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001移动平均线系列

时间:2019-10-01 22:54:32      阅读:195      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:info   格式   lse   mes   不同类   引入   技术   其他   false   

      移动平均线是技术分析理论中应用最普遍的指标之一,主要用于确认、跟踪和判断趋势,提示买入和卖出信号,在单边市场行情中可以较好的把握市场机会和规避风险。但是,移动平均线一般要与其他的技术指标或基本面相结合来使用,特别是当市场处于盘整行情时,其买入卖出信号会频繁出现,容易失真。

通用函数名:MA

代码:ta.MA(close,timeperiod=30,matype=0)

      移动平均线系列指标包括:SMA简单移动平均线、EMA指数移动平均线、WMA加权移动平均线、DEMA双移动平均线、TEMA三重指数移动平均线、TRIMA三角移动平均线、KAMA考夫曼自适应移动平均线、MAMA为MESA自适应移动平均线、T3三重指数移动平均线。

      其中,close为收盘价,时间序列,timeperiod为时间短,默认30天,指标类型matype分别对应:0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)

      不同类型的移动均线也有各自相应的调用函数:

  SMA简单移动平均线: ta.SMA(close, timeperiod=30)
  EMA指数移动平均线: ta.EMA(close, timeperiod=30)
  WMA加权移动平均线: ta.WMA(close, timeperiod=30)
  DEMA双移动平均线: ta.DEMA(close, timeperiod=30)
  TEMA三重指数移动平均线: ta.TEMA(close, timeperiod=30)
  TRIMA三角移动平均线: ta.TRIMA(close, timeperiod=30)
  KAMA考夫曼自适应移动平均线: ta.KAMA(close, timeperiod=30)
  MAMA为MESA自适应移动平均线: ta.MAMA(close, timeperiod=30)
  T3三重指数移动平均线。 ta.T3(close, timeperiod, vfactor=0)

技术图片
# 先引入后面可能用到的包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import talib as ta
import tushare as ts

plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei]
plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False

# 查看包含的技术指标和数学运算函数
#print(ta.get_functions())
#print(ta.get_function_groups())


ta_fun = ta.get_function_groups()
ta_fun.keys()



"""使用tushare获取上证指数数据"""
df = ts.get_k_data(sh, start=2000-01-01)
# 此时index是[0,1,2...]需要将date调整为datetime格式,并设置为index
df.index = pd.to_datetime(df.date)
df = df.sort_index()



"""画各种类型的移动平均线"""
types = [SMA, EMA,WMA, DEMA, TEMA, TRIMA, KAMA, MAMA, T3]
df_ma = pd.DataFrame(df.close)
for i in range(len(types)):
    df_ma[types[i]] = ta.MA(df.close, timeperiod=5, matype=i)
df_ma.tail()

df_ma.loc[2018-08-01:].plot(figsize=(16,6))
ax = plt.gca()
ax.spines[right].set_color(none)
ax.spines[top].set_color(none)
plt.title(上证指数各种类型移动平均线, fontsize=15)
plt.xlabel(‘‘)
plt.show()

# 为什么此处会有legend?
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技术图片

技术图片
"""画5、30、120、250指数移动平均线"""
N = [5, 30, 120, 250]
for i in N:
    df[ma_+str(i)] = ta.EMA(df.close, timeperiod=i)
df.tail()

df.loc[2014-01-01:, [close, ma_5, ma_30, ma_120, ma_250]].plot(figsize=(16,6))
ax = plt.gca()
ax.spines[right].set_color(none)
ax.spines[top].set_color(none)
plt.title(上证指数走势, fontsize=15)
plt.xlabel(‘‘)
plt.show()
View Code

技术图片

 

001移动平均线系列

标签:info   格式   lse   mes   不同类   引入   技术   其他   false   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wintalau/p/11616277.html

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