stockstats

stockstats是一个用于股票数据分析的Python库。它提供了一些方便的功能，可以帮助股民进行数据分析和做出决策。使用stockstats，你可以轻松地计算各种指标，并将结果以报表的形式展示出来。

威廉指数（Williams%Rate）是stockstats库中的一个指标之一。它用于度量市场的超买超卖现象。你可以使用stockstats库中的wr_10和wr_6函数来计算10天和6天的威廉指数。例如，你可以使用以下代码计算并绘制出收盘价、10天威廉指数和6天威廉指数的图表：

import stockstats
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建stockstats对象
stock = stockstats.StockDataFrame.retype(your_dataframe)

# 计算威廉指数
stock['wr_10'] = stock['close'].wr(10)
stock['wr_6'] = stock['close'].wr(6)

# 绘制图表
stock[['close', 'wr_10', 'wr_6']].plot(subplots=True, figsize=(20, 10), grid=True)
plt.show()

这段代码会将收盘价、10天威廉指数和6天威廉指数的图表展示出来。你可以根据自己的需求修改代码中的数据和参数。

相关问题

jupyter引入stock

引用 的内容提到了PythonStock V1 是一个基于Python的股票系统，它使用了一系列框架，包括pandas，tushare，bokeh，tornado，stockstats和ta-lib。这个系统可以用于股票分析和Python代码学习。所以，如果你想在Jupyter中引入股票数据，你可以使用PythonStock V1这个全栈股票系统来获取和分析股票数据。

然而，引用 中提到了一个特定的命令行指令，它可能是用于在Linux系统中运行PythonStock V1的脚本。具体命令是"/usr/local/bin/python3 /data/stock/web/main.py -log_file_prefix=/data/logs/web.log"。这个命令在指定了日志文件的情况下，运行了一个名为"main.py"的Python脚本。

需要注意的是，引用 强调了股市投资的风险以及本项目只能用于Python代码学习和股票分析，作者不对投资失败产生的亏损负责。所以，在使用PythonStock V1 或任何股票系统进行股票分析和投资时，应该谨慎对待，做好风险评估和投资决策。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [GitHub - unclevicky/stock: stock，股票系统。使用python进行开发。](https://blog.csdn.net/weixin_39714528/article/details/112881677)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

可以pip安装的python计算股票技术指标的package有哪些

以下是一些可以pip安装的Python计算股票技术指标的package：

1. TA-Lib：https://github.com/mrjbq7/ta-lib

2. PyAlgoTrade：https://github.com/gbeced/pyalgotrade

3. Stockstats：https://github.com/jealous/stockstats

4. Finta：https://github.com/peerchemist/finta

5. PyStocks：https://github.com/buckley-w-david/PyStocks

6. QTPyLib：https://github.com/ranaroussi/qtpylib

这些package都提供了不同的技术指标计算方法和函数，可以根据自己的需求选择使用。注意，这些package都是第三方开发者开发的，使用前需要仔细阅读文档并自己进行测试。