股票技术指标 python代码

Python有很多库可以用来计算股票技术指标，其中比较常用的是TA-Lib。TA-Lib是一个开源的技术分析库，提供了超过150个常用的技术指标，包括MACD、RSI、Bollinger Bands等等。使用TA-Lib可以方便地计算这些指标，并且可以与其他Python库一起使用，如pandas和numpy。除了TA-Lib之外，还有一些其他的Python库可以用来计算股票技术指标，如pyti和stockstats等等。这些库都提供了不同的指标计算方法和参数设置，可以根据自己的需求选择使用。

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macd指标 python 代码

MACD（Moving Average Convergence Divergence，移动平均收敛散度）是一种常用的趋势跟踪技术指标，用于分析股票、期货、外汇等金融市场数据。它通过快速（短期）和慢速（长期）指数移动平均线（EMA）的聚合和分离来判断市场的买卖时机。

以下是一个简单的MACD指标的Python代码示例，使用了pandas和matplotlib库来计算MACD并绘制结果图表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas_datareader import data as pdr

# 获取股票数据
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start='2020-01-01', end='2021-01-01')

# 计算短期和长期的指数移动平均值（EMA）
short_window = 12
long_window = 26
short_ema = df['Close'].ewm(span=short_window, adjust=False).mean()
long_ema = df['Close'].ewm(span=long_window, adjust=False).mean()

# 计算MACD和信号线（signal line）
macd = short_ema - long_ema
signal = macd.ewm(span=9, adjust=False).mean()

# 计算柱状图（Histogram）
histogram = macd - signal

# 绘制MACD图
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(df.index, macd, label='MACD Line', color='red')
plt.plot(df.index, signal, label='Signal Line', color='blue')
plt.bar(df.index, histogram, label='Histogram', color='grey')

# 绘制股票收盘价
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close Price', color='black')

# 添加图表标签和图例
plt.title('AAPL Stock Price & MACD')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

在这段代码中，我们首先导入了必要的库，并从Yahoo Finance获取了苹果公司（AAPL）的股票价格数据。然后，我们计算了12日和26日的EMA，接着计算了MACD线和信号线，并通过两者的差值生成了柱状图。最后，使用matplotlib绘制了MACD指标和股票价格的图表。

MTM指标python代码

MTM指标（Momentum Indicator）是一种衡量资产价格变动速度的技术指标，它通过计算当前价格与一定时间周期前的价格之间的差值来判断价格的动量。以下是一个简单的MTM指标的Python代码示例：

import pandas as pd

def calculate_mtm(data, period):
    mtm = data['Close'].diff(period)
    return mtm

# 假设有一个包含股票价格数据的DataFrame，其中'Close'列为收盘价
data = pd.DataFrame({'Close': [10, 12, 15, 14, 16, 18, 20, 19, 17, 16]})

# 计算MTM指标，假设使用5个周期
mtm = calculate_mtm(data, 5)
print(mtm)

上述代码中，`calculate_mtm`函数接受一个包含股票价格数据的DataFrame和一个时间周期作为参数，返回对应的MTM指标值。在示例中，我们假设使用5个周期来计算MTM指标，并打印出计算结果。