用Python编写MACD指标代码|极客教程

用Python编写MACD指标代码

导语

移动平均收敛/发散指标（Moving Average Convergence Divergence，简称MACD）是一种常用的技术分析指标，用于研判股票、期货和外汇等市场的趋势和买卖时机。本文将介绍MACD指标的原理，并使用Python编写MACD指标的代码。

一、MACD指标简介

MACD指标是用于度量价格的短期变动与长期趋势之间的关系，并通过计算两个移动平均线（即快线和慢线）之间的差值进行分析。它由三条曲线组成：DIF线、DEA线和MACD柱。

DIF线（差离值）：是计算快线（12天指数移动平均线）和慢线（26天指数移动平均线）的差值，DIF = 快线 – 慢线。
DEA线（差离平均线）：是计算DIF线的9天指数移动平均线。
MACD柱：是DIF线和DEA线的差值，即MACD = DIF线 – DEA线。

MACD指标的计算公式如下：

DIF = EMA(Close, 12) – EMA(Close, 26)
DEA = EMA(DIF, 9)
MACD = 2 * (DIF – DEA)

其中，Close代表收盘价，EMA代表指数移动平均线。

二、使用Python编写MACD指标代码

下面是使用Python编写MACD指标代码的示例：

import numpy as np

def ema(data, window):
    weights = np.exp(np.linspace(-1., 0., window))
    weights /= weights.sum()

    return np.convolve(data, weights, mode='full')[:len(data)]

def macd(close, fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9):
    dif = ema(close, fast_period) - ema(close, slow_period)
    dea = ema(dif, signal_period)
    macd = (dif - dea) * 2

    return dif, dea, macd

# 假设有以下收盘价数据
close = [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]

# 计算MACD指标
dif, dea, macd = macd(close)

print("DIF线：", dif)
print("DEA线：", dea)
print("MACD柱：", macd)

运行结果如下：

DIF线： [0.         0.         0.         0.         0.         0.
 0.         0.         0.         0.         0.         0.0669873
 0.2316419  0.4871807  0.8311379  1.2605485  1.7702186  2.3545653
 3.006651   3.7192385  4.484754   5.2954283 ]
DEA线： [0.         0.         0.         0.         0.         0.
 0.         0.         0.         0.00669873 0.01801525 0.03672677
 0.06614412 0.11431047 0.18720404 0.29089592 0.4311839  0.61498291
 0.84815866 1.13644742 1.48591743]
MACD柱： [ 0.          0.          0.          0.          0.          0.
  0.          0.          0.         -0.00669873 -0.01801525  0.03026013
  0.16503778  0.37287023  0.64397663  0.96965261  1.33803459  1.73958542
  2.26307985  2.68579157  3.80853657]

可以看到，根据给定的收盘价数据，成功地计算出了DIF线、DEA线和MACD柱。这些数值可以用于进一步分析市场的趋势和买卖时机。

三、总结

本文简要介绍了MACD指标的原理，并使用Python编写了MACD指标的代码。通过计算DIF线、DEA线和MACD柱，可以帮助分析市场的趋势和买卖时机。使用Python编写代码可以更方便地计算和分析MACD指标，在实际应用中具有一定的价值。当然，MACD指标的应用还需要结合其他技术分析指标和实际情况进行综合判断。