用numpy 实现macd和rsi指标
时间: 2023-09-16 22:05:51 浏览: 54
### 回答1:
很高兴为您服务!Numpy提供了一系列函数,可以用来实现MACD和RSI指标。首先,您可以使用numpy.diff()函数计算价格序列的差分,以获得价格变动的百分比。其次,您可以使用numpy.convolve()函数来计算MACD指标,并使用numpy.mean()函数来计算RSI指标。
### 回答2:
用numpy实现MACD指标和RSI指标可以通过以下步骤实现:
1. 导入numpy库,并准备需要的数据。
```python
import numpy as np
# 假设有一列收盘价的数据
closing_prices = [10, 12, 11, 9, 13, 14, 10, 15, 17, 16, 13, 12, 11, 12, 14]
```
2. 计算移动平均线(EMA)。
```python
def ema(closing_prices, period):
weights = np.exp(np.linspace(-1., 0., period)) # 计算权重
weights /= weights.sum() # 归一化权重
ema = np.convolve(closing_prices, weights, valid=True) # 使用卷积计算EMA
return ema
# 计算12日EMA
ema_12 = ema(closing_prices, 12)
# 计算26日EMA
ema_26 = ema(closing_prices, 26)
```
3. 计算DIF(12日EMA - 26日EMA)。
```python
dif = ema_12 - ema_26
```
4. 计算DEA(9日DIF的EMA)。
```python
dea = ema(dif, 9)
```
5. 计算MACD(DIF - DEA)。
```python
macd = dif - dea
```
6. 计算RSI指标。
```python
def rsi(closing_prices, period):
gains = closing_prices[1:] - closing_prices[:-1] # 计算涨幅
losses = np.where(gains < 0, -gains, 0) # 计算跌幅
avg_gain = ema(gains, period) # 计算平均涨幅
avg_loss = ema(losses, period) # 计算平均跌幅
rsi = 100 - (100 / (1 + avg_gain / avg_loss)) # 计算RSI指标
return rsi
# 计算14日RSI
rsi_14 = rsi(closing_prices, 14)
```
以上就是使用numpy实现MACD指标和RSI指标的方法。注意,这里的例子仅仅是为了演示实现过程,实际应用时可能需要进行更多的数据预处理和参数调整。
### 回答3:
MACD指标(Moving Average Convergence Divergence)是一种常用的技术分析指标,用于判断股票或其他金融资产价格趋势的强弱,以及买入或卖出的时机。
使用numpy实现MACD指标可以通过以下步骤完成:
1. 导入numpy库:`import numpy as np`
2. 读取或生成价格数据,并存储为numpy数组。
3. 计算短期和长期的移动平均线(EMA):`ema_short = np. EMA(prices, short_period)`和`ema_long = np.EMA(prices, long_period)`
4. 计算差值指标(Difference):`diff = ema_short - ema_long`
5. 计算信号线:将差值指标再进行指数移动平均计算,`signal = np.EMA(diff, signal_period)`
6. 计算MACD指标:将差值指标减去信号线,`macd = diff - signal`
RSI指标(Relative Strength Index)是一种衡量金融资产价格变动幅度的指标,也常用于判断超买和超卖的情况。
使用numpy实现RSI指标可以按以下步骤进行:
1. 导入numpy库:`import numpy as np`
2. 读取或生成价格数据,并存储为numpy数组。
3. 计算价格的涨幅(或跌幅):`delta = np.diff(prices)`
4. 将所有正数涨幅求平均值:`gain = delta.copy()`,`gain[delta < 0] = 0`,`avg_gain = np.mean(gain)`
5. 将所有负数跌幅求平均值并取绝对值:`loss = -delta.copy()`,`loss[delta > 0] = 0`,`avg_loss = np.mean(loss)`
6. 计算相对强弱指数(RSI):`rs = avg_gain / avg_loss`
7. 计算RSI指标:`rsi = 100 - (100 / (1 + rs))`
以上是使用numpy实现MACD和RSI指标的大致步骤,具体实现可以根据具体需求和数据格式进行调整。