talib.LINEARREG_ANGLE()函数的作用是什么？

时间: 2024-08-12 15:08:43 浏览: 226
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Linear_reg_linearreg_线性回归_

Talib（Technical Analysis Library）是一个广泛使用的金融技术指标库，提供了一系列的技术分析工具。其中，`LINEARREG_ANGLE()`函数是Talib中的一个统计计算函数，主要用于计算两条线之间的角度。这个函数主要应用于趋势分析中，它会根据给定的历史价格数据计算出最高价和最低价的连线（通常用于支撑位和阻力位的识别）与价格移动平均线之间的角度。 具体来说，`LINEARREG_ANGLE()`会返回一个介于-90度和90度之间的数值，负数表示连线与平均线成逆向（即平均线从下方向上穿过连线），正值表示成顺向（即平均线从上方穿过连线）。0度表示完全平行。
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升级import talib print(talib.__version__)

print(talib.__version__) 2. 使用适合你的包管理工具（如 pip 或 conda）执行升级命令。 使用 pip 升级 talib： shell pip install --upgrade TA-Lib 使用 conda 升级 talib： ...

talib.stream_STOCHRSI

stochrsi = talib.stream_STOCHRSI(close, timeperiod=14, fastk_period=5, fastd_period=3, fastd_matype=0) # 输出结果 for s in stochrsi: print(s) 其中，close是收盘价数据，timeperiod表示RSI的时间...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)格式错误

std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_...

import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, "，最终的账户余额为", self.balance, "，因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉，买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉，卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

这是一段Python代码，用于导入Pandas、Numpy、Talib以及Tushare这几个Python库。Pandas和Numpy是用于数据处理的库，Talib是用于技术指标计算的库，Tushare是用于获取股市数据的库。
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python探究talib.py

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程序报错：Traceback (most recent call last): File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/entry.py", line 373, in _run engine.start() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/engine.py", line 231, in start self._dispatcher.start() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/dispatcher.py", line 273, in start self._run_loop() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/dispatcher.py", line 240, in _run_loop self._loop.run() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/loop/loop.py", line 105, in run self._handle_queue() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/loop/loop.py", line 151, in _handle_queue message.callback(**message.callback_data) File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/mds/market_data_subscriber.py", line 228, in broadcast consumer.send(market_data) File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/mds/market_data_consumer_manager.py", line 59, in consumer_gen msg_callback() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/mds/market_data_consumer_manager.py", line 52, in msg_callback callback(market_data) File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/mds/market_data_consumer_manager.py", line 122, in wrapper result = callback(*args, **kwargs) File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/strategy.py", line 407, in _wrapper self._context.current_dt File "/tmp/strategy/user_code.py", line 60, in handle_data mancd, hist = mancd(context) UnboundLocalError: local variable 'mancd' referenced before assignment

mancd, signal, hist = talib.MACDEXT(prices, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) print('mancd:', mancd) # 返回计算结果 return mancd, hist 这样，在出现问题时，就可以通过查看日志，定位...
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