MACD指令实现多项式求和详解

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0 下载量 44 浏览量 更新于2024-11-08 收藏 4KB RAR 举报
该指标由两条移动平均线(MACD线和信号线)以及一个柱状图(MACD柱)组成,主要用于判断价格的趋势和动向。在MACD指标中,MACD线是快速移动平均线与慢速移动平均线之间的差,而信号线则是对MACD线的指数移动平均线。MACD柱则用来表示MACD线与信号线之间的差距。当MACD柱上升时,表明MACD线正在上升且高于其信号线;当MACD柱下降时,表明MACD线正在下降且低于其信号线。" 在本资源文件中,标题"MACD.rar_macd"暗示了包含有关MACD指标的详细实现或者是相关教程和示例代码。描述中提到的"用MACD 指令完成多项式的求和"可能是在描述如何利用MACD算法思想或者MACD指标的计算公式来完成某项数据处理或算法任务,比如在技术分析中对股票价格数据进行多项式拟合。这里的“多项式求和”可能是指将股票价格数据拟合成一个多项式,并使用MACD指标来分析这个多项式表达的趋势。 此外,描述中提到"系数放在程序存储器,变量放在数据存储器",这表明在编程实现上,需要区分哪些数据是预先设定的固定参数(系数),哪些数据是需要根据实际情况不断更新的(变量)。在MACD算法实现中,这种区分对于程序的效率和准确性至关重要。例如,在实现MACD算法时,快速移动平均线和慢速移动平均线的周期长度(系数)通常是预先设定的,而每日收盘价(变量)则需要根据实时数据进行更新。 从文件名"MACD"以及标签"macd"可以推断,文件内容很可能与MACD指标的计算公式、算法实现、应用技巧、使用示例等有关。它可能包含了如何编写程序代码来计算MACD线、信号线以及绘制柱状图等步骤。 综合上述信息,可以提炼出以下几个知识点: 1. MACD指标的概念及其在股票市场分析中的应用。 2. MACD线、信号线和MACD柱的定义及其在图表上的表现形式。 3. 如何利用MACD算法进行趋势分析和市场动向判断。 4. 在技术分析中如何将MACD算法思想应用于多项式求和等数据处理任务。 5. 编程实现MACD指标时对固定参数(系数)与动态变量(数据)的处理和存储方法。 6. 实际编程示例,包括代码结构、数据结构设计以及算法的具体实现步骤。 通过以上内容,用户可以系统地理解MACD指标的原理和应用,并在编程实践中掌握如何利用MACD指标进行有效的数据分析。

import pandas as pdimport numpy as npimport talibimport tushare as ts# 先写出回测框架class Backtest(): def __init__(self, data, init_balance): self.data = data self.init_balance = init_balance self.position = 0 self.balance = init_balance self.equity = 0 def update_balance(self, price): self.equity = self.position * price self.balance = self.balance + self.equity def run(self, strategy): for i in range(1, len(self.data)): signal = strategy.generate_signal(self.data.iloc[:i, :]) price = self.data.iloc[i, 0] # 按照信号来调整持仓 if signal == 1: self.position = np.floor(self.balance / price) # 买入所有可用资金 elif signal == -1: self.position = 0 # 卖出所有股票 self.update_balance(price) print("日期:", self.data.index[i], "价格:", price, "信号:", signal, "账户价值:", self.balance) # 输出最后的回测结果 print("回测结果: 最开始的账户余额为", self.init_balance, ",最终的账户余额为", self.balance, ",因此您的盈亏为", self.balance-self.init_balance)# 再写出策略类class MACD_Strategy(): def __init__(self, fast_period, slow_period, signal_period): self.fast_period = fast_period self.slow_period = slow_period self.signal_period = signal_period def generate_signal(self, data): macd, signal, hist = talib.MACD(data["close"], fastperiod=self.fast_period, slowperiod=self.slow_period, signalperiod=self.signal_period) if hist[-1] > 0 and hist[-2] < 0: return 1 # 金叉,买入 elif hist[-1] < 0 and hist[-2] > 0: return -1 # 死叉,卖出 else: return 0 # 无操作# 最后的主程序if __name__ == "__main__": # 下载数据 data = ts.get_hist_data("600000", start="2020-01-01", end="2021-01-01") data = data.sort_index() # 按日期排序 data = data.loc[:, ["open", "high", "close", "low", "volume"]] # 只保留这五列 data.index = pd.to_datetime(data.index) # 初始化回测 backtest = Backtest(data, init_balance=100000) # 初始化策略 strategy = MACD_Strategy(fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9) # 运行回测 backtest.run(strategy)

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