Python实现CCI工具判断信号:股票技术分析的工具系列(5)

2024-03-05 07:36

本文主要是介绍Python实现CCI工具判断信号:股票技术分析的工具系列(5),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Python实现CCI工具判断信号:股票技术分析的工具系列(5)

    • 介绍
      • 算法解释
    • 代码
      • rolling函数介绍
      • 完整代码
        • data代码
        • CCI.py


介绍

在股票技术分析中,CCI (商品路径指标)是一种常用的技术指标,用于衡量股价是否处于超买或超卖状态,并指导投资者进行交易决策。篇文章将分享如何写一个CCI工具,希望对大家有帮助。

先看看官方介绍:

CCI(商品路径指标)
用法
1.CCI 为正值时,视为多头市场;为负值时,视为空头市场;
2.常态行情时,CCI 波动于±100 的间;强势行情,CCI 会超出±100 ;
3.CCI>100 时,买进,直到CCI<100 时,卖出;
4.CCI<-100 时,放空,直到CCI>-100 时,回补。

算法解释

TYP:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;
CCI:(TYP-MA(TYP,N))/(0.015*AVEDEV(TYP,N));

优势:

优势描述
方向性明确当CCI为正值时,被视为多头市场,为负值时,则被视为空头市场,因此能够提供明确的市场方向信号,有助于投资者决定买入或卖出。
测量波动性CCI的常态波动范围在±100之间,能够帮助投资者判断市场的波动程度,加深对市场走势的理解。
捕捉趋势在强势行情中,CCI会超出±100,这表明市场具有较强的趋势性,投资者可以利用这一特性捕捉趋势,并获得更高的收益。
简单易懂的交易规则CCI指标提供了简单易懂的交易规则,如当CCI>100时买入,CCI<-100时卖出,这使得投资者可以快速进行交易决策。

劣势:

劣势描述
滞后性CCI指标是一种滞后性指标,它是基于价格波动率的计算,因此在市场价格快速变动时,可能会出现滞后现象,导致信号不够及时。
过度交易CCI的交易信号相对简单,但过于频繁的交易可能会增加交易成本,并增加不必要的风险,尤其是在市场波动较大时。
单一性CCI指标主要是从价格角度进行分析,缺乏对其他市场因素的综合考虑,可能无法全面反映市场的复杂情况。
虚假信号在市场行情不明朗或横盘震荡时,CCI指标可能会产生虚假信号,导致交易损失。

代码

rolling函数介绍

rolling 函数通常与其他函数(如 meansumstd 等)一起使用,以计算滚动统计量,例如滚动均值、滚动总和等。

以下是 rolling 函数的基本语法:

DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)
  • window: 用于计算统计量的窗口大小。
  • min_periods: 每个窗口最少需要的非空观测值数量。
  • center: 确定窗口是否居中,默认为 False
  • win_type: 窗口类型,例如 Noneboxcartriang 等,默认为 None
  • on: 在数据帧中执行滚动操作的列,默认为 None,表示对整个数据帧执行操作。
  • axis: 执行滚动操作的轴,默认为 0,表示按列执行操作。
  • closed: 确定窗口的哪一端是闭合的,默认为 None

完整代码

data代码

这里完整代码中的data部分,阔以通过下面资源文件下载,或者留下邮箱等发送。:

https://download.csdn.net/download/qq_36051316/88896567
CCI.py
import pandas as pd
import stock_datadata = {'DATE': stock_data.DATE,'CLOSE': stock_data.CLOSE,'HIGH': stock_data.HIGH,'LOW': stock_data.LOW,'OPEN': stock_data.OPEN,'CHANGE': stock_data.CHANGE,'VOL': stock_data.VOL,'CAPITAL': stock_data.CAPITAL
}df = pd.DataFrame(data)def calculate_CCI(v_df, n):"""计算CCI指标参数:data: pandas.DataFrame,包含股票数据的DataFramen: int,窗口大小返回:无,结果直接存储在输入的DataFrame中"""typ = (v_df['HIGH'] + v_df['LOW'] + v_df['CLOSE']) / 3typ_ma = typ.rolling(window=n).mean()mean_deviation = typ.rolling(window=n).apply(lambda x: (x - x.mean()).abs().mean())cci = (typ - typ_ma) / (0.015 * mean_deviation)v_df['CCI'] = ccidef generate_signals(v_df, day_index=-1):"""生成CCI信号参数:v_df: pandas.DataFrame,包含CCI指标的DataFrameday_index: int,要检查的日期索引,默认为最后一天返回:str,表示信号的字符串,可能为"买入信号"、"卖出信号"或"无信号""""row = v_df.iloc[day_index]if row['CCI'] > 100:return '买入信号'elif row['CCI'] < -100:return '卖出信号'else:return '无信号'n = 14calculate_CCI(df, n)
result = generate_signals(df)
print(result)

在这里插入图片描述

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