我有Pandas DataFrame对象,其中包含日期、开盘价、收盘价、每日股价的高低数据。我想计算Ichimoku图表的组件。我可以使用以下代码获取数据:
high_prices = data['High']
close_prices = data['Close']
low_prices = data['Low']
dates = data['Date'] # contains datetime objects
我需要计算下列级数(一家子称之为Tenkan-Sen线):
(9周期高点+9周期低点)/2
我已经用R语言找到了一个解决方案here,但是对我来说,将它转换成Python/Pandas代码是很困难的。
Ichimoku图表包含了更多的组件,但是当我知道如何计算熊猫的Tenkan Sen线时,我将能够计算出所有这些元素(我将共享代码)。
EdChum的答案非常接近于计算Ichimoku云的成分。
这些方法是正确的,但它没有考虑到两个领先跨度的未来日期。当我们将前导跨距移动26时,pandas只会移动到最后一个日期或最后一个索引,多余的(或将来的)26值将被忽略。
下面是一个实现,它可以适应未来的日期或云的形成
由于前面的答案,这里有一个代码:
我不是财务专家,也不是绘图专家,但下面的示例显示了财务数据以及如何使用^{} 和^{} :
调用
data[['High', 'Low', 'Close', 'ichimoku']].plot()
将生成以下绘图:更新
在@PedroLobito指出不完整/不正确的公式后,我接受了@chilliq的答案,并对熊猫版0.16.1及以上版本进行了修改:
结果如下,不清楚,因为我不是金融专家:
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