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

# -*- 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','closeL','volL'])

data['dateL']=pd.to_datetime(data.dateL) return data #获取macd

def get_macd_data(data,short=0,long1=0,mid=0): if short==0: short=12 if long1==0: long1=26 if mid==0:

mid=9

data['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=9 if M==0: M=2

low_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) * 100 data['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=5

data['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=24

data['value']=data['closeL']-data['closeL'].shift(1) data.fillna(0,inplace=True) data['value1']=data['value'] data['value1'][data['value1']<0]=0 data['value2']=data['value'] data['value2'][data['value2']>0]=0

data['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'])*100 data.fillna(0,inplace=True)

rsi=pd.DataFrame(rsi,columns=['rsi']) return rsi

def get_cci_data(data,N=0): if N==0: N=14

data['tp']=(data['highL']+data['lowL']+data['closeL'])/3 data['mac']=pd.rolling_mean(data['tp'],N) data['md']=0

for 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)

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