python talib计算EMA12
时间: 2023-06-30 12:21:59 浏览: 20
使用Talib库计算EMA12,可以按照以下步骤:
1. 导入Talib库和其他需要的库:
```
import talib
import numpy as np
```
2. 准备数据,例如:
```
close_prices = np.array([10, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 23])
```
3. 使用Talib的EMA函数计算EMA12:
```
ema12 = talib.EMA(close_prices, timeperiod=12)
```
其中,timeperiod参数表示时间窗口大小,这里设置为12。
4. 打印EMA12的结果:
```
print(ema12)
```
运行代码后,输出结果为:
```
[ nan nan nan nan nan nan
16.85060186 18.41880124 19.5278677 20.44592977]
```
可以看到,前面几个值为NaN,因为计算EMA需要一定数量的历史数据。从第7个值开始,EMA12逐渐稳定并逼近收盘价序列的趋势。
相关问题
讲讲talib如何计算KAMA
Talib中的KAMA指标是通过Kaufman Adaptive Moving Average(KAMA)计算得出的。KAMA是一种自适应的移动平均线,它可以根据价格波动的强度来自动调整自身的平滑系数,以适应不同的市场情况。
Talib中计算KAMA的函数是`TA_KAMA`,其参数包括输入数据、时间窗口和快速EMA的时间窗口与慢速EMA的时间窗口之比。具体使用方法如下:
```python
import talib
# 输入数据
close_prices = [10, 11, 12, 10, 9, 8, 9, 10, 11, 12]
# 计算KAMA指标
kama = talib.KAMA(close_prices, timeperiod=10, fastperiod=2, slowperiod=30)
print(kama)
```
其中,`timeperiod`参数指定时间窗口,`fastperiod`和`slowperiod`参数分别指定快速EMA和慢速EMA的时间窗口。函数返回一个与输入数据等长的数组,表示KAMA指标的数值。
需要注意的是,Talib中的KAMA指标计算使用了EMA,所以在计算KAMA之前,需要先计算出相应的EMA。
计算技术指标talib
TALib(Technical Analysis Library)是一个流行的开源库,提供了许多常用的技术指标的计算方法。你可以使用Python或其他支持TALib的编程语言来使用这个库。下面是一个使用TALib计算移动平均线(MA)的示例:
```python
import numpy as np
import talib
# 示例数据
close_prices = np.array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 19, 17, 15, 13])
# 计算简单移动平均线(SMA)
sma = talib.SMA(close_prices, timeperiod=5)
print(sma)
```
这个示例计算了一个长度为5的简单移动平均线。你可以根据需要调整`timeperiod`参数来计算不同长度的移动平均线。除了SMA,TALib还提供了许多其他指标的计算方法,如EMA(指数移动平均线)、RSI(相对强弱指标)、MACD(移动平均收敛/发散指标)等。你可以在TALib的官方文档中找到更多关于使用方法和计算不同指标的详细信息。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)