talib乖离率python代码

Talib是一个流行的技术分析库，它提供了许多常用的技术指标函数。乖离率（Divergence）是其中之一，用于衡量价格与其移动平均线之间的差异程度。下面是使用Talib计算乖离率的Python代码示例：

import talib
import numpy as np

# 准备价格数据
close_prices = np.array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28])

# 计算移动平均线
ma = talib.SMA(close_prices, timeperiod=5)

# 计算乖离率
divergence = (close_prices - ma) / ma * 100

print(divergence)

在上面的代码中，我们首先导入了`talib`和`numpy`库。然后，我们准备了一个包含价格数据的NumPy数组`close_prices`。接下来，我们使用`talib.SMA`函数计算了移动平均线（这里使用了简单移动平均线，时间周期为5）。最后，我们通过将价格与移动平均线之间的差异除以移动平均线，并乘以100来计算乖离率。

希望以上代码对你有所帮助！

相关问题

talib库 python 3.12

Talib库是一个流行的开源技术分析库，使用Python语言编写。它提供了许多技术分析指标的计算功能，可以用于金融市场的数据分析和交易策略的开发。

Talib库的最新版本是3.12，它在之前版本的基础上进行了一些改进和优化。在Python 3.12中，Talib库依然可以正常运行，并且可以使用新版本提供的功能。

Talib库可以用于计算各种技术指标，如移动平均线、布林带、相对强弱指标等。通过调用库中相应的函数，可以方便地对金融数据进行分析，从而辅助制定投资策略。

在Python 3.12中，我们可以安装和导入Talib库，并使用其中的函数进行技术指标的计算。我们可以传入相应的参数，比如股票的历史价格数据，然后调用相应的函数进行计算，最后得到相应的指标值。

要使用Talib库，我们首先需要安装它。可以通过pip命令在Python环境中安装Talib库的最新版本。安装完成后，我们可以在Python脚本中导入Talib库，并使用其中的函数进行技术指标的计算。

总的来说，Talib库是一个基于Python的技术分析库，能够方便地计算金融市场的各种技术指标。在Python 3.12中，我们可以安装并使用这个库，对金融数据进行分析，并帮助我们制定投资策略。

talib 函数 python

Talib是一个在Python中使用的技术分析库，它提供了多种技术指标的计算方法。其中包括了你提到的一些指标函数，例如ADX、ADOSC、ATR和OBV。这些函数可以用来计算对应指标的数值，从而辅助分析市场走势和价格波动。
根据引用的内容，可以看到talib中的ADX函数用于计算平均趋向指数，AD函数用于计算累积派发线。而ADOSC函数用于计算Chaikin A/D Oscillator震荡指标，ATR函数用于计算平均真实波幅，OBV函数用于计算能量潮指标。
因此，Talib函数库提供了这些指标的计算方法，可以用来对市场走势和价格波动进行分析。