def myself_kdj(df,N=9,M1=3,M2=3): low_list = df['low'].rolling(N).min() low_list.fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True) high_list = df['high'].rolling(N).max() high_list.fillna(value = df['high'].expanding().max(), inplace=True) rsv = (df['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100 df['k'] = pd.DataFrame(rsv).ewm(M1-1).mean() df['d'] = df['k'].ewm(M2-1).mean() df['j'] = 3 * df['k'] - 2 * df['d'] return df
时间: 2024-01-25 18:04:35 浏览: 25
这是一个自定义的KDJ指标计算函数`myself_kdj`,它使用了rolling、expanding和ewm函数来计算KDJ指标。函数接受一个包含股票数据的DataFrame作为输入,并返回包含KDJ指标的DataFrame。
函数的参数说明如下:
- `df`:包含股票数据的DataFrame,需要包含'high'、'low'和'close'列。
- `N`:KDJ指标的周期参数,默认为9。
- `M1`:K值的平滑参数,默认为3。
- `M2`:D值的平滑参数,默认为3。
以下是使用这个自定义函数计算KDJ指标的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设你有一个包含股票数据的DataFrame,其中包含'high'、'low'和'close'列
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 使用自定义函数计算KDJ指标
data = myself_kdj(data, N=9, M1=3, M2=3)
print(data)
```
请根据实际情况修改代码,适应你的数据格式和需求。需要注意的是,这只是一个简单的KDJ指标计算示例,你可能还需要考虑其他因素,如参数调优和数据预处理等。
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class DTIDataset(data.Dataset): def __init__(self, list_IDs, df, max_drug_nodes=290): self.list_IDs = list_IDs self.df = df self.max_drug_nodes = max_drug_nodes self.atom_featurizer = CanonicalAtomFeaturizer() self.bond_featurizer = CanonicalBondFeaturizer(self_loop=True) self.fc = partial(smiles_to_bigraph, add_self_loop=True)是什么意思
这段代码定义了一个名为DTIDataset的类,它继承自data.Dataset。在初始化函数中,它接受三个参数:list_IDs、df和max_drug_nodes。它还定义了一个atom_featurizer和一个bond_featurizer,它们分别使用CanonicalAtomFeaturizer和CanonicalBondFeaturizer类进行初始化。最后,它定义了一个fc函数,它使用smiles_to_bigraph函数将SMILES字符串转换为图形表示,并添加了自环。
解释代码: def __init__(self, X, n_components, start_df, random_state, init_type): self.loc_, self.scale_, self.scale_inv_chole_, self.scale_chole_ = \ self.initialize_params(X, n_components, random_state, init_type) self.df_ = np.full(shape=n_components, fill_value=start_df) self.resp = None self.a_nm, self.b_nm = None, None self.E_gamma = None self.E_log_gamma = None self.E_log_weights = None self.wishart_vm = None self.kappa_m = None self.eta_m = None
这段代码定义了一个 Python 类的初始化方法 `__init__`。这个方法接收参数 `X`,`n_components`,`start_df`,`random_state` 和 `init_type`。
初始化方法会使用 `initialize_params` 方法对 `self.loc_`,`self.scale_`,`self.scale_inv_chole_` 和 `self.scale_chole_` 进行赋值。
然后,`self.df_` 将使用 `np.full` 方法创建一个 shape 为 `n_components`,元素都是 `start_df` 的数组。
其他变量 `self.resp`,`self.a_nm`,`self.b_nm`,`self.E_gamma`,`self.E_log_gamma`,`self.E_log_weights`,`self.wishart_vm`,`self.kappa_m` 和 `self.eta_m` 都被初始化为 `None`。