Python绘制斐波那契布林带脚本发布

资源摘要信息:"Fibonacci-Bands-Python是一个Python脚本，该脚本用于计算斐波那契布林带，并且可以在离线状态下将其绘制出来。斐波那契布林带是一种基于斐波那契数列的分析工具，常用于金融市场分析中。斐波那契数列是一个每一项都是前两项和的数列，以1、1、2、3、5、8、13、21等数字序列开始，后面每一项都是前两项之和。斐波那契布林带的计算公式为MA +/- (fib * (m * stddev))，其中fib代表斐波那契比率，m代表标准布林带的乘数，MA代表移动平均值，通常使用简单移动平均(SMA)。脚本还包含一个基本功能，可以使用plotly库在OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）图表上绘制斐波那契布林带。使用该脚本需要安装Pandas、Pandas_webreader、plotly、datetime等Python库。脚本的函数fibonacci_bollinger_bands可以计算斐波那契布林带，需要传入的数据框df必须包含“收盘”、“开盘”、“最高”、“最低”列，n代表均线周期，m代表布林带的乘数。函数返回的是添加了新列的数据框，每个波段都对应一个新列。另一个函数plot_fbb用于绘制斐波那契布林带，并可以将绘制的图表保存为文件。" 知识点如下： 1. 斐波那契布林带(Fibonacci Bollinger Bands)： - 斐波那契布林带是一种基于斐波那契数列的市场分析工具，结合了斐波那契比率与传统布林带的概念。 - 常用于金融市场的技术分析，帮助投资者识别市场的潜在支撑和阻力水平。 - 在计算中，需要设置一个移动平均线（MA）并在此基础上计算标准差（stddev），然后乘以一个特定的乘数（m）。 - 斐波那契数列中的特定比率（fib），例如0.618、1.618等，会被用于调整标准差，以确定布林带的宽度。 2. Python脚本实现： - 该Python脚本允许用户在离线状态下计算并绘制斐波那契布林带。 - 脚本主要使用Pandas库处理时间序列数据，并利用Pandas_webreader获取数据。 - 利用plotly库进行图表绘制，并支持离线绘制，避免了在线绘图时可能遇到的问题，如网络依赖等。 - 在脚本中，用户需要提供一个包含特定金融数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价）的数据框（DataFrame），并且数据框需要有特定的列名。 3. 使用方法和参数： - fibonacci_bollinger_bands函数是核心函数，用于计算斐波那契布林带，接收至少三个参数：数据框(df)，均线周期(n)和布林带乘数(m)。 - 数据框(df)必须包含“收盘价”、“开盘价”、“最高价”、“最低价”这四个字段，且字段名需要严格按照脚本要求命名。 - 均线周期(n)定义了用于计算简单移动平均线（SMA）的时间窗口大小。 - 布林带乘数(m)则影响了标准差的倍数，从而决定了布林带的宽度。 4. 结果和输出： - fibonacci_bollinger_bands函数执行后会返回一个新的数据框，其中包含原有的金融数据以及新增的斐波那契布林带相关列。 - plot_fbb函数用于将计算结果绘制到OHLC图表上，可以将图表保存为文件，方便用户进一步分析和展示。 5. 相关技术库： - Pandas库用于数据处理和分析，提供了数据分析中所需的数据结构和操作工具。 - Pandas_webreader库用于从网络上获取金融数据，方便用户进行后续的数据分析工作。 - plotly库是一个用于创建交互式图表的库，支持多种图表类型，包括股票图表、热图、地图等，能够提供丰富的可视化效果。 - datetime库用于处理日期和时间数据，对时间序列数据的处理尤为重要。 6. 技术实施细节： - 计算斐波那契布林带首先需要计算SMA（简单移动平均线），然后基于SMA计算标准差。 - 根据斐波那契比率调整标准差以确定布林带的上下边界。 - 最终将计算出的布林带数据添加到原始数据框中，以提供更全面的市场分析视角。 7. 应用场景和优势： - 斐波那契布林带可以应用在股票、外汇、期货等多种金融产品的技术分析中。 - 其优势在于结合了斐波那契数列在金融市场分析中的广泛认可度，为交易者提供了新的视角和分析工具。 - 使用Python实现斐波那契布林带的计算和绘制，不仅可以自动化处理大量的数据，还可以根据需要定制化图表，增加了分析的效率和深度。 8. 脚本运行环境和依赖： - 为了运行该Python脚本，需要确保Python环境已经安装了Pandas、Pandas_webreader、plotly和datetime这几个库。 - 依赖这些库保证了脚本能够正确执行数据处理、数据获取、图表绘制及时间处理的相关功能。 - 用户需在自己的Python环境中安装这些库，可以通过pip命令来安装。 以上知识点总结了斐波那契布林带的定义、计算方式、Python脚本实现、使用方法、相关技术库、技术实施细节以及应用场景和优势，为深入理解和应用这一分析工具提供了全面的知识支持。