如何建立电子商务网站,手机网站建设论文,wordpress htaccess下载,室内设计师联盟效果图TA-Lib学习研究笔记#xff08;八#xff09;——Momentum Indicators 上
Momentum Indicators 动量指标#xff0c;是最重要的股票分析指标#xff0c;能够通过数据量化分析价格、成交量#xff0c;预测股票走势和强度#xff0c;大部分指标都在股票软件中提供。
1. A…TA-Lib学习研究笔记八——Momentum Indicators 上
Momentum Indicators 动量指标是最重要的股票分析指标能够通过数据量化分析价格、成交量预测股票走势和强度大部分指标都在股票软件中提供。
1. ADX-Average Directional Movement Index
函数名ADX 名称平均趋向指数 简介使用ADX指标指标判断盘整、振荡和单边趋势。 特点
ADX无法告诉你趋势的发展方向。如果趋势存在ADX可以衡量趋势的强度。不论上升趋势或下降趋势ADX看起来都一样。ADX的读数越大趋势越明显。衡量趋势强度时需要比较几天的ADX 读数观察ADX究竟是上升或下降。ADX读数上升代表趋势转强如果ADX读数下降意味着趋势转弱。当ADX曲线向上攀升趋势越来越强应该会持续发展。如果ADX曲线下滑代表趋势开始转弱反转的可能性增加。单就ADX本身来说由于指标落后价格走势所以算不上是很好的指标不适合单就ADX进行操作。可是如果与其他指标配合运用ADX可以确认市场是否存在趋势并衡量趋势的强度。
指标应用
DI与–DI表示多空相反的二个动向当据此绘出的两条曲线彼此纠结相缠时代表上涨力道与下跌力道相当多空势均力敌。当 DI与–DI彼此穿越时由下往上的一方其力道开始压过由上往下的另一方此时出现买卖讯号。ADX可作为趋势行情的判断依据当行情明显朝多空任一方向进行时ADX数值都会显著上升趋势走强。若行情呈现盘整格局时ADX会低于 DI与–DI二条线。若ADX数值低于20则不论DI表现如何均显示市场没有明显趋势。ADX持续偏高时代表“超买”Overbought或“超卖”Oversold的现象行情反转的机会将增加此时则不适宜顺势操作。当ADX数值从上升趋势转为下跌时则代表行情即将反转若ADX数值由下跌趋势转为上升时行情将止跌回升。总言之DMI指标包含4条线DI、-DI、ADX和ADXR。DI代表买盘的强度、-DI代表卖盘的强度ADX代表趋势的强度、ADXR则为ADX的移动平均。 语法 real ADX(high, low, close, timeperiod14) df[ADX] tlb.ADX(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)
df[PLUS_DI] tlb.PLUS_DI(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)
df[MINUS_DI] tlb.MINUS_DI(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)# 做图
# ,close
df[[ADX,PLUS_DI,MINUS_DI,close]].plot(figsize(6, 4),titleADX,gridTrue)
plt.legend() # 设置图示
plt.show()2. ADXR-Average Directional Movement Index Rating
函数名ADXR 名称平均趋向指数的趋向指数 简介使用ADXR指标指标判断ADX趋势。 语法 real ADXR(high, low, close, timeperiod14) df[ADX] tlb.ADX(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)
df[ADXR] tlb.ADXR(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)
#df[PLUS_DI] tlb.PLUS_DI(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)
#df[MINUS_DI] tlb.MINUS_DI(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)# 做图
#df[[ADX,ADXR,PLUS_DI,MINUS_DI,close]].plot(figsize(6, 4),titleADXR,gridTrue)
df[[ADX,ADXR,close]].plot(figsize(6, 4),titleADXR,gridTrue)
plt.legend() # 设置图示
plt.show()3. APO-Absolute Price Oscillator
函数名APO 名称绝对价格振荡器 简介该函数接收几个参数并返回一个表示振荡器的实数序列。 参数说明
close: 这是表示收盘价的序列。通常这是一个 Pandas Series 或 NumPy 数组其中包含了金融时间序列的收盘价。fastperiod: 这是一个整数表示短期EMA指数移动平均线的时间周期。在这个例子中它被设置为12。slowperiod: 这是一个整数表示长期EMA的时间周期。在这个例子中它被设置为26。matype: 这是一个整数用于指定EMA的计算类型。TA-Lib支持多种类型的移动平均线计算matype 参数允许你选择其中的一种。在这个例子中matype 被设置为0表示使用简单的EMA计算。
语法 real APO(close, fastperiod12, slowperiod26, matype0) df[APO] tlb.APO(df[close], fastperiod12, slowperiod26, matype0)# 做图
df[[APO,close]].plot(subplotsTrue,figsize(6, 4),titleAPO,gridTrue)
plt.legend() # 设置图示
plt.show()4. AROON-Aroon
函数名AROON 名称阿隆指标 简介该指标是通过计算自价格达到近期最高值和最低值以来所经过的期间数阿隆指标帮助你预测价格趋势到趋势区域或者反过来从趋势区域到趋势的变化。 指数应用 1、极值0和100 当UP线达到100时市场处于强势如果维持在70100之间表示一个上升趋势。同样如果Down线达到0表示处于弱势如果维持在030之间表示处于下跌趋势。如果两条线同处于极值水平则表明一个更强的趋势。 2、平行运动 如果两条线平行运动时表明市场趋势被打破。可以预期该状况将持续下去只到由极值水平或交叉穿行西安市出方向性运动为止。 3、交叉穿行 当下行线上穿上行线时表明潜在弱势预期价格开始趋于下跌。反之表明潜在强势预期价格趋于走高。 语法 aroondown, aroonup AROON(high, low, timeperiod14) df[aroondown],df[aroonup] tlb.AROON(df[high],df[low], timeperiod14)# 做图
df[[aroondown,aroonup,close]].plot(figsize(6, 4),titleAROON,gridTrue)
plt.legend() # 设置图示
plt.show()5. AROONOSC-Aroon Oscillator
函数名AROONOSC 名称阿隆振荡 语法 real AROONOSC(high, low, timeperiod14) df[AROONOSC] tlb.AROONOSC(df[high],df[low], timeperiod14)# 做图
df[[AROONOSC,close]].plot(subplotsTrue,figsize(6, 4),titleAROONOSC,gridTrue)
plt.legend() # 设置图示
plt.show()6. BOP-Balance Of Power
函数名BOP 名称均势指标 简介是一种投资策略其核心思想是在选择投资标的时要关注市场上的“力量平衡”即买方力量和卖方力量之间的关系。在股市中买方力量和卖方力量的对比将直接影响股价的走势。当买方力量大于卖方力量时股价将上涨相反当卖方力量大于买方力量时股价将下跌。 语法 real BOP(open, high, low, close) df[BOP] tlb.BOP(df[open],df[high],df[low],df[close])# 做图
df[[BOP,close]].plot(subplotsTrue,figsize(6, 4),titleBOP,gridTrue)
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plt.show()7. CCI-Commodity Channel Index
函数名CCI 名称顺势指标 简介CCI指标专门测量股价是否已超出常态分布范围 指标应用
1.当CCI指标曲线在100线-100线的常态区间里运行时,CCI指标参考意义不大可以用KDJ等其它技术指标进行研判。2.当CCI指标曲线从上向下突破100线而重新进入常态区间时表明市场价格的上涨阶段可能结束将进入一个比较长时间的震荡整理阶段应及时平多做空。3.当CCI指标曲线从上向下突破-100线而进入另一个非常态区间超卖区时表明市场价格的弱势状态已经形成将进入一个比较长的寻底过程可以持有空单等待更高利润。如果CCI指标曲线在超卖区运行了相当长的一段时间后开始掉头向上表明价格的短期底部初步探明可以少量建仓。CCI指标曲线在超卖区运行的时间越长确认短期的底部的准确度越高。4.CCI指标曲线从下向上突破-100线而重新进入常态区间时表明市场价格的探底阶段可能结束有可能进入一个盘整阶段可以逢低少量做多。5.CCI指标曲线从下向上突破100线而进入非常态区间(超买区)时表明市场价格已经脱离常态而进入强势状态如果伴随较大的市场交投应及时介入成功率将很大。6.CCI指标曲线从下向上突破100线而进入非常态区间(超买区)后只要CCI指标曲线一直朝上运行表明价格依然保持强势可以继续持有待涨。但是如果在远离100线的地方开始掉头向下时则表明市场价格的强势状态将可能难以维持涨势可能转弱应考虑卖出。如果前期的短期涨幅过高同时价格回落时交投活跃则应该果断逢高卖出或做空。CCI主要是在超买和超卖区域发生作用对急涨急跌的行情检测性相对准确。非常适用于股票、外汇、贵金属等市场的短期操作。 语法 real CCI(high, low, close, timeperiod14) df[CCI] tlb.CCI(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)# 做图
df[[CCI,close]].plot(subplotsTrue,figsize(6, 4),titleCCI,gridTrue)
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plt.show()8. CMO-Chande Momentum Oscillator
函数名CMO 名称钱德动量摆动指标 简介与其他动量指标摆动指标如相对强弱指标RSI和随机指标KDJ不同钱德动量指标在计算公式的分子中采用上涨日和下跌日的数据。 计算公式CMOSuSd*100/SuSd 其中Su是今日收盘价与昨日收盘价上涨日差值加总。若当日下跌则增加值为0Sd是今日收盘价与做日收盘价下跌日差值的绝对值加总。若当日上涨则增加值为0
指标应用
本指标类似RSI指标。当本指标下穿-50水平时是买入信号上穿50水平是卖出信号。钱德动量摆动指标的取值介于-100和100之间。本指标也能给出良好的背离信号。当股票价格创出新低而本指标未能创出新低时出现牛市背离当股票价格创出新高而本指标未能创出新高时当出现熊市背离时。可以用移动均值对该指标进行平滑。
语法 real CMO(close, timeperiod14) df[CMO] tlb.CMO(df[close], timeperiod14)# 做图
df[[CMO,close]].plot(subplotsTrue,figsize(6, 4),titleCMO,gridTrue)
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plt.show() 9. DX- Directional Movement Index
函数名DX 名称动向指标或趋向指标 简介通过分析股票价格在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况即多空双方的力量的变化受价格波动的影响而发生由均衡到失衡的循环过程从而提供对趋势判断依据的一种技术指标。
语法 real DX(high, low, close, timeperiod14) df[DX] tlb.DX(df[high],df[low],df[close], timeperiod14)# 做图
df[[DX,close]].plot(subplotsTrue,figsize(6, 4),titleDX,gridTrue)
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plt.show()10. MACD-Moving Average Convergence/Divergence
函数名MACD 名称平滑异同移动平均线 简介利用收盘价的短期常用为12日指数移动平均线与长期常用为26日指数移动平均线之间的聚合与分离状况对买进、卖出时机作出研判的技术指标。 参数说明 close: 这是表示收盘价的序列。通常这是一个 Pandas Series 或 NumPy 数组其中包含了金融时间序列的收盘价。 fastperiod: 这是短期 EMA指数移动平均线的时间周期。在示例中它被设置为 12。 slowperiod: 这是长期 EMA 的时间周期。在示例中它被设置为 26。 signalperiod: 这是 MACD 线信号线的时间周期。在示例中它被设置为 9。
输出参数说明 输出三个值dif差离值、dem离散移动平均线和 histogram直方图。这些值分别表示了 MACD 指标的计算结果其中 dif 是两个 EMA 的差离值dem 是 dif 的离散移动平均线而 histogram 是 dif 和 dem 的差离值。
通过观察这些值的变化趋势您可以判断股票的趋势以及潜在的买卖信号。一般来说当 DIF 线向上穿过 DEMA 线时被视为买入信号而当 DIF 线向下穿过 DEMA 线时被视为卖出信号。直方图的值表示了 MACD 指标相对于零线的偏离程度可以辅助判断趋势的强度和可能的转折点。
语法 dif, dem, histogram MACD(close, fastperiod12, slowperiod26, signalperiod9) df[dif],df[dem],df[histogram] tlb.MACD(df[close], fastperiod12, slowperiod26, signalperiod9)# 做图
df[[dif,dem,histogram,close]].plot(subplotsTrue,figsize(6, 4),titleMACD,gridTrue)
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