如何使用np计算macd、rsi、kdj等指标

MACD、RSI、KDJ等是常用的股票技术指标，可以使用numpy（np）库来计算。以下是一些常用指标的计算方法：

1. MACD（Moving Average Convergence Divergence）：MACD是一种趋势跟踪指标，由快速移动平均线（EMA12）减去慢速移动平均线（EMA26）得到。计算方法为：

   EMA12 = np.ewm(span=12).mean(close_price)
   EMA26 = np.ewm(span=26).mean(close_price)
   MACD = EMA12 - EMA26

计算出MACD后，还需要计算其信号线（Signal Line）和柱状线（Histogram）：

   Signal Line = np.ewm(span=9).mean(MACD)
   Histogram = MACD - Signal Line

2. RSI（Relative Strength Index）：RSI是一种区间震荡指标，用于衡量多空力量对比强度。计算方法为：

   delta = np.diff(close_price)
   up = delta.clip(min=0)
   down = -1*delta.clip(max=0)
   RS_up = np.mean(np.array([up[i:i+14] for i in range(len(up)-14)]), axis=1)
   RS_down = np.mean(np.array([down[i:i+14] for i in range(len(down)-14)]), axis=1)
   RSI = 100 - 100/(1 + RS_up/RS_down)

3. KDJ：KDJ是一种动量指标，由随机指标（%K）和平滑指标（%D）组成。计算方法为：

   low_price = np.min(low_price[-9:])
   high_price = np.max(high_price[-9:])
   rsv = (close_price[-1] - low_price) / (high_price - low_price) * 100
   K = np.mean(np.array([rsv[i:i+3] for i in range(len(rsv)-3)]), axis=1)
   D = np.mean(np.array([K[i:i+3] for i in range(len(K)-3)]), axis=1)
   J = 3*K - 2*D

这些指标的计算方法可能会有所不同，具体实现还需要根据实际情况进行调整。