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Python量化交易：结合爬虫与TA-Lib技术指标分析

引言量化交易（Quantitative Trading）是利用数学模型和计算机程序进行金融投资决策的方法。Python凭借其丰富的数据分析和机器学习库，已成为量化交易的主流工具之一。...技术指标计算：TA-Lib实战2.1 安装TA-Lib2.2 计算常用技术指标(1) 移动平均线（MA）import talib# 计算5日、20日、60日均线data['MA5'] = talib.MA...(data['Close'], timeperiod=5)data['MA20'] = talib.MA(data['Close'], timeperiod=20)data['MA60'] = talib.MA...(data['Close'], timeperiod=60)(2) 相对强弱指数（RSI）# 计算14日RSIdata['RSI'] = talib.RSI(data['Close'], timeperiod...总结本文实现了以下核心功能：数据获取：使用yfinance和爬虫抓取股票数据。技术分析：利用TA-Lib计算MACD、RSI、布林带等指标。策略回测：通过Backtrader验证双均线策略的盈利能力。

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实战：基于技术分析的Python算法交易

该策略的逻辑可以归纳为以下几步：当20天的 SMA 价格上升时，买入股份当20天的 SMA 价格下降时，卖掉全部股份用前19天和当天的数据计算移动平均数，次日执行交易决策这是我们第一次调用预设辅助函数的地方...接下来，我们绘制了两个移动平均价格序列。我们可以发现，该策略产生的交易行为要比 SMA 策略少得多。 ?...RSI 被看作是一种动量振荡器，它可以估测价格变化的速度和幅度。 RSI 指标评估了股价的向上力量与向下力量的比率。若向上的力量较大，则计算出来的指标上升；若向下的力量较大，则指标下降。...=rsi[-1], price=price_history[-1], time=context.time) 下图绘制了 RSI 指标和上、下限： ?...': rsi_perf}) perf_df.transpose() 结论本篇文章介绍了如何利用 zipline 和 talib 进行交易策略的回测，使用的技术指标包括移动平均数、MACD、RSI

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策略代码拆解4-Volume，SAR，RSI，SMA，RMI

它是使用在最后一个 `length` K线上`source` 的向上和向下变化的`ta.rma()` 计算的。...) SMA2 = ta.sma(xPrice, Length2) SMA3 = ta.sma(xPrice, Length3) // condt Long_MA = SMA1 SMA2...SMA3 < close Short_MA = SMA1 > close and SMA2 > close and SMA3 > close ---- 官方文档解释 ta.sma...，length为Length2的移动平均线SMA2 SMA3 = ta.sma(xPrice, Length3) //计算source为xPrice ，length为Length3的移动平均线SMA3...// condt Long_MA = SMA1 SMA2 SMA3 < close //收盘价都大于三个移动平均线 Short_MA = SMA1

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pyalgotrade教程1--第一个demo

，没有学过也没有关系，我们先入个门，看最重要的两个，策略和回测数据。...__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 2) self....__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 2) 这里，不是getClose，而是得到了一个close价格的DataSeries也就是，...同时，我们要知道，technical产生的技术指标值也是一个DataSeries，也就是说，技术指标还可以被技术指标处理一次。例如，可以直接求RSI的SMA： self....__rsi = rsi.RSI(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 14) self.__sma = ma.SMA(self.__rsi, 15)

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PyAlgoTrade 0.20 中文文档（一）

__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 15) self....我们打印当前 SMA 值以及收盘价。如果你运行脚本，你应该会看到收盘价和相应的 SMA 值，但在这种情况下，前 14 个 SMA 值为 None。...__rsi = rsi.RSI(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 14) self.__sma = ma.SMA(self....__entrySMA = ma.SMA(self.__priceDS, entrySMA) self.__exitSMA = ma.SMA(self....使用由 feed 提供的柱和附加了 StrategyPlotter 的策略运行。绘制策略。这就是绘图的样子：希望您喜欢这个快速介绍。

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深入理解现货量化合约对冲交易系统开发技术详细分析

该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。...开仓条件：　　MACD金叉，kdj金叉，cci金叉，rsi金叉和且sar出现红的才开多；反之做空　　指标公式源码：　　//MACD　　DIFF:EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26),NODRAW...+HIGH+LOW)/3;//求最新价，最高价和最低价三者的简单平均　　CCI1:(TYP-MA(TYP,7))/(0.015*AVEDEV(TYP,7)),NODRAW;　　CCI2:(TYP-MA(...TYP,14))/(0.015*AVEDEV(TYP,14)),NODRAW;　　//RSI　　LC:=REF(CLOSE,1);//前一周期收盘价　　RSI1:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),...7,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),7,1)*100,NODRAW;　　RSI2:SMA(MAX(CLOSE-LC,0),14,1)/SMA(ABS(CLOSE-LC),14,1)*100,NODRAW

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Garch波动率预测的区制转移交易策略

均值回归策略使用RSI（2）建模：RSI（2）时为Long，否则为Short。趋势跟踪策略以SMA 50/200交叉建模：当SMA（50）> SMA（200）时为Long，否则为Short。...以下代码从Yahoo Fiance加载历史价格，并比较买入和持有，均值回归和趋势跟踪策略的效果： #***********************************************...= bt.apply.ma # 趋势跟踪（TF）策略 sma.short = apply.matrix(prices, SMA, 50) sma.long...我将考虑tseries软件包中的garch函数和fGarch软件包中的garchFit函数。tseries软件包中的garch函数速度很快，但并不总能找到解决方案。...您可以采用多种不同的方法将预测合并到模型和交易策略中。R有非常丰富的软件包集，用于建模和预测时间序列。 ---- 本文摘选《R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略》

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PyAlgoTrade 0.20 中文文档（四）

__sma = ma.SMA(self.__prices, smaPeriod) def getSMA(self): return self....：通过调整窗口大小以及 z-score 的入口和出口值，您可以获得更好的回报。...id=chart_school:trading_strategies:rsi2)，需要以下参数：用于趋势识别的 SMA 周期。我们将其称为 entrySMA。用于退出点的较小 SMA 周期。...一个用于进入多空仓位的 RSI 期间。我们将其称为 rsiPeriod。一个用于多仓位进入的 RSI 超卖阈值。我们将其称为 overSoldThreshold。...__entrySMA = ma.SMA(self.__priceDS, entrySMA) self.__exitSMA = ma.SMA(self.

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MA：移动平均线（Moving Average）；平滑异同移动平均线（MACD）

根据计算结果，我们可以绘制出KDJ指标的曲线图，并结合股价走势进行研判。例如，如果KDJ指标在超卖区形成金叉且股价出现底背离现象，则可能是买入的良机。...计算方法： MA指数的计算方法主要有两种：简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。 SMA：对选定时期内的所有价格数据赋予相同的权重，然后求平均值。...例如，通过观察MA线与成交量、相对强弱指数（RSI）等指标的关系，投资者可以更准确地判断市场的走势和潜在风险。...此外，EMA还可以用于识别支撑和阻力水平，以及生成买卖信号（如金叉和死叉）。灵敏度： EMA比SMA更灵敏，因为它对近期的价格数据赋予了更高的权重。...当然，以下是对上述十个股票技术指标的简单举例说明，以帮助您更好地理解它们的含义和应用：移动平均线（MA）：假设您计算了某股票过去20天的简单移动平均线（SMA20）。

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盘一盘 Python 系列 7 - PyEcharts

第 15-16 行在 Overlap 上分别添加之前的 Kline 和 Line，这样就把所有对象整合在一起了。..., BBand) 1.4 节的相对强弱指标 (Relative Strength Index, RSI) MA, BBand 和 RSI 是量化交易常用的技术指标，通常我们用 talib 包里的函数直接计算...平均有不同定义，最常见的是简单移动平均 (Simple Moving Average, SMA)，平均值是算术平均值，有时我们也用 MA 代表 SMA。...画出窗口为 30日、60日和 100日的简单移动平均线 (SMA) 看看。...K 线图，和 SPX 和 VIX 折线图放在一起看。

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【干货】盘一盘Python之pyEcharts

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BackTrader 中文文档（一）

许多移动平均线（SMA、EMA，…）、经典指标（MACD、Stochastic、RSI，…）和其他指标 ta-lib集成性能分析器几个内置的性能分析器（TimeReturns、TradeAnalyzer...代理可以被绘制，并且可以观察系统中的一切（通常用于绘制统计数据）杂项定时器用于随时间重复的操作交易日历时区支持纯 Python 使用最强大且易于使用的编程语言之一。...使用面向对象的方法轻松地将拼图的各个部分拼合在一起操作符在可能的情况下进行重载，以提供自然语言构造，例如： av_diff = bt.ind.SMA(period=30) - bt.ind.SMA(period...线数据源、指标和策略都有线。一条线是一系列的点，当它们连接在一起时形成这条线。...访问当前移动平均线的最简单和最简单的方法： av = self.sma[0] 无需知道已处理了多少个条/分钟/天/月，因为“0”唯一标识当前时刻。

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R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据

p=19839 机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标相对强弱指标（RSI）是最常见的技术指标之一。它用于识别超卖和超买情况。...SVM的强大功能是可以使用一组称为“核”的数学函数将数据重新排列或映射到多维特征空间，在该空间中数据可以线性分离。然后，SVM在较高维度的空间中绘制一条线，以最大化两个类之间的距离。...多头空头 RSI低于25，价格比SMA 50低20（准确度为56％，交易36次） RSI小于25，且价格比SMA 50低10至5个点（准确度为54％，交易81次） RSI3在50到75之间，价格比SMA...50高5到10个点之间（准确度为58％，交易104） RSI大于70，价格比SMA 50低5个点以上（准确度为59％，交易37次） RSI大于75，价格比SMA 50高出15个点（准确度为59％，交易...在这里，价格刚刚跌破50期SMA，RSI跌破25，表明跌势突破。但是，如果价格跌破50周期SMA下方20个点，而RSI仍低于25点，则该算法会发现有较强的信号可以转换为均值，并预测多头交易。

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BackTrader 中文文档（二十六）

能够在任何其他指标上绘制任何指标。一个潜在的用例：节省宝贵的屏幕空间，将一些指标绘制在一起，有更多的空间来欣赏 OHLC 柱状图。示例：将 Stochastic 和 RSI 绘图合并。...首先，脚本在没有任何开关的情况下运行。简单移动平均线绘制在数据上。 MACD、Stochastic 和 RSI 分别绘制在各自的轴线/子图上。执行： $ ....为了检查尺度的不兼容性，让我们尝试在 SMA 上绘制 RSI： $ ./plot-same-axis.py --rsiovermacd 图表。...RSI 标签显示出数据和 SMA，但是尺度在 3400-4200 范围内，因此……RSI 没有任何迹象。进一步的徒劳尝试是将 SMA 放在一个子图上，然后再次在 SMA 上绘制 RSI。 $ ....标签清晰，但是除了 SMA 图中底部的一条淡蓝线外，RSI 的所有东西都消失了。注意添加了在另一个指标上绘制的多行指标。沿着另一个方向，让我们在另一个指标上绘制多行指标。

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BackTrader 中文文档（二十二）

哪个线提供了指标的输出移动平均线和 MA_Type 对于像bt.talib.STOCH这样的指标选择特定的移动平均线，标准ta-lib MA_Type 可以通过bactrader.talib.MA_Type...例如： import backtrader as bt print('SMA:', bt.talib.MA_Type.SMA) print('T3:', bt.talib.MA_Type.T3) 绘制...为了避免将subplot添加到图表中，有一个自动绘图转换来在识别模式的时间点上在data上绘制它们。示例和比较以下是一些ta-lib指标输出与backtrader中等效内置指标输出的图表比较。...此外： ta-lib的KAMA实现不允许指定快速和慢速周期来调整Kaufman定义的可缩放常数。示例执行： $ ./talibtest.py --plot --ind kama 输出 SMA $ ....= 0)) return size` 这两个 Sizers 将与一个非常简单的策略结合在一起。

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python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

datetime换成标准时间，算出日logreturn（log收益），分别算出15，50，100天的SMA与RSI加入到特征。画出boxplot，通过图过滤掉outliers跟一些不正常的点。...首先直观观察，画出短期SMA与长期SMA，交点较多的地方为潜在波动性强的地方。再画出Bollinger Bands，密集的地方为波动性大的地方。...将这段时间发生的事情结合在一起分析，可以看出人们在发生经济变动的时候会选择用此国债期货进行风险转移。建模分析Regression Model：由于特征数据有多重因素，我们可以一个多重线性回归。...ARIMA：由于国债期货不是商品类型，所以我们不考虑季节性的变化。（ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将结果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。）首先画图查看是否存在自相关。...预测取决于我们的目的，如果我们的目的仅仅是投机，我们只需要观察价格的变化走势，同时受到一些宏观因素的影响。比如我们还可以通过画出RSI的变化，来训练什么时候应该买入卖出。

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用Python可视化股票指标

移动平均线移动平均线，Moving Average，简称MA，MA是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标...--- 摘自百度百科移动平均线应该是应用最广泛的技术指标了，因为几乎所有的交易软件都会绘制移动平均线，它就是反应了历史的趋势，走势向上则向上，反之亦然。..."] = talib.MA(data.close, timeperiod=10) data["ma30"] = talib.MA(data.close, timeperiod=30) # 计算RSI..., timeperiod=30) # 计算RSI data["rsi"] = talib.RSI(data.close) # 绘制第一个图 fig = plt.figure() fig.set_size_inches..., label="MA10") ax_canddle.plot(data.index, data.ma30, label="MA30") ax_canddle.legend() # 绘制MACD ax_macd.plot

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freqtrade 学习笔记

Technical indicators (SMA, EMA, RSI, ...).Limit order: 限价单。...plus_diPlus DI，即上升动向指标（+DI），是股票技术分析中的一种指标，用于测量上升方向运动的强度和趋势，和下降动向指标（-DI）一起构成了动向指标（DMI）。...它由一组移动平均线（简称 MA）构成，其中包括两个 MA，一个较短期的 MA 和一个较长期的 MA。...比如将原先的数据（1min）按照5min 重新采样，重新计算 ohlcv，并在这些指标的基础上重新计算 sma, rsi 等指标。...好处是可以将不同时间分辨率的数据统一起来，使得数据更加规范化和易于处理。此外，重采样可以消除原始数据中的噪声和波动，使得数据更加平滑，有利于分析市场趋势和价格走势。

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币聪科技：Salt行情分析，熊市中的Salt能否守住支撑位0.4美元？

它最初在1月份的短期100天移动平均线（SMA）中获得了边际支撑，但在2月份突破了100日均线。我们可以看到市场仍未能在100日均线上方收复。...让我们继续分析短期内的价格走势，以突出任何潜在的支撑和阻力区域。...位于该水平下方的进一步支撑位于较短的下行位置1.618斐波纳契扩展水平，价格为0.19美元。目前技术指标在很大程度上偏向空头，因为RSI低于50日线。...最近RSI向50日线的上升可能表明看跌的支配地位开始出现失败的迹象。如果RSI可以持续突破50日线，则表明多头正在重新获得控制权。...价格行动最近在下行1.272斐波纳契扩展水平（以黑色绘制）中获得支撑，定价为6,290 SATS。如果市场能够保持在这个确定的支撑位之上，我们预计会立即阻力位于10,500 SATS手柄附近。

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【视频讲解】Python用LSTM长短期记忆网络GARCH对SPX指数金融时间序列波动率滚动预测

接下来，我将进行以下分析和可视化：股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价的趋势图。交易量的变化趋势图。技术指标（RSI14、SMA14、EMA14、MACD_sl、MACD_h）的趋势图。...开始绘制图表。...## 绘制股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价的趋势图plt.figure(figsize=(14,8))plt.plot(df\['Open'\], color=colors\[1\], label=...indicators = \['RSI14','SMA14','EMA14','MACD\_sl','MACD\_h'\]plt.figure(figsize=(14,8))for i, indicator...第二个图表展示了交易量的变化趋势。第三个图表展示了技术指标（RSI14、SMA14、EMA14、MACD_sl、MACD_h）的趋势。

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Python量化交易：结合爬虫与TA-Lib技术指标分析

实战：基于技术分析的Python算法交易

策略代码拆解4-Volume，SAR，RSI，SMA，RMI

pyalgotrade教程1--第一个demo

PyAlgoTrade 0.20 中文文档（一）

深入理解现货量化合约对冲交易系统开发技术详细分析

Garch波动率预测的区制转移交易策略

PyAlgoTrade 0.20 中文文档（四）

MA：移动平均线（Moving Average）；平滑异同移动平均线（MACD）

盘一盘 Python 系列 7 - PyEcharts

【干货】盘一盘Python之pyEcharts

BackTrader 中文文档（一）

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据

BackTrader 中文文档（二十六）

BackTrader 中文文档（二十二）

python用回归、arima、随机森林、GARCH模型分析国债期货波动性、收益率、价格预测

用Python可视化股票指标

freqtrade 学习笔记

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【视频讲解】Python用LSTM长短期记忆网络GARCH对SPX指数金融时间序列波动率滚动预测

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