python调用通达信公式_对照通达信一些指标的Python实现

行情软件里习惯了通达信的简介，虽然很多时候还是要依赖大智慧，但平时看图形基本都是用通达信。因此在有时候做数据分析的时候，不可避免的需要再次的实现一些指标功能，所以在Python里整理了一下，写了部分的指标工具。

# 威廉指标

def williams(df, n, column='williams'):

# 100*(10日内最高价的最高值-收盘价)/(10日内最高价的最高值-10日内最低价的最低值)

for i in range(len(df)):

if i < n-1: continue

df.ix[i, column] = 100 * (df.high.values[i-n+1:i+1].max()-df.close.values[i])/(

df.high.values[i-n+1:i+1].max()-df.low.values[i-n+1:i+1].min())

return df

# 布林指标

def bollinger(df,n):

for i in range(len(df)):

if i < n-1: continue

df.ix[i, 'BOLL'] = df.close.values[i-n+1:i+1].mean()

df.ix[i, 'UB'] = df.ix[i, 'BOLL'] + 2 * numpy.std(df.close.values[i-n+1:i+1], ddof=1)

df.ix[i, 'LB'] = df.ix[i, 'BOLL'] - 2 * numpy.std(df.close.values[i-n+1:i+1], ddof=1)

return df

# 轨道线

def ene(df,n,m1,m2):

for i in range(len(df)):

if i < n-1: continue

df.ix[i, 'UPPER'] = (1+m1/100)*df.close.values[i-n+1:i+1].mean()

df.ix[i, 'LOWER'] = (1-m2/100)*df.close.values[i-n+1:i+1].mean()

df.ix[i, 'ENE'] = (df.ix[i, 'UPPER'] + df.ix[i, 'LOWER'])/2

return df

def kdj(df,n,m1,m2):

for i in range(len(df)):

if i < n-1: continue

df.ix[i, 'rsv'] = (df.close.values[i]-df.low.values[i-n+1:i+1].min()) / (df.high.values[i-n+1:i+1].max()-df.low.values[i-n+1:i+1].min())*100

df = getSMA(df,m1,1,'rsv','K')

df = getSMA(df,m2,1,'K','D')

for i in range(len(df)):

df.ix[i, 'J'] = 3*df.K.values[i] - 2*df.D.values[i]

return df

所有数据都是Dataframe类型，以时间为Index顺序排列。关于getSMA这个函数可以在本博另一帖子《

行情软件里的平均函数以及Python的实现》中可以找到。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的python调用通达信公式_对照通达信一些指标的Python实现的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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