关于kdj的特征内容导航：
1、kdj的特征
# 其中，kdj的计算公式为：
# RSV = (C - L9) / (H9 - L9) * 100
# K = 2/3 * K + 1/3 * RSV
# D = 2/3 * D + 1/3 * K
# J = 3 * K - 2 * D
# 其中，C为收盘价，L9为9日内最低价，H9为9日内最高价
# 计算KDJ
# 计算RSV
rsv = (df['close'] - df['low'].rolling(window=9).min()) / (
df['high'].rolling(window=9).max() - df['low'].rolling(window=9).min()) * 100
# 计算K
df['KDJ_K'] = pd.Series.ewm(rsv, span=3).mean()
# 计算D
df['KDJ_D'] = pd.Series.ewm(df['KDJ_K'], span=3).mean()
# 计算J
df['KDJ_J'] = 3 * df['KDJ_K'] - 2 * df['KDJ_D']
# 将计算结果保留两位小数
df = df.round(2)
# 将计算结果保存到csv文件中
df.to_csv('./data/KDJ.csv', index=False)
# 返回计算结果
return df
# 计算MACD
def cal_macd(df):
# 计算MACD
# 计算EMA12
df['EMA12'] = pd.Series.ewm(df['close'], span=12).mean()
# 计算EMA26
df['EMA26'] = pd.Series.ewm(df['close'], span=26).mean()
# 计算DIF
df['MACD_DIF'] = df['EMA12'] - df['EMA26']
# 计算DEA
df['MACD_DEA'] = pd.Series.ewm(df['MACD_DIF'], span=9).mean()
# 计算MACD
df['MACD'] = 2 * (df['MACD_DIF'] - df['MACD_DEA'])
# 将计算结果保留两位小数
df = df.round(2)
# 将计算结果保存到csv文件中
df.to_csv('./data/MACD.csv', index=False)
# 返回计算结果
return df
# 计算RSI
def cal_rsi(df):
# 计算RSI
# 计算收益率
df['change'] = df['close'].diff()
# 计算上涨收益率
df['up'] = df['change'].apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
# 计算下跌收益率
df['down'] = df['change'].apply(lambda x: -x if x < 0 else 0)
# 计算RSI
df['RSI_6'] = 100 - 100 / (1 + df['up'].rolling(window=6).mean() / df['down'].rolling(window=6).mean())
df['RSI_12'] = 100 - 100 / (1 + df['up'].rolling(window=12).mean() / df['down'].rolling(window=12).mean())
df['RSI_24'] = 100 - 100 / (1 + df['up'].rolling(window=24).mean() / df['down'].rolling(window=24).mean())
# 将计算结果保留两位小数
df = df.round(2)
# 将计算结果保存到csv文件中
df.to_csv('./data/RSI.csv', index=False)
# 返回计算结果
return df
# 计算WR
def cal_wr(df):
# 计算WR
# 计算最高价
df['high_10'] = df['high'].rolling(window=10).max()
# 计算最低价
df['low_10'] = df['low'].rolling(window=10).min()
# 计算WR
df['WR_10'] = 100 * (df['high_10'] - df['close']) / (df['high_10'] - df['low_10'])
# 将计算结果保留两位小数
df = df.round(2)
# 将计算结果保存到csv文件中
df.to_csv('./data/WR.csv', index=False)
# 返回计算结果
return df
# 计算CCI
def cal_cci(df):
# 计算CCI
# 计算TP
df['TP'] = (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3
# 计算MA
df['MA'] = df['TP'].rolling(window=14).mean()
# 计算MD
df['MD'] = df['TP'].rolling(window=14).apply(lambda x: np.std(x, ddof=0))
# 计算CCI
df['CCI'] = (df['TP'] - df['MA']) / (0.015 * df['MD'])
# 将计算结果保留两位小数
df = df.round(2)
# 将计算结果保存到csv文件中
df.to_csv('./data/CCI.csv', index=False)
# 返回计算结果
return df
# 计算BOLL
def cal_boll(df):
# 计算BOLL
# 计算MA
df['MA'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
# 计算MD
df['MD'] = df['close'].rolling(window=20).apply(lambda x: np.std(x, ddof=0))
# 计算UPPER
df['BOLL_UPPER'] = df['MA'] + 2 * df['MD']
# 计算LOWER
df['BOLL_LOWER'] = df['MA'] - 2 * df['MD']
# 将计算结果保留两位小数
df = df.round(2)
# 将计算结果保存到csv文件中
df.to_csv('./data/BOLL.csv', index=False)
# 返回
2、kdj指标的特征
KDJ指标又叫随机指标原理：用目前股价在近阶段股价分布中的相对位置来预蛋结衡修走干增测可能发生的趋势反转。它迅黑矛副标连裂主要是利用价格波动的真实波幅来反映价格走势的强弱和超买超卖现象，在价格尚未上升或下降之前发出买卖信号的一种技术工具。它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。KDJ指标在各类软件中的颜色：K线为白色，D线为黄色，J线为紫色。
KDJ指标的实用方法：
KDJ指标KD的取值范围是0到100助，80%以上为超买区，20%以下为超卖区，其余为徘徊区；当KD指标在高位或低位形成了头肩形态（多重顶或多重顶底）时，是发出转向信号；在KD指标，K上穿D是金叉，为买入信号；当KD处在高位或低位时，如果出现与股价走向背离的情况，也是提醒须关注信号；KD值处于50%徘徊或交叉无意义。
J指标取值超过100和低于0，大于100%为超装延买，小于10%为超卖。
1、当J支何除的花线开始从下方（50%以下）向上突破K线时，说明股价的弱势整理格局可能被打拉速什破，股价短期将向上运行。当满服盾阶杨四病显其段J线继续向上突破K线并迅速向直断排让上运行，同时也向上突破D线，说明股价的中长期上涨行情已经开始，材乙介院突可深新配可买入。
2、当K、D、J线同时向上快速运行时，说明股价已经进入短线强势拉升行情，应持股待涨。
3、当J线经过一段向上运行过程后开始在高位（80%以上）向下掉头时间雷企剧，说明股价短期将开始调整，短线可先行卖出。
3、kdj的本质
随机指标（KDJ指标的中文名称是随机指数）最早起源于期货市场，由乔治·莱恩首创的，它在通过当日或最近几日最高价、最低价及收盘价等价格波动的波幅，反映价格趋势的强弱。
一般而言， D线由下转上为买入信号，由上转下为卖出信号。 2、KD都在0～100的区间内波动， 50为多空均衡线。如果处在多方市场， 50是回档的支
随机指标
持线；如果处在空方市场， 50是反弹的压力线。 3、K线在低位上穿D线为买入信号，K线在高位下穿D线为卖出信号。 4、K线进入90以上为超买区， 10以下为超卖区； D线进入80以上为超买区， 20以下为超卖区。宜注意把握买卖时机。 5、高档区D线的M形走向是常见的顶部形态，第二头部出现时及K线二次下穿D线时是卖出信号。低档区D线的W形走向是常见的底部形态，第二底部出现时及K线二次上穿D线时是买入信号。M形或W形的第二部出现时，若与价格走向发生背离，分别称为"顶背驰"和"底背驰"，买卖信号可信度极高。 6、J值可以大于100或小于0.J指标为依据KD买卖信号是否可以采取行动提供可信判断。通常，当J值大于100或小于10时被视为采取买卖行动的时机。 7、KDJ本质上是一个随机性的波动指标，故计算式中的N值通常取值较小，以5至14为宜，可以根据市场或商品的特点选用。不过，将KDJ应用于周线图或月线图上，也可以作为中长期预测的工具。
k线图解 http://www.chaogubaike.com/kxiantujie/
股票k线图基础知识 http://www.chaogubaike.com/kxiantujie/Basics/
怎么看k线图 http://www.chaogubaike.com/kxiantujie/k-chart/
k线组合 http://www.chaogubaike.com/kxiantujie/kxianzuhe/
k线理论 http://www.chaogubaike.com/kxiantujie/kxianlilun/
买卖股票的随机指标
软件技术分析指标