python kdj 不用ta-lib

如果你不想使用ta-lib库来计算KDJ指标，你可以自行编写代码来实现。以下是一个使用pandas库计算KDJ指标的示例代码：

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')

# 计算最近9天的最高价和最低价
data['highest_high'] = data['high'].rolling(window=9).max()
data['lowest_low'] = data['low'].rolling(window=9).min()

# 计算未成熟随机值（RSV）
data['rsv'] = (data['close'] - data['lowest_low']) / (data['highest_high'] - data['lowest_low']) * 100

# 初始化K、D和J的初始值
data['K'] = 50
data['D'] = 50
data['J'] = 3 * data['K'] - 2 * data['D']

# 计算K、D和J
for i in range(1, len(data)):
    data.loc[i, 'K'] = (2/3) * data.loc[i-1, 'K'] + (1/3) * data.loc[i, 'rsv']
    data.loc[i, 'D'] = (2/3) * data.loc[i-1, 'D'] + (1/3) * data.loc[i, 'K']
    data.loc[i, 'J'] = 3 * data.loc[i, 'K'] - 2 * data.loc[i, 'D']

print(data)

这段代码假设你有一个名为`stock_data.csv`的CSV文件，其中包含了股票数据。你可以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。在实际应用中，你可能还需要考虑其他因素，如平滑计算和参数调优等。