dma指标dif-DMA指标的用法

2023-03-07 技术指标 0次阅读 admin

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1、dma指标dif


# 将dif指标添加到dataframe中
df['dif'] = df['dma'] - df['ma']
# 计算dea指标
df['dea'] = df['dif'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
# 计算macd指标
df['macd'] = 2 * (df['dif'] - df['dea'])
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算KDJ指标
def KDJ(df, n):
# 计算K值
low_list = df['low'].rolling(n).min()
low_list.fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True)
high_list = df['high'].rolling(n).max()
high_list.fillna(value=df['high'].expanding().max(), inplace=True)
rsv = (df['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100
df['k'] = pd.DataFrame(rsv).ewm(com=2).mean()
# 计算D值
df['d'] = df['k'].ewm(com=2).mean()
# 计算J值
df['j'] = 3 * df['k'] - 2 * df['d']
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算RSI指标
def RSI(df, n):
# 计算RSI
df['rsi'] = talib.RSI(df['close'].values, n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算WR指标
def WR(df, n):
# 计算WR
df['wr'] = talib.WILLR(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算CCI指标
def CCI(df, n):
# 计算CCI
df['cci'] = talib.CCI(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算BOLL指标
def BOLL(df, n):
# 计算BOLL
df['mid'] = df['close'].rolling(n).mean()
df['std'] = df['close'].rolling(n).std()
df['up'] = df['mid'] + 2 * df['std']
df['down'] = df['mid'] - 2 * df['std']
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算SAR指标
def SAR(df):
# 计算SAR
df['sar'] = talib.SAR(df['high'].values, df['low'].values, 0.02, 0.2)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算BIAS指标
def BIAS(df, n):
# 计算BIAS
df['bias'] = (df['close'] - df['close'].rolling(n).mean()) / df['close'].rolling(n).mean() * 100
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算VR指标
def VR(df, n):
# 计算VR
df['vr'] = talib.VAR(df['volume'].values, n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算OBV指标
def OBV(df):
# 计算OBV
df['obv'] = talib.OBV(df['close'].values, df['volume'].values)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算ROC指标
def ROC(df, n):
# 计算ROC
df['roc'] = talib.ROC(df['close'].values, n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算MTM指标
def MTM(df, n):
# 计算MTM
df['mtm'] = df['close'].diff(n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算PSY指标
def PSY(df, n):
# 计算PSY
df['psy'] = talib.PSY(df['close'].values, n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算ASI指标
def ASI(df):
# 计算ASI
df['asi'] = talib.ASI(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, df['volume'].values)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算EMV指标
def EMV(df):
# 计算EMV
df['emv'] = talib.EMV(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values, df['volume'].values)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算ROC指标
def ROC(df, n):
# 计算ROC
df['roc'] = talib.ROC(df['close'].values, n)
# 将计算出的指标添加到dataframe中
df = df.dropna()
return df

# 计算AR指标
def AR(df):
# 计算AR
df['ar'] = tal

2、dma指标的超级用法

DIF=前12日价格平均很鱼候城肉侵鸡和客断愿值-前26日价格平均值。 MACD(亦称DEA):指数平滑异同移动平均线,是DIF的9天的平均值(功德到苗小斤五被相当于DIF的9日均线)。 B存于AR=DIF-MACD。
1、判断大势:DIF、MACD为正值时,大势为多头市场,反执之为空头市场。
2、DIF和MACD发生黄金交叉时是买入时机,发生死亡交叉时是卖出时机。
3、正BAR由长变短是卖出信号,负BAR由长变短是买入信号。
4、顶背离和底背离切承展宗鸡督秋处。当股价不断出现新高时行交从,DIF和MACD细却并不配合出现新的高点甚至走低,称为顶背离,是卖出信号。
当股价不断走低时,缺卫溶专DIF和MACD却并不配合的规势倍甲某院讨关出现新的低点甚至走高,称为底背离,是买入信号。
KD:随机指标。
(1) 1<KD<100,KD<50为空方市场,KD>50为多方市场。 (2)通常认为KD值在20以下是超卖区,可逢低买入;KD值在80以上是超买区,可逢高派发。 (3)当经过一轮下跌后,晚身免款血了夜KD值在25以下,K线上穿D线时(金叉),为买进信号。而当一轮上涨后,该KD值在85以上,K线下穿D线时(死叉),为卖出信号。 (4)背离信号的产生是非常准映起盐包出完这研确的买卖信号,即当价位一波高过前一波,而KD值尤其是D值却一波低于前一波,为顶背离,预示后市将跌,为明确的卖出信号。当价位一波低于一波,而KD值尤其是D值却一波高于前一波,为底背离,预示后市将上有儿均挥维扩表续涨,为明确的买进信号。 (洋律粒组染看怀种载策5)当KD线在超卖区或超买区形成双底或双头时,也是一个章烧胶缩身西率叫移传稳买进或卖出的信号。(有时也有很大误差,尤其是当第个股很不活跃而又长期下跌时,K值可以达到5以下;而在大牛市中K值达到90以上而股价并不下跌也是的船五蛋宪望席首队常有的事,不能过分认真看待)。
RSI:相对强弱指标
RSI下限为0,上限为100,50是RSI的中轴线,即多、空双方的分界线。50以上为强势区(多方市场),50以下为弱势区(空
方市场),20以下为超卖区,80以上为超买区。 RSI指标的买点:(1)W形或头肩底 当RSI在低位或底部形成W形或头
肩底形时,属最佳买入时期。(2)20以下 当RSI运行到20以下时,即进入了超卖区,很容易产生返弹。(3)金叉 当短天
期的RSI向上穿越长天期的RSI时为买入信号。(4)牛背离 当股指或股价一波比一波低,而RSI却一波比一波高,叫牛背
离,此时股指或股价很容易反转上涨。RSI指标的卖点:(1)形态 M形、头肩顶形 当RSI在高位或顶部形成M形或头肩顶
形时,属最佳卖出时机。(2)80以上 当RSI运行到80以上时,即进入了超买区,股价很容易下跌。(3)顶背离 当股指或
股价创新高时,而RSI却不创新高,叫顶背离,将是最佳卖出时机。(4)死叉 当短天期RSI下穿长天期RSI时,叫死叉,
为卖出信号。
BIAS:乖离率。股价与移动平均线的偏离程度。
股价在移动平均线上方叫上乖离,乖离率为正值,距离越远则乖离程度越大,同时移动平均线对股价有引力作用,将越可能
发生向移动平均线回归的过程,引起下跌;股价在移动平均线下方叫下乖离,乖离率为负值,距离越远则乖离程度越大,同时
移动平均线对股价有回拉作用,将越可能发生向移动平均线回归的过程,引起股价上涨。至于BIAS值达到何种程度才是买进
或卖出时机并没有统一的法则,有人以10日、25日均线的BIAS值-4.5~7%或5~8%为买进或卖出时机。
W%R:威廉指标。是一个短线指标,描述超买、超卖的极端状态时较模糊,W%R在0~20之间变化时只表示市场处于较强的上升趋
势中。
DMI:动向指标。(参考)
1、 黄金交叉与死亡交叉,当-DI向上突破+DI时是黄金交叉,是买入时机,当+DI向下突破-DI时是死亡交叉,是卖出时机。
2、 当ADX和+DI一起涨时是多头市场,当ADX和-DI一起涨时是空头市场。
3、 ADX从高处下落时是转势,转折强烈时亦可考虑卖出或买入。

DIF、MACD> 0:多头市场;DIF、MACD< 0:空头市场;KD<20:买;KD> 80:卖;0< RSI<50:弱;50< RSI<100:强;
RSI> 80:超买区;RSI<20:超卖区;BIAS:-4.5~7%或5~8%;W%R在0~20之间变化时只表示市场处于较强的上升趋势中。
dma指标的超级用法

3、DMA指标的用法

DMA指标又叫平行线差指标,是目前股市分析技术指标中的一种中短期指标,它常用于大盘指数和个股的研判。
http://baike.baidu.com/view/1196524.htm

指数平均数(EXPMA),其构造原理是对股票收盘价进行算术平均,并根据计算结果来进行分析,用于判断价格未来走势的变动趋势。
http://baike.baidu.com/view/1209466.htm
DMA指标的用法

dma指标又叫平行线差指标,是目前股市分析技术指标中的一种中短期指标,它常用于大盘指数和个股的研判。
  买卖原则:
  dma线向上交叉ama线,做买。
  dma线向下交叉ama线,做卖。
  dma指标也可观察与股价的背离。
  expma指数平均数
  (exponentialmovingaverage)
  乃为因移动平均线被视为落后指数的缺失而发展出来的,为解决一旦价格已脱离均线差值扩大,而平均线未能立即反应,expma可以减少类似缺点。
  expma一般设两条,n值为12及50。
  买卖原则:
  expma用法与移动平均线相同。
  expma1向上交叉expma2时,发出买入信号。
  expma1向下交叉expma2时,发出卖出信号。
  dma指标的原理及计算方法
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