[量化投资-学习笔记006]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-MACD

在上一章节介绍了 EMA 均线的计算,本节主要介绍均线的进化形态之一:MACD

MACD (Moving Average Convergence / Divergence) 指数平滑移动平均线。MACD 是通过计算不同时间的 EMA 的差值俩判断价格趋势。

MACD 包括 3 个值:

长短期 EMA 差值:DIF = EMA(close,12)-EMA(close,26) (计算 12 日和 26 日 EMA 均线差值)

信号线: DEA = EMA(DIF,9) (计算差值的 EMA 均线)

柱状图: OSC = DIF - DEA

通过以上公式,可以看出 MACD 可反应如下信息:

  1. DIF>0 价格上涨,DIF<0 价格下跌
  2. DEA>0 价格加速上涨,DEA<0 价格加速下跌
  3. OSC 绝对值越大,说明价格变化越剧烈

1. 从数据库获取收盘价

上一节,对数据进行了清洗,可以直接查询每天的收盘价,不用再使用 interval 聚合函数。

python 复制代码
st = '2022-06-01'
et = '2022-10-01'
sql = 'select tdate,close from trade_data_c.tdata where fcode="000001" and tdate>="'+st+'" and tdate<="'+et+'"'

rt = fun.request_post(tdurl,sql,username,password)

2. 使用 pandas 直接计算EMA

这里 MACD 的周期设置为(12,26,9)。

python 复制代码
df = request_get_d(rt)
df['DIF'] = pd.DataFrame.ewm(df['close'],span=12).mean() - pd.DataFrame.ewm(df['close'],span=26).mean()
df['DEA'] = pd.DataFrame.ewm(df['DIF'],span=9).mean()
df['OSC'] = df['DIF'] - df['DEA']

3. 绘制图形

python 复制代码
plt.title("MACD")
plt.plot(df['DIF'],'r',linewidth=1.0,label='DIF')
plt.plot(df['DEA'],'y',linewidth=1.0,label='DEA')
plt.bar(df.index,df['OSC']*3,label='OSC')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

为了让图片更美观,将 OSC 进行了优化。

相关推荐
花酒锄作田几秒前
[python]requests VS httpx VS aiohttp
python
NULL指向我7 分钟前
香橙派3B学习笔记9:Linux基础gcc/g++编译__C/C++中动态链接库(.so)的编译与使用
笔记·学习
python_chai22 分钟前
Django核心知识点全景解析
python·json
ThreeYear_s1 小时前
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
学习·算法·fpga开发
_李小白2 小时前
【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互
笔记·学习·游戏·3d
尘浮7282 小时前
60天python训练计划----day50
人工智能·python·深度学习
zdy12635746882 小时前
python第48天打卡
开发语言·python
Sleepless_斑马2 小时前
【FFmpeg学习(1)】图像表示
学习·ffmpeg
社会零时工2 小时前
【OpenCV】双相机结构光成像与图像交叉融合实现【python篇】
python·opencv·相机
Moonnnn.3 小时前
【单片机期末】汇编试卷
笔记·学习