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Python3量化交易,布林带,标准差的计算

吴彬的分享 163

前言:

现在小伙伴们对“python编写通达信指标”大致比较注重,朋友们都需要了解一些“python编写通达信指标”的相关内容。那么小编同时在网上搜集了一些有关“python编写通达信指标””的相关资讯,希望大家能喜欢,小伙伴们一起来学习一下吧!

最近在做股票分析的时候,需要用到 布林带 。以 宁德时代 为例,图片上的圈圈的部分就是布林带。为了方便查看,我用圈圈代替线。

布林线

布林带的计算方式找了很多。比如,在网络上找到的如下计算公式。

中轨线= N日的 移动平均线

上轨线=中轨线+两倍的 标准差

下轨线=中轨线-两倍的标准差

标准差 MD=平方根(N-1)日的(C-MA)的两次方之和除以N

在上面的计算公式中用到的是 标准差 ,也有页面说是用 样本方差 的。

先用 EXCEL 对数值进行了模拟,对比网站和软件分别是 东方财富 和 通达信 。

EXCEL 的公式:

平均值 采用公式:AVERAGE

标准差 采用公式:STDEVP

通过模拟数据,发现和网站上,软件上,差别不大。于是决定就采用这个公式了。

然后百度看看 Python3 是否有类似的公式,然后就找到了如下公式。

公式一:(这个公式计算出来的结果和 EXCEL 计算的结果不相同,没有研究原因)

import statisticsdata = range(1,10) res_std = statistics.stdev(data)print(res_std)

公式二:(这个公式和 EXCEL 计算的结果相同,使用这个)

import numpy as npdata = range(1,10)res_std = np.std(data)print(res_std)

使用 numpy 需要安装。我使用的环境采用的是 Anaconda3 安装命令如下:

conda install numpy

看到如图界面说明安装成功。

安装 numpy

最终采用 公式二 。

量化交易是目前的目标,分步实现:

第一步,用简单的公式实现盈利。

第二步,将公式整合为数学模型。

第三步,引入机器学习。

第四步,引入深度学习。

最终目标,以智能AI进行操作。目前在用区块链的交易所做实验中。如果感兴趣欢迎私信。

标签: #python编写通达信指标