买卖信号 1.当VR曲线的运行形态一底比一底低,而OBV曲线的运行形态一底比一底高,同时股价也突破中短期均线,则表明VR指标和OBV出现了底背离走势,这是VR指标发出的短线买入信号.如图(15–1)所示. 2.当VR曲线的运行形态一顶比一顶低,而OBV曲线的运行形态一顶比一顶高,同时股价也向下突破短期均线时,则表明VR指标和OBV出现了顶背离走势,这是VR指标发出的短线卖出信号.如图(15–2)所示.[2] 持股持币 1.当VR曲线和OBV曲线几乎同时摆脱低位盘整格局,向上快速扬升时,如果股价也

本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略.在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量.KDJ.MACD.RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注. 1 K线整合均线的案例 均线也

我的新书,<基于股票大数据分析的Python入门实战>,预计将于2019年底在清华出版社出版. 如果大家对大数据分析有兴趣,又想学习Python,这本书是一本不错的选择.从知识体系上来看,这本书的内容涵盖了开发Python企业级项目所需的知识点,包括但不限于Python基础语法知识.基于Pandas的大数据分析技术.基于Matplotlib的可视化编程技术.Python爬虫技术和基于Django的网络编程技术,甚至还在本书的最后,讲述了机器学习编程技术. 这本书的大多数范例程序是基于股票分析的

5. 本地数据库 很简单的用本地Sqlite查找股票数据. DataSource类,返回的是Dataframe物件.这个Dataframe物件,在之后的业务,如计算股票指标,还需要特别处理. import os import sqlite3 as sqlite3 import numpy as np import pandas as pd # 数据源 class DataSource: def __init__(self): self.db = None # 数据库 self.cursor =

4. 如果计算各项股票指标时,或者处理业务流程时,上一篇的直观认知数据结构,怎样帮助开发者去好好操作,又同时避免计算错误的坑. 首先从上篇的数据结据,可以看出/设计出多少种业务和股票指标. A. 恒生成份股的股份编号 恒指成份股编别 = list(恒生成份股.keys()) B. 个股的收市价&成交额. 腾讯收市价 = 恒生指数[成份股].iloc[大市成交日, 收市价] 腾讯成交额 = 恒生指数[成份股].iloc[大市成交日, 成交额] C. 恒生成份股的收市价&成交额. 恒生成份股收

一个业余小项目,用于监控指定股票的成交指标,触发事件的主动通知 源码 !https://github.com/jeffchen81/stock-starer 设计说明 场景 定时任务1:通过网上Open API,抓取指定股票的即时交易信息,格式化后存入原始数据表 定时任务2:根据指标公式,计算出新的指标数据,存入指标数据表 定时任务3:判断指标数据是否触发提醒事件,如触发就发邮件给用户 (可选)可视化图表:指定股票的指标趋势图 技术选型 开发语言:pyt 大专栏  Stock Starer股票盯

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)

{OBV_X3[背景]考虑到OBV_X03在情况1的时候,采用的是寻找波段线的同价K线,但是由于此种情况下必须使用CONST(C)或通过输入参数CONSTCC设定固定值,无法当前K线的CLOSE同时变化,所以改进为OBV_X03[效果]此指标的卖出信号对大盘.创业板指数15分钟其准确,虽然不能做到每次见顶都发出信号,但是只要一出信号,0.5-1个月内一定会有大跌25%的情况同时情况TJ调整位1, 2,分别对应情况TJ11,20 和 12, 30同时还能提示OBV突破向下.向上的[文档]REF:

K线图,相信每个股民都不陌生,如何用SVG画好一个K线图是一个难题. 我选择用highstock做为画图组件,适当的修改了一下源码,参考了数个财经网站的案例,完成了一个不太成熟的K线图,欢迎大家批评指正. 上图就是整个K线图的样子,图的上半部分是K线图和5日均线,10日均线,30日均线,下半部分是成交量,用柱状图显示,tooltips显示了用户选择点的股票指标,所有颜色符合红涨绿跌的原则. 实现的功能主要有: 1.根据用户选择的时间区间,显示最高价和最低价. 2.点击最高价或最低价的flags会

http://zhidao.baidu.com/link?url=glKK7n0JUgqgrvfx2Gzd937-5zZg1bC615MwAp0P_mrYDytnMUpjoOQgYU871ny8St1NSFougCorsU7Pwmel1_ 指数图中白线代表的是那些权重股(如中国石油等)加权后走势:黄线则是市场所有股票的走势. 个股分时中白线是个股的即时价格:黄线则是当天到目前为止的平均价格. 在日K线图中一般白线.黄线.紫线.绿线依次分别表示:5.10.20.60日移动平均线,但这并不是固定的,

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看

tushare是一个开放的,免费的金融数据平台,包含沪深股票数据,指数数据,基金数据,期货数据,期权数据,债券数据,外汇数据,港股数据,行业经济数据,宏观经济数据以及新闻快讯等特色数据.其中以沪深股票数据最为丰富,包含了有: 基础数据 股票列表 交易日历 股票曾用名 沪深股通成分股 上市公司基本信息 上市公司管理层 管理层薪酬和持股 IPO新股上市 行情数据 日线行情 周线行情 月线行情 复权行情 复权因子 停复牌信息 每日指标 通用行情接口 个股资金流向 每日涨跌停价格 每日涨跌停统计 沪深港

接口:daily_basic 更新时间:交易日每日15点-17点之间 描述:获取全部股票每日重要的基本面指标,可用于选股分析.报表展示等. 积分:用户需要至少300积分才可以调取,具体请参阅本文最下方积分获取办法 注:tushare库下载和初始化教程,请查阅我之前的文章 输入参数 名称      |      类型      |      必选      |      描述 ts_code      |      str      |      Y      |      股票代码(二选一) t

http://www.55188.com/thread-7152852-1-1.html .401进入指标排序,然后占右键把指标更改为MACD即可.(注意401前投资面有一个点!)

BI:=(H+L+O+C)/; BOL:EMA(BI,N); UPPER:BOLL+N1*STD(CLOSE,N); LOWER:BOLL-N1*STD(CLOSE,N); MA1:MA(CLOSE,M1); MA2:MA(CLOSE,M2); MA3:MA(CLOSE,M3); MA4:MA(CLOSE,M4);

PSY和OBV 1,PSY心理线是投资者对股市涨跌产生心理波动的情绪指标.相反,当PSY曲线向下跌破PSYMA曲线后,为卖出时机..当PSY曲线向上突破PSYMA曲线后,开始向下回调至PSYMA曲线,只要PSY曲线未能跌破PSYMA曲线,都表明股价属于强势整理.当PSY曲线和PSYMA曲线同时向上运行一段时间后,PSY曲线远离PSYMA曲线时,一旦PSY曲线掉头向下,说明股价上涨的动能消耗较大,为卖出时机.   1,PSY心理线是投资者对股市涨跌产生心理波动的情绪指标.对股市短期走势的研判具有一

Volume Indicators 成交量指标 AD - Chaikin A/D Line 量价指标 函数名:AD 名称:Chaikin A/D Line 累积/派发线(Accumulation/Distribution Line) 简介:Marc Chaikin提出的一种平衡交易量指标,以当日的收盘价位来估算成交流量,用于估定一段时间内该证券累积的资金流量. 计算公式: 多空对比 = [(收盘价- 最低价) - (最高价 - 收盘价)] / (最高价 - 最低价) 若最高价等于最低价: 多空对

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累