三十日平均趋向指数不用talib怎么用python实现
时间: 2023-08-03 07:07:46 浏览: 57
要计算三十日平均趋向指数(Moving Average Convergence Divergence, MACD),您可以使用Python中的pandas库来实现,而不需要使用talib库。
首先,您需要获取历史价格数据,例如某个股票的每日收盘价。然后,您可以使用以下步骤来计算三十日平均趋向指数:
1. 导入必要的库:
```python
import pandas as pd
```
2. 创建一个包含历史价格数据的DataFrame。假设您有一个名为`df`的DataFrame,其中包含了日期和收盘价两列。
3. 计算短期(12日)和长期(26日)的指数移动平均线(Exponential Moving Average, EMA)。这可以使用`rolling()`和`mean()`方法来实现:
```python
df['ema_short'] = df['closing_price'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
df['ema_long'] = df['closing_price'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
```
4. 计算MACD线,即短期EMA减去长期EMA:
```python
df['macd_line'] = df['ema_short'] - df['ema_long']
```
5. 计算信号线,通常是MACD线的九日指数移动平均线。同样,可以使用`rolling()`和`mean()`方法来实现:
```python
df['signal_line'] = df['macd_line'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
```
这样,您就计算出了MACD指标。您可以进一步分析MACD线和信号线之间的交叉点来判断买入或卖出的时机。
请注意,这只是一种基本的实现方法,并且可能与talib库中的实现略有不同。但是,通过使用pandas库中的函数,您可以实现类似的功能而无需安装额外的库。
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