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我最近出版了一本书,“基于股票大数据分析的Python入门视频实用教学版”,链接到京东:在其中,我给出了绘制指标的方法,例如MACD和KDJ。这里我们将基于KDJ算法计算并绘制KDJ指标线。

1 KDJ指数的计算过程

KDJ指标也称为随机指标,该指标最初是由George Lane博士提出的。该指标包含优势和劣势指标的优势,动量的概念以及移动平均线的优势,可以用来衡量股票价格与正常价格范围的偏离程度。

KDJ指标的计算过程是:首先获取指定时间段(通常为9天)内发生的股票最高价和最低价以及最后一个交易日的收盘价,然后计算两者之间的比例关系。三个未成熟随机值RSV,并在此基础上使用平滑移动平均值计算K,D和J值。计算完成后,将KDJ的值绘制到图形中以预测库存趋势。具体算法如下所示。

第一步:在计算周期(n天,n周等)内,n通常是9)的RSV值股票kdj技巧,RSV也称为未成熟随机指标值,这是计算K的基础值,D值和J值,以n天周期的计算单位为例,计算公式如下。

n天的RSSV =(Cn-Ln)/(Hn-Ln)×100

其中,Cn是第n天(通常是最后一天)的收盘价,Ln是n天范围内的最低价格,而Hn是n天范围内的最高价格。根据上面的公式,RSV值取值范围为1到100。如果要计算n周的RSV值,则Cn仍然是最后一天的收盘价,但是Ln和Hn最低,价格是n周内最高的价格。

第2步:根据RSV计算K和D值,方法如下。

当天的K值= 2/3×前一天的K值+ 1/3×当天的RSV值

当天的D值= 2/3×上一天的D值+ 1/3×当天的K值

在计算过程中,如果前一天没有K值或D值,则可以改用数字50。

在实际使用中,KD线通常以9天为一个周期进行计算。根据上述公式,首先是计算最近9天的RSV值,即未成熟的随机值。计算公式为9天RSV =(CL 9)÷(H9-L 9)×100。每个参数的含义已在步骤1中提到,然后计算当天的K和D值如本步骤所示。

应注意的是,上式中的平滑因子2/3和1/3可以更改,但是在股票交易的实践中,这两个值已设置为2/3和1 /默认为3。

第3步:计算J值。 J指标的计算公式为:J = 3×K-2×D。从使用的角度来看,J的本质是反映K值和D值之间的偏差程度。其范围可以在顶部超过100,在底部低于0。

最早的KDJ指标只有两条线,即K线和D线。当时,它也被称为KD指标。随着分析技术的发展,KD指标逐渐演变为KDJ指标。引入J指标后,可以改进KDJ指标。预测市场的能力。

根据上述三个步骤计算出每天的K,D和J的三个值后,将它们连接以查看KDJ指标线。

2画一条静态KDJ指标线

根据上一节中给出的KDJ算法,将在下面的示例程序drawKDJ.py中绘制股票“ Jinshi Resources”(股票代码60350 5),从2018年9月到2019年5月)。KDJ图表。

!/ usr / bin / env python2#encoding = utf-83 import matplotlib.pyplot as plt4 import pandas as pd5#计算KDJ6 def calKDJ(df):7df ['MinLow'] = df ['Low']。 rolling(9,min_periods = 9) .min()8#填充NaN数据9df ['MinLow']。fillna(value = df ['Low']。expanding()。min(),inplace = True)10df [ 'MaxHigh'] = df ['High']。rolling(9,min_periods = 9) .max()11df ['MaxHigh']。fillna(value = df ['High']。expanding()。max() ,inplace = True)12df ['RSV'] =(df ['Close']-df ['MinLow'])/(df ['MaxHigh']-df ['MinLow'])* 10013#依次通过for循环计算每个交易日14for i在范围(len(df)):15中的KDJ值:如果i == 0:#第一天16df.ix [i,'K'] = 5017df.ix [i,'D '] = 5018如果i> 0:19df.ix [i,'K'] = df.ix [i-1,'K'] * 2/3 + 1/3 * df.ix [i,'RSV'] 20df。ix [i,'D'] = df.ix [i-1,'D'] * 2/3 + 1/3 * df.ix [i,'K'] 21df.ix [i,'J '] = 3 * df.ix [i,'K']-2 * df.ix [i,'D'] 22返回df

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