talib SAR 参数
时间: 2023-09-19 12:11:50 浏览: 51
Talib中的SAR指标需要传入三个参数:加速因子(Acceleration Factor)、最大加速因子(Maximum Acceleration Factor)和价格序列(Price Sequence)。
其中,加速因子是指每次价格反转后,加速因子的增量。最大加速因子是指加速因子的最大值,当加速因子达到最大值时,就不再继续增加加速因子。价格序列是指用于计算SAR指标的价格数据,可以是最高价、最低价或收盘价等。
具体地,SAR指标的计算公式如下:
SAR(n) = SAR(n-1) + AF(n) * [EP(n-1) - SAR(n-1)]
其中,EP(n-1)表示上一个周期的极值(最高价或最低价),AF(n)表示当前周期的加速因子。当价格上涨时,SAR的计算会基于上一个周期的最低价,而当价格下跌时,SAR的计算会基于上一个周期的最高价。
相关问题
import talib
import talib是一个Python库,它提供了各种技术分析指标的计算方法。通过导入talib库,我们可以在Python中使用这些指标来进行技术分析。
talib库中包含了很多常用的技术分析指标,比如移动平均线、相对强弱指标(RSI)、布林带(Bollinger Bands)等等。这些指标可以帮助我们分析市场趋势、判断买卖信号等。
要使用talib库,首先需要安装它。可以通过pip命令来安装,如下所示:
```
pip install TA-Lib
```
安装完成后,我们可以在Python代码中导入talib库,并使用其中的函数来计算相应的指标。例如,计算简单移动平均线(SMA)可以使用talib.SMA函数,计算相对强弱指标(RSI)可以使用talib.RSI函数。
下面是一个使用talib库计算简单移动平均线和相对强弱指标的示例代码:
```python
import talib
import numpy as np
# 准备数据
close_prices = np.array([10, 12, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
# 计算简单移动平均线
sma = talib.SMA(close_prices, timeperiod=5)
print("Simple Moving Average:", sma)
# 计算相对强弱指标
rsi = talib.RSI(close_prices, timeperiod=14)
print("Relative Strength Index:", rsi)
```
通过以上代码,我们可以得到简单移动平均线和相对强弱指标的计算结果。
vscode talib
Talib is a popular technical analysis library for trading and financial analysis. It is widely used by traders and developers to perform various technical analysis calculations and indicators. To use Talib in VSCode, you can follow these steps:
1. Install Talib: First, you need to install the talib package in your Python environment. You can do this by running the following command in the terminal or command prompt:
```
pip install TA-Lib
```
2. Import Talib: In your Python code file, import the `talib` module by adding the following line at the top of your file:
```python
import talib
```
3. Use Talib functions: Talib provides various functions for different technical analysis calculations, such as moving averages, MACD, RSI, etc. You can use these functions in your code to perform the desired calculations. Here's an example of using the Moving Average Convergence Divergence (MACD) function:
```python
# Assuming you have a pandas DataFrame called 'close_prices' with stock prices data
macd, macd_signal, macd_hist = talib.MACD(close_prices['close'])
```
Remember to refer to the Talib documentation for more details on the available functions and their parameters.