关于股票的均线的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
- 1、股票的均线是什么意思
- 2、股票的均线
- 3、股票的均线怎么看
股票的均线是什么意思
均线指标实际上是移动平均线指标的简称。由于该指标是反映价格运行趋势的重要指标，其运行趋势一旦形成，将在一段时间内继续保持，趋势运行所形成的高点或低点又分别具有阻挡或支撑作用，因此均线指标所在的点位往往是十分重要的支撑或阻力位，这就提供了买进或卖出的有利时机，均线系统的价值也正在于此。
均线分为普通均线和指数均线。普通均线：对过去某个时间段的收盘价进行普通平均。比如20日均线，是将过去20个交易日的收盘价相加然后除以20，就得到一个值；再以昨日向前倒推20个交易日，同样的方法计算出另外一个值，以此类推，将这些值连接起来，就形成一个普通均线。指数均线：形成方式和普通均线完全一致，但在计算均线值的时候，计算方式不一样。比如20日均线，指数均线则采取指数加权平均的方法，越接近当天，所占的比重更大，而不是像普通均线中那样平均分配比重。所以指数均线大多数情况下能够更快地反映出最新的变化。
均线向上是均线多头，均线向上产生的交叉是金叉，反之是死叉。
以每天的前九天和当天共十天的收盘价取算术平均值，再以若干天的这种算术平均值而连结的曲线就是十日均线。
同样，有十分钟均线、十小时均线、还有以周、月、年等不同的时间单位作成的各种均线。
通常10个时间单位的均线统称为10均线。20均线就是20个时间单位的均线，其它都是同样的意思
股票的均线
def get_ma_list(self, code, count=30):
"""
获取股票的均线数据
:param code: 股票代码
:param count: 天数
:return:
"""
df = self.get_k_data(code, count=count)
close_list = df['close'].tolist()
ma5_list = talib.MA(np.array(close_list), timeperiod=5)
ma10_list = talib.MA(np.array(close_list), timeperiod=10)
ma20_list = talib.MA(np.array(close_list), timeperiod=20)
ma30_list = talib.MA(np.array(close_list), timeperiod=30)
ma_list = []
for i in range(0, count):
ma_dict = {}
ma_dict['ma5'] = round(ma5_list[i], 2)
ma_dict['ma10'] = round(ma10_list[i], 2)
ma_dict['ma20'] = round(ma20_list[i], 2)
ma_dict['ma30'] = round(ma30_list[i], 2)
ma_list.append(ma_dict)
return ma_list
# 获取股票的macd
def get_macd_list(self, code, count=30):
"""
获取股票的macd数据
:param code: 股票代码
:param count: 天数
:return:
"""
df = self.get_k_data(code, count=count)
close_list = df['close'].tolist()
macd_dif, macd_dea, macd = talib.MACD(np.array(close_list), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
macd_list = []
for i in range(0, count):
macd_dict = {}
macd_dict['dif'] = round(macd_dif[i], 2)
macd_dict['dea'] = round(macd_dea[i], 2)
macd_dict['macd'] = round(macd[i], 2)
macd_list.append(macd_dict)
return macd_list
# 获取股票的kdj
def get_kdj_list(self, code, count=30):
"""
获取股票的kdj数据
:param code: 股票代码
:param count: 天数
:return:
"""
df = self.get_k_data(code, count=count)
close_list = df['close'].tolist()
low_list = df['low'].tolist()
high_list = df['high'].tolist()
kdj_k, kdj_d, kdj_j = talib.STOCH(np.array(high_list), np.array(low_list), np.array(close_list),
fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
kdj_list = []
for i in range(0, count):
kdj_dict = {}
kdj_dict['k'] = round(kdj_k[i], 2)
kdj_dict['d'] = round(kdj_d[i], 2)
kdj_dict['j'] = round(kdj_j[i], 2)
kdj_list.append(kdj_dict)
return kdj_list
# 获取股票的rsi
def get_rsi_list(self, code, count=30):
"""
获取股票的rsi数据
:param code: 股票代码
:param count: 天数
:return:
"""
df = self.get_k_data(code, count=count)
close_list = df['close'].tolist()
rsi_6 = talib.RSI(np.array(close_list), timeperiod=6)
rsi_12 = talib.RSI(np.array(close_list), timeperiod=12)
rsi_24 = talib.RSI(np.array(close_list), timeperiod=24)
rsi_list = []
for i in range(0, count):
rsi_dict = {}
rsi_dict['rsi_6'] = round(rsi_6[i], 2)
rsi_dict['rsi_12'] = round(rsi_12[i], 2)
rsi_dict['rsi_24'] = round(rsi_24[i], 2)
rsi_list.append(rsi_dict)
return rsi_list
# 获取股票的wr
def get_wr_list(self, code, count=30):
"""
获取股票的wr数据
:param code: 股票代码
:param count: 天数
:return:
"""
df = self.get_k_data(code, count=count)
close_list = df['close'].tolist()
low_list = df['low'].tolist()
high_list = df['high'].tolist()
wr_10 = talib.WILLR(np.array(high_list), np.array(low_list), np.array(close_list), timeperiod=10)
wr_list = []
for i in range(0, count):
wr_dict = {}
wr_dict['wr_10'] = round(wr_10[i], 2)
wr_list.append(wr_dict)
return wr_list
# 获取股票的boll
def get_boll_list(self, code, count=30):
"""
获取股票的boll数据
:param code: 股票代码
:param count: 天数
:return:
"""
df = self.get_k_data(code, count=count)
close_list = df['close'].tolist()
boll_up, boll_mid, boll_low = talib.BBANDS(np.array(close_list), timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
boll_list = []
for i in range(0, count):
boll_dict = {}
boll_dict['boll_up'] = round(boll_up[i], 2)
boll_dict['boll_mid'] = round(boll_mid[i], 2)
boll_dict['boll_low'] = round(boll_low[i], 2)
boll_list.append(boll_dict)
return boll_list
# 获取股票的cci
def get_cci_list(self, code, count=30):
"""
获取股票的cci数据
:param code: 股票代码
:param count: 天数
:return:
"""
df = self.get_k_data(code, count=count)
close_list = df['close'].tolist()
low_list = df['low'].tolist()
high_list = df['high'].tolist()
cci = talib.CCI(np.array(high_list), np.array(low_list), np.array(close_list), timeperiod=14)
cci_
股票的均线怎么看
很多股民朋友在炒股的可能就都比较在意股价，然而也就会不重视一些重要的技术指标，但炒股都会用到技术指来自标的，然而均线则是技术指标里的重要要素之一。均线到底指的是什么，是什么意思么以及触的映怎么运用呢？下面就给大家简单讲解一下，但愿可以帮助到大家。分析之前，先在科分享一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，机会难得不容错过【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、均线的定义
1、均线是什么
均线指的就是一项重要的技术指标，大多数投资者都会用它，它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期所得到的一根平均线。比方说一周有五个交易日，也就是5天的收盘价加在一起除5便可得到这几天的平均收盘价，10日、20日等也是一样的方法。
2、均线有哪些、不同颜色
给均线做依据的参数不同，其作用众胜倒依操将抓置卷和反应情况也有区别。常用的参数有5日、10革否候何培居也信群掉日、20日、30日、60日、120日、250日。常用的颜色有白色（5日线）、黄色（10日线）、紫色（20日线）、绿色（30日线）、灰色（60日线）、蓝色（120日线）、橙色（250日），颜色并不是一一对应的，股民是可以任意设置颜色，只要自己便银呀岁了才五可喜欢即可。
二、均线的简单应用
1、如何理李顺晶别规大补在走势图看均线
（1）添加均线陈木务如怀只肥：比如在股票软件界面按MA键出现如下图再按回车键就可以添加了
（2）查看均线：
2、分析时用哪条
将一个时间区间内平均价格和趋势反映出来的线叫做均线，从均线中，直观呈现到孙我们面前的是过去一个时段内价此站角通格总体运行情况。每一根线都有独属于自己的作用和意义，下面简单跟大家说说它们的关山系吧
（1）5日均线（攻击线）：股价上涨突破了攻击线重宜则差操视田时然解，并且还呈现上升趋势，短期内将看涨。同理，如果5日均线向下股价跌破均线则短期看空。
（2）10真日均线（行情线）：如果操盘线在盘中持续上涨，股价在操盘显块云种沉坏委各劳务线之上，这就表明波段性中线上涨，不然就会下跌。
（3）20日均线（辅助线）：作用编食求突雨是协助10日均线，述品盐马便投率推动并修正价格运行力度与趋势生殖卫张行角度，使得价格趋势运行的方向得以稳定。当在盘中辅助可线呈持续向上的攻击状态的时候，如果价格突破辅助线，波段性中线行情在这个时候开始看多的，反向也就是空了。
（4）30日均线（生命线）：它的作用是可以明确的反应股价在中期的运动趋势，生命线起到了一个较强的压力和支撑的作用。在盘中也没区别，要是得到的生命线趋势是向上的，而股价暴涨或突破线则看多，否则看空。
（5）60日均线（决策线）：价格的中期反转趋势可以从这里看出，指导价格大波段级别运行于预定好的趋势之中。对于这根均线，基本主力都是相当重视的，在股价中期的趋势它能起到很大的作用。
（6）120日均线（趋势线）：它的作用也是这样，即指明价格中长期的反转趋势，指点价格在既定的趋势中，大波段大级别的运行。当股价突破趋势线时，短时间之内应该不会反转，到反转的时间一般都要十几天。
（7）250日均线（年线）：是否需要长期投资就可以参考均线。公司的大体情况和业绩它都能够有所反应。
这些线主要有什么用都已经在上面提到过了，想要有更好的效果的话，就需要把多条均线结合起来进行分析。不知道哪只股票值得购买？会不会有一些看不到的危险？可以戳这个链接，获得这个诊股报告是专属你的！【免费】测一测你的股票当前估值位置？
3、均线一些常见形态有哪些？
（1）多头排列：表示目前是多条均线支撑股价上涨，则看多。
（2）空头排列：表现的是多条均线反压股价，这就是看空。
（3）银山谷：全部短中线把长线都穿过了时形成的图形，下边有一个三角，或者是四边形，很符合山谷的特点，银山谷--在长时间下跌之后首次出现的山谷。
（4）金山谷：在银山谷后面又映现出一个山谷，经常比银山谷的买入点更加稳当。
大家买股票，通常都是买的龙头股，因为此类的股票一向是行业中的最为优秀的，在股市中也就能带动一波不错的行情。我这里也把A股各行业的龙头股名单整理出来了，免费告诉给大家~吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！
应答时间：2021-08-26，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
