_upperband}, index=df.index)

3、测试
以东方财富2021-01-04~2022-05-20的日K数据测试，并使用mplfinance绘制图形。

import mplfinace as mpf
data = pd.read_csv('../csv_data/stocks/300059.SZ.csv', parse_dates=["trade_date"], index_col=0)
data = data[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol']].sort_index(ascending=False)
data = data.reset_index(drop=True)
data.set_index('trade_date', drop=True, inplace=True)atr_period = 34
atr_multiplier = 3.0
supertrend = super_trend(data, atr_period, atr_multiplier)
data = data.join(supertrend)
print(data.tail())
std = [mpf.make_addplot(data['Final Upperband'], color='g'), mpf.make_addplot(data['Final Lowerband'], color='r')]
mpf.plot(data, type='candle', style='charles', addplot=std, tight_layout=True)

绘制的图形如下：

看上去正确的刻画了趋势，也符合直觉。OVER！

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