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。