Advertisement

[2021.07.21]利用Tushare和TA-Lib进行布林带分析的方法及源码.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:RAR


简介:
本资源提供了一份详细的教程与完整代码,演示如何运用Python库Tushare和TA-Lib实现股票的布林带技术指标分析。内容涵盖数据获取、处理及布林带计算等步骤,适合量化交易初学者深入学习实践。 布林线(Bollinger Bands)是一种在金融市场上广泛应用的技术分析工具,由约翰·布林格(John Bollinger)于1980年代提出。它通过计算股价的移动平均线以及上下两个标准差来描绘出一个动态的价格通道,帮助投资者识别价格波动的强度和可能的反转点。 利用Python编程环境结合tushare(一个开源的金融数据接口库)和talib(技术分析函数库),我们可以构建一套有效的布林线分析系统。tushare提供了丰富的中国股票市场数据接口,包括实时行情、历史数据、财务报表等信息,可以方便地获取所需的数据。 在Python脚本中,首先需要进行以下步骤: 1. **连接tushare接口**:注册并获取到自己的token,并创建Pro接口对象。 ```python import tushare as ts ts.set_token(your_token) # 替换为你的tushare token pro = ts.pro_api() ``` 2. **获取股票历史数据**:使用`pro.daily`或`pro.daily_kdata`函数来获取指定股票的历史交易信息,例如: ```python df = pro.daily(ts_code=000001.SZ, start_date=20200101, end_date=20210721) ``` 3. **数据处理**:根据需要清洗和转换获取的数据,以满足talib函数的输入要求。 4. **计算布林线**:使用talib库中的BOLL函数来计算上轨、中轨(即简单移动平均线SMA)及下轨。 ```python import talib # 计算20日布林线 upper, middle, lower = talib.BOLL(df[close].values, timeperiod=20) # 将结果添加到原始数据框 df[[upper_bband, middle_sma, lower_bband]] = [upper, middle, lower] ``` 5. **绘制布林线**:使用matplotlib或pandas的plot函数来展示布林线图表,以便直观地分析市场情况。 ```python import matplotlib.pyplot as plt df.plot(kind=line, y=[close, middle_sma, upper_bband, lower_bband]) plt.title(基于tushare与talib的布林线分析) plt.ylabel(价格) plt.grid(True) plt.show() ``` 这个项目展示了如何使用Python中的tushare和talib库进行布林线分析,帮助投资者从技术角度理解市场动态,并提高交易策略的有效性。对于初学者来说,这是一个很好的实践案例,可以深入学习金融数据分析及Python编程。 总结而言,通过上述步骤构建的布林线系统不仅可以应用于股票市场,在期货、外汇等其他金融市场中也同样适用。观察布林线的变化可以帮助投资者判断市场的波动性和趋势变化情况,为交易决策提供重要依据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • [2021.07.21]TushareTA-Lib.rar
    优质
    本资源提供了一份详细的教程与完整代码,演示如何运用Python库Tushare和TA-Lib实现股票的布林带技术指标分析。内容涵盖数据获取、处理及布林带计算等步骤,适合量化交易初学者深入学习实践。 布林线(Bollinger Bands)是一种在金融市场上广泛应用的技术分析工具,由约翰·布林格(John Bollinger)于1980年代提出。它通过计算股价的移动平均线以及上下两个标准差来描绘出一个动态的价格通道,帮助投资者识别价格波动的强度和可能的反转点。 利用Python编程环境结合tushare(一个开源的金融数据接口库)和talib(技术分析函数库),我们可以构建一套有效的布林线分析系统。tushare提供了丰富的中国股票市场数据接口,包括实时行情、历史数据、财务报表等信息,可以方便地获取所需的数据。 在Python脚本中,首先需要进行以下步骤: 1. **连接tushare接口**:注册并获取到自己的token,并创建Pro接口对象。 ```python import tushare as ts ts.set_token(your_token) # 替换为你的tushare token pro = ts.pro_api() ``` 2. **获取股票历史数据**:使用`pro.daily`或`pro.daily_kdata`函数来获取指定股票的历史交易信息,例如: ```python df = pro.daily(ts_code=000001.SZ, start_date=20200101, end_date=20210721) ``` 3. **数据处理**:根据需要清洗和转换获取的数据,以满足talib函数的输入要求。 4. **计算布林线**:使用talib库中的BOLL函数来计算上轨、中轨(即简单移动平均线SMA)及下轨。 ```python import talib # 计算20日布林线 upper, middle, lower = talib.BOLL(df[close].values, timeperiod=20) # 将结果添加到原始数据框 df[[upper_bband, middle_sma, lower_bband]] = [upper, middle, lower] ``` 5. **绘制布林线**:使用matplotlib或pandas的plot函数来展示布林线图表,以便直观地分析市场情况。 ```python import matplotlib.pyplot as plt df.plot(kind=line, y=[close, middle_sma, upper_bband, lower_bband]) plt.title(基于tushare与talib的布林线分析) plt.ylabel(价格) plt.grid(True) plt.show() ``` 这个项目展示了如何使用Python中的tushare和talib库进行布林线分析,帮助投资者从技术角度理解市场动态,并提高交易策略的有效性。对于初学者来说,这是一个很好的实践案例,可以深入学习金融数据分析及Python编程。 总结而言,通过上述步骤构建的布林线系统不仅可以应用于股票市场,在期货、外汇等其他金融市场中也同样适用。观察布林线的变化可以帮助投资者判断市场的波动性和趋势变化情况,为交易决策提供重要依据。
  • 【Java】TA-Lib量化研究.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了如何在Java环境中应用TA-Lib库来进行金融市场的量化分析研究。文中详述了技术指标计算、数据处理及策略回测等关键技术点,为量化交易者提供实用指导与案例分析。 近期项目需要构建一个量化分析模块,该模块能够实现常规的各种技术指标,并支持自由扩展以添加客户创建的技术指标。此外,还需要基于本地数据平台提供1到2种策略模型,以便打通从数据采集到最终生产的过程。 经过调查发现,TA-Lib库已经实现了许多常用的技术指标,因此可以避免重新开发这些功能。考虑到项目团队使用的是J2EE技术栈,并且成员都是Java开发者(如果采用Python则会更加方便),我们决定使用TA-Lib的Java版本Jar包进行开发。
  • JavaScript
    优质
    本文将介绍如何使用JavaScript实现数据的编码与解码操作,包括常用的Base64编码、URL编码等技术,并提供代码示例。 本段落主要介绍了如何使用JavaScript实现转码与解码,并通过示例代码详细讲解了相关知识,对学习或工作具有一定参考价值。 `escape()` 和 `unescape()` `escape()` 函数不能直接用于URL编码;其作用是返回一个字符的Unicode编码值。具体来说,它采用unicode字符集对指定字符串中除0-255以外的部分进行编码。所有空格符、标点符号、特殊字符以及更多非ASCII字符都将被转换成%xx格式(其中xx代表该字符在表中的16进制数值)。例如,空格符的编码是`%20`。 不使用 `escape()` 编码的字符共有69个:*,+,-,.,/,@,_ 和数字0到9以及字母a至z和A。
  • JavaParserJava代.zip
    优质
    本项目通过JavaParser库解析和遍历Java源代码,提取并分析程序中的方法调用链,旨在帮助开发者理解复杂的代码结构及依赖关系。 JavaParser是一个强大的开源库,主要用于解析、操作和生成Java源代码。这个压缩包中的内容可能包含了一系列使用JavaParser进行代码分析的示例或工具,特别是关于方法调用链的分析。这种方法调用链分析在软件工程中具有重要的应用价值,比如代码审查、性能优化、依赖关系理解以及重构等。 我们需要了解JavaParser的工作原理:它能够将Java源代码文件(.java)转化为抽象语法树(AST)。在这个树结构中,每个节点代表源代码的一个部分,如类、方法或变量声明。通过遍历和操作这棵树,我们可以方便地对源代码进行各种分析。 在Java代码中,方法调用是程序执行流程的关键部分。一个方法调用链通常表示一个方法调用另一个方法,后者可能再调用其他的方法,形成一个链式结构。这种链条可以帮助我们理解代码的执行流程,并找出潜在的问题,例如循环引用、递归调用或者过深的调用层次可能导致的性能问题。 基于JavaParser进行方法调用链分析的基本步骤如下: 1. **读取源代码**:使用JavaParser解析源代码文件并生成对应的AST。 2. **遍历AST**:在AST中寻找`MethodCallExpr`节点,这些节点代表了方法调用。每遇到一个这样的节点时,提取出被调用的方法名和调用者信息。 3. **构建调用图**:根据找到的方法调用信息来建立一个调用图,在该图的每个节点表示一个方法,并且边则表示方法之间的相互关系。 4. **分析调用链**:通过在所建的调用图上进行进一步的操作,可以揭示最长路径、最短路径或者循环引用等问题的存在,从而帮助我们了解代码复杂性的情况。 5. **应用分析结果**:利用上述步骤得到的结果来优化代码,例如减少不必要的间接方法调用或避免循环依赖,并改进设计以提高可读性和维护性。 除了基本的分析之外,还可以进行更复杂的操作: - **静态分析**:检查代码中是否存在潜在的问题,如未定义的方法调用、空指针异常等。 - **性能分析**:识别可能导致性能瓶颈的方法调用链,例如深度递归或频繁执行耗时的操作方法。 - **重构建议**:给出自动化重构的建议以提高效率和质量,比如提取重复代码片段、简化复杂的调用关系或者优化接口设计。 JavaParser库还提供了修改及生成新的源代码的功能。结合其他工具和框架如Lombok或ASM等,可以实现更高级别的代码分析与转换任务。 此压缩包中的资源对于理解和实践Java代码的调用链分析非常有帮助,无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益。通过深入学习并应用JavaParser技术,我们可以更好地理解及优化Java程序的质量和效率。
  • Excel多元回归
    优质
    本简介介绍了如何使用Excel工具进行多元回归分析,包括数据准备、函数应用及结果解读等步骤,帮助用户掌握数据分析技能。 使用Excel进行多元回归分析时,请确保你使用的Excel是专业版或企业版,并且已经安装了所有必要的组件。
  • Excel地理数据
    优质
    本教程介绍如何使用Excel工具对地理数据进行分析,包括地图数据处理、空间数据分析技巧以及可视化展示方法。 ### 基于Excel的地理数据分析方法 #### 一、引言 《基于Excel的地理数据分析》这本书由陈彦光编著,旨在介绍如何利用Microsoft Excel这一常用的办公软件来进行地理数据的数学分析。本书不仅适合地理学领域的研究者,也适用于其他多个学科,如生态学、环境科学和地质学等。通过本书的学习,读者能够掌握一系列重要的数学分析方法,并学会如何在Excel中实现这些方法。 #### 二、数学方法概览 书中涵盖了多种数学分析方法,包括但不限于: - **回归分析**:用于探索变量间的线性关系。 - **主成分分析**:降维技术,在简化数据集的同时保留关键信息。 - **聚类分析**:根据相似度将数据分组。 - **判别分析**:识别哪些特征有助于正确分类新观测值。 - **时间序列分析**:研究随时间变化的数据模式。 - **Markov链模型**:用于随机过程的状态转移分析。 - **RS分析**:评估长期依赖性的时间序列特性。 - **线性规划**:解决优化问题的数学方法。 - **层次分析法**:在决策过程中确定权重的方法。 - **灰色系统GM(1,N)建模**:基于有限数据预测未来趋势。 #### 三、Excel在地理数据分析中的应用 1. **回归分析** - **线性回归**:利用Excel函数或工具包(如Data Analysis)进行简单或多元线性回归,确定变量之间的关系强度。 - **逐步回归**:自动选择最合适的变量进入模型,在具有多个解释变量的情况下特别有用。 2. **多元统计分析** - **主成分分析**:使用Excel简化数据集,并保持主要特征不变。 - **聚类分析**:利用Excel的功能进行分组,将相似的数据点归为一类。 - **判别分析**:通过Excel中的函数或工具识别有助于分类新观测值的特性。 3. **时空过程分析** - **时间序列分析**:使用Excel提供的工具和函数来研究趋势和周期性的时间序列数据。 - **Markov链模型**:利用Excel构建状态转移规律的研究随机过程的状态变化模型。 - **RS分析**:评估长期依赖性的方法,适用于时间序列的计算。 4. **系统分析** - **层次分析法**:在Excel中构造判断矩阵并计算权重,帮助做出决策。 - **线性规划**:使用Excel中的Solver插件求解复杂的优化问题。 - **灰色系统建模与预测**:基于有限的数据集,在Excel中建立模型进行未来趋势的预测。 #### 四、学习价值 1. **深入理解数学方法**:通过实际操作加深对各种分析方法的理解。 2. **提高Excel技能**:掌握高级功能,如函数、图表和宏编程技巧。 3. **增强数据分析能力**:学会如何在具体项目中应用这些技术和工具。 #### 五、结语 《基于Excel的地理数据分析》是一本非常实用的指南。它不仅教授了数学分析方法,还介绍了如何利用Excel实现这些方法。无论是在学术研究还是商业实践中,书中提供的知识都是宝贵的资源。对于希望提高自己数据分析技能的人来说,这本书绝对值得一读。
  • PyTorch肺结节割项目实现-附
    优质
    本项目运用PyTorch框架实施肺部结节的分类与精确分割,详细阐述了技术流程并提供完整代码及其深入解析。 本段落详细介绍了一个使用PyTorch框架和Unet-3D模型进行肺结节分类与分割的深度学习项目。该项目涵盖了数据处理、模型构建、训练及推理的全过程,并利用Luna16或LIDC-IDRI数据集,通过数据加载、预处理、增强以及划分等步骤准备所需的数据。所采用的模型为Unet-3D结构,适用于医学影像分析。 适合人群:具有一定的深度学习基础并对医学影像分析感兴趣的开发者和研究人员。 使用场景及目标: 1. 对肺结节进行准确分类与分割; 2. 为医学影像分析提供有效的辅助工具。 其他说明:项目代码完整可运行,数据处理以及模型训练过程详细记录,便于复现并进一步优化。
  • MILP对LED密安全性
    优质
    本研究运用混合整数线性规划(MILP)技术,深入剖析了LED加密算法的安全性能,揭示其潜在脆弱点。 基于自动化搜索算法求解差分特征与线性逼近已成为分组密码的差分与线性攻击研究热点。本段落提出了一种面向半个字节MILP模型自动搜索密码算法中差分特征与线性逼近的方法,并对轻量级LED密码进行了分析,以较少的变量和约束不等式求解活跃S盒的数量。实验结果显示,在4轮运算中至少有25个活跃S盒,这一结果与设计者的理论值一致,验证了该方法的有效性和准确性。最后,计算了LED算法的最大差分特征及线性逼近概率,并证明其能够抵抗差分和线性攻击。
  • MATLAB拟合
    优质
    本项目通过使用MATLAB软件对一组随机数据进行分析,旨在探讨如何应用瑞利分布模型来拟合实际测量值,并评估其适用性。 使用MATLAB实现瑞利分布的拟合过程包括两个主要步骤:首先生成服从瑞利分布的随机数;然后将这些随机数拟合成瑞利分布,并通过图形展示拟合结果,以评估拟合程度与真实瑞利分布之间的匹配情况。
  • Python_Jieba情感.rar
    优质
    本资源提供了一个使用Python及Jieba库进行中文文本情感分析的例子。通过该实例,学习者可以掌握基础的情感分析技术与实践方法。适合初学者入门。 基于jieba库的Python情感分析可以在Python 3环境中直接运行。只需要安装jieba、io和numpy这三个基础库即可完成情感分析任务。