dataframe reindex和reset_index区别

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 45552 次浏览 • 2017-12-30 15:58 • 来自相关话题

reset_index的作用是重新设置dataframe的index,范围为0~len(df)。 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2

df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result 
上面代码把df和df2合并为一个result,但是result的index是乱的。





 
那么执行result2= result.reset_index()
得到如下的result2: (默认只是返回一个copy,原来的result没有发生改变,所以需要副本赋值给result2)





可以看到,原来的一列index现在变成了columns之一,新的index为[0,1,2,3,4,5]
如果添加参数 reset_index(drop=True) 那么原index会被丢弃,不会显示为一个新列。result2 = result.reset_index(drop=True)



 
reindex的作用是按照原有的列进行重新生成一个新的df。
 
还是使用上面的代码
result目前是df和df2的合并序列。
如下:




 
可以看到index为[0,1,2,3,4,0]
执行 result3 = result.reindex(columns=['A','C'])




 
可以看到,原index并没有发生改变,而列变成了A和C,因为C是不存在的,所以使用了NaB填充,这个值的内容可以自己填充,可以改为默认填充0或者任意你想要的数据。reindex(columns=..)的作用类似于重新把列的顺序整理一遍, 而使用reindex(index=....) 则按照行重新整理一遍。

原文链接:http://30daydo.com/article/257 
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reset_index的作用是重新设置dataframe的index,范围为0~len(df)。
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2

df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result
 
上面代码把df和df2合并为一个result,但是result的index是乱的。

df4.PNG

 
那么执行
result2= result.reset_index()

得到如下的result2: (默认只是返回一个copy,原来的result没有发生改变,所以需要副本赋值给result2)

df5.PNG

可以看到,原来的一列index现在变成了columns之一,新的index为[0,1,2,3,4,5]
如果添加参数 reset_index(drop=True) 那么原index会被丢弃,不会显示为一个新列。
result2 = result.reset_index(drop=True)
df6.PNG

 
reindex的作用是按照原有的列进行重新生成一个新的df。
 
还是使用上面的代码
result目前是df和df2的合并序列。
如下:
df7.PNG

 
可以看到index为[0,1,2,3,4,0]
执行 
result3 = result.reindex(columns=['A','C'])

df8.PNG

 
可以看到,原index并没有发生改变,而列变成了A和C,因为C是不存在的,所以使用了NaB填充,这个值的内容可以自己填充,可以改为默认填充0或者任意你想要的数据。reindex(columns=..)的作用类似于重新把列的顺序整理一遍, 而使用reindex(index=....) 则按照行重新整理一遍。

原文链接:http://30daydo.com/article/257 
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dataframe的index索引是否可以重复

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4999 次浏览 • 2017-12-30 15:10 • 来自相关话题

答案是肯定的。
  df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2输出如下:
df1





df2




 
然后进行合并: df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result
合并后的结果:





 
合并后的index是[0,1,2,3,4,0] 所以index集合是一个类似list的结构,而非set结构,允许重复数据的存在。
 
原文链接:http://30daydo.com/article/256 
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答案是肯定的。
 
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})
print 'df\n', df
print 'df2\n', df2
输出如下:
df1
df.PNG


df2
df2.PNG

 
然后进行合并:
    df_x = [df, df2]
result = pd.concat(df_x)
print 'first result\n', result

合并后的结果:

dfx.PNG

 
合并后的index是[0,1,2,3,4,0] 所以index集合是一个类似list的结构,而非set结构,允许重复数据的存在。
 
原文链接:http://30daydo.com/article/256 
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tushare使用get_stock_basic()保存为excel会因为乱码出错而无法保存

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3951 次浏览 • 2017-12-30 13:11 • 来自相关话题

代码如下:
basic=ts.get_stock_basics()

print basic.info()
print basic.head(10)

basic.to_excel('basic2017.xls',encoding='gbk')
运行后会出错:

'ascii' codec can't decode byte 0xe4 in position 0: ordinal not in range(128)
 
很明显的是编问题。 
 
然后尝试使用解决编码的步骤。
1. reload(sys) 设置default为utf-8: 失败
2. to_excel('stock.xls',encoding='gbk') : 失败,encoding参数换了几个都是失败,utf-8,gb2312,cp1252
 
最后解决的办法是,先把df保存为csv,然后再从csv从读取出来,然后再存储为excel。 整个过程的encoding参数都是用'gbk'.
basic.to_csv('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')
df=pd.read_csv('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')
df.to_excel('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')
  查看全部
代码如下:
    basic=ts.get_stock_basics()

print basic.info()
print basic.head(10)

basic.to_excel('basic2017.xls',encoding='gbk')

运行后会出错:

'ascii' codec can't decode byte 0xe4 in position 0: ordinal not in range(128)
 
很明显的是编问题。 
 
然后尝试使用解决编码的步骤。
1. reload(sys) 设置default为utf-8: 失败
2. to_excel('stock.xls',encoding='gbk') : 失败,encoding参数换了几个都是失败,utf-8,gb2312,cp1252
 
最后解决的办法是,先把df保存为csv,然后再从csv从读取出来,然后再存储为excel。 整个过程的encoding参数都是用'gbk'.
    basic.to_csv('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')
df=pd.read_csv('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')
df.to_excel('2017_all_price_change.xls',encoding='gbk')

 

pandas to_excel函数参数中的文件名需要为.xls

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4683 次浏览 • 2017-12-29 18:10 • 来自相关话题

例如 df.to_excel('2017-analysis')
会报错。
ValueError: No engine for filetype: ''

需要把文件名也命名为'2017-analysis.xls' 才能过正常运行。
 
不同于其他本文格式,可以随意命名后缀,然后生成文件后再修改后缀。
  查看全部
例如 df.to_excel('2017-analysis')
会报错。
ValueError: No engine for filetype: ''

需要把文件名也命名为'2017-analysis.xls' 才能过正常运行。
 
不同于其他本文格式,可以随意命名后缀,然后生成文件后再修改后缀。
 

Dataframe中的plot函数绘图会把日期index自动补全

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3048 次浏览 • 2017-12-26 14:49 • 来自相关话题

代码如下:
df=pd.read_excel('600050.xls',dtype={'datetime':np.datetime64})
df=df.set_index('datetime')
df['close'].plot(use_index=True,grid=True)
plt.show()
df为中国联通的日线数据,跨度为2016年到2017年底,中间有过一段时间的停牌。 用上面的代码绘制出来的曲线图,回发现,横坐标是日期,可是图中居然会把停牌的日子也插进去,这样导致了图形中间出现了一条长长的折线。
因为停牌后,股价是是不会变化的。 
  查看全部
代码如下:
	df=pd.read_excel('600050.xls',dtype={'datetime':np.datetime64})
df=df.set_index('datetime')
df['close'].plot(use_index=True,grid=True)
plt.show()

df为中国联通的日线数据,跨度为2016年到2017年底,中间有过一段时间的停牌。 用上面的代码绘制出来的曲线图,回发现,横坐标是日期,可是图中居然会把停牌的日子也插进去,这样导致了图形中间出现了一条长长的折线。
因为停牌后,股价是是不会变化的。 
 

pandas dataframe read_excel读取的列设置为日期类型datetime

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 11411 次浏览 • 2017-12-25 17:53 • 来自相关话题

比如excel中有一列是日期:





 
如果使用函数 pd.read_excel('xxx.xls') 读入,那么日期列实际会被认为是一个non-null object 类型,虽然可以后期对这个格式进行转换,但其实可以加入一个参数dtype, 就可以在读excel的时候就指定某列的数据类型。
 
pd.read_excel('xxx.xls',dtype={'出生日期':np.datetime64}
 
注意np中的datetime类型是datetime64. 查看全部
比如excel中有一列是日期:

timg.jpg

 
如果使用函数 pd.read_excel('xxx.xls') 读入,那么日期列实际会被认为是一个non-null object 类型,虽然可以后期对这个格式进行转换,但其实可以加入一个参数dtype, 就可以在读excel的时候就指定某列的数据类型。
 
pd.read_excel('xxx.xls',dtype={'出生日期':np.datetime64}
 
注意np中的datetime类型是datetime64.

菜鸟侦探挑战数据分析R源代码

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1275 次浏览 • 2017-12-11 17:45 • 来自相关话题

菜鸟侦探挑战数据分析R源代码:
百度网盘下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1miiScDM
 
菜鸟侦探挑战数据分析R源代码:
百度网盘下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1miiScDM
 

数字货币量化揭秘-简单暴力但高效的高频交易机器人

littleDream 发表了文章 • 1 个评论 • 3616 次浏览 • 2017-12-05 16:23 • 来自相关话题

策略分享地址:https://www.botvs.com/strategy/1088

这个策略是我做虚拟货币以来的主要策略,后面经过不断完善和修改,复杂了很多,但主要思想并没有改变,分享的这个版本是无明显bug的 最初版本,最为简单清晰,没有仓位管理,每次交易都是满仓,没有卡死后重启等等,但也足够说明问题。

 策略从2014年8月运行,直到今年年初交易所收手续费。期间运行的还算很好,亏损的时间很少。资金从最初的200元跑到了80比特币。具体的过程可以看[小草的新浪博客](小草_新浪博客)里[虚拟货币自动化交易之路](虚拟货币自动化交易之路(五)_小草_新浪博客)系列文章。
 


下图是总资产折合币的曲线:



为什么分享这个策略

1.交易所收取手续费后,几乎杀死了所有的高频策略,我的也不例外。但策略改改也许还能用,大家可以研究一下。

2.好久没有分享东西了,这篇文章早就想写了。

3.和大家共同交流学习。




策略的原理

这个策略原理极为简单,可以理解为准高频的做市策略,各位看了之后可能想打人,这都能赚钱,当时几乎谁都能写出来。我开始也没预料到它能这么有效,可见心中有想法要赶紧付出实践,说不一定有意外之喜。在比特币机器人初兴的2014年,写出赚钱的策略太容易了。

和所有的高频策略一样,本策略也是基于orderbook,下图就是一个典型的比特币交易所的订单分布,



可以看到左侧是买单,显示了不同价格的挂单数量,右侧是卖单。可以想象如果一个人要买入比特币,如果不想挂单等待的话,只能选择吃单,如果他的单子比较多,会使得卖单挂单大量成交,对价格造成冲击,但是这种冲击一般不会一直持续,还有人想吃单卖出,价格在极短时间很可能还会恢复,反过来理解有人要卖币也类似。

以图中的挂单为例,如果要直接买入5个币,那么价格会达到10377,在这时如果有人要直接卖出5个币,价格会达到10348,这个空间就是利润空间.策略会在稍低于10377的价格挂单,如10376.99,同时会以稍高于10348的价格买入,如10348.01,这是如果刚才的情况发生了,显然就会赚到其中的差价。虽然不会每次都如此完美,但在概率的作用下,赚钱的几率实际高得惊人。

以现在策略的参数讲解一下具体操作,这个参数当然无法使用了,仅作一个说明。它会向上寻找累计卖挂单量为8个币的价格,这里是10377,那么此时的卖价就是这个价格减去0.01(减去多少可以是随机的),同理向下寻找累计买挂单为8个币,这里是10348,那么此时的卖价就是10348.01,此时买卖价的差价是10376.99-10348.01=28.98,大于策略预设的差价1.5,就以这两个价格挂单等待成交,如果价差小于1.5,也会找一个价格进行挂单,如盘口价格加减10,等待捡漏(更合适的应该是继续往下找跟多的深度)。




进一步的说明

1. 没有钱或币了怎么办?

这种情况在我的钱较少是十分普遍,大多数时候只挂一边的单子,但不是大问题。其实可以加入币钱平衡的逻辑,但在平衡的过程难免产生损失,毕竟每一次的成交都是概率的垂青,我选择保持单边等待成交,当然这样也浪费了另一边的成交机会。

2. 仓位是如何管理的?

刚开始都是满仓买入卖出,后来根据不同的参数分为不同的组,不会一次完全成交。

3. 没有止损吗?

策略有完整的买卖挂单的逻辑,我认为不需要止损(可以讨论),还有就是概率的垂青,成交就是机会,止损可惜了。

4. 如何调整为赚币的策略?

此时的参数是对称的,即向上8个币的累计卖单,向下8个币的累计买单,稍微不平衡一下,比如向上改为15个币的累计卖单,使得卖币机会更难得,有更大的几率会以更低的价格接回来,这样就会赚币,反过来就赚钱。实际上前期策略如此有效,币和钱都是增加的。




代码讲解

完整的代码可以见我在http://www.botvs.com得策略分享,这里只讲解核心逻辑函数。在没有改动的情况下,在botvs自带的模拟盘竟然运转完全正常,这是一个3年多前的策略,平台还支持到现在,太让人感动了。

首先是获取买卖价函数GetPrice(),需要获取订单深度信息,注意不同平台的订单深度信息长度不同,以及即使遍历了所有订单仍然没有所需要的量的情况(在后期许多0.01的网格挂单会导致这种情况),调用是GetPrice('Buy')就是获取买价。
 
function GetPrice(Type) {
//_C()是平台的容错函数
var depth=_C(exchange.GetDepth);
var amountBids=0;
var amountAsks=0;
//计算买价,获取累计深度达到预设的价格
if(Type=="Buy"){
for(var i=0;i<20;i++){
amountBids+=depth.Bids[i].Amount;
//参数floatamountbuy是预设的累计深度
if (amountBids>floatamountbuy){
//稍微加0.01,使得订单排在前面
return depth.Bids[i].Price+0.01;}
}
}
//同理计算卖价
if(Type=="Sell"){
for(var j=0; j<20; j++){
amountAsks+=depth.Asks[j].Amount;
if (amountAsks>floatamountsell){
return depth.Asks[j].Price-0.01;}
}
}
//遍历了全部深度仍未满足需求,就返回一个价格,以免出现bug
return depth.Asks[0].Price
}

// 每个循环的主函数onTick(),这里定的循环时间3.5s,每次循环都会把原来的单子撤销,重新挂单,越简单越不会遇到bug.

function onTick() {
var buyPrice = GetPrice("Buy");
var sellPrice= GetPrice("Sell");
//diffprice是预设差价,买卖价差如果小于预设差价,就会挂一个相对更深的价格
if ((sellPrice - buyPrice) <= diffprice){
buyPrice-=10;
sellPrice+=10;}
//把原有的单子全部撤销,实际上经常出现新的价格和已挂单价格相同的情况,此时不需要撤销
CancelPendingOrders()
//获取账户信息,确定目前账户存在多少钱和多少币
var account=_C(exchange.GetAccount);
//可买的比特币量,_N()是平台的精度函数
var amountBuy = _N((account.Balance / buyPrice-0.1),2);
//可卖的比特币量,注意到没有仓位的限制,有多少就买卖多少,因为我当时的钱很少
var amountSell = _N((account.Stocks),2);
if (amountSell > 0.02) {
exchange.Sell(sellPrice,amountSell);}
if (amountBuy > 0.02) {
exchange.Buy(buyPrice, amountBuy);}
//休眠,进入下一轮循环
Sleep(sleeptime);
}


尾巴

整个程序也就40多行,看上去十分简单,但当时也花了我一个多星期,这还是在botvs平台上情况下。最大的优势还是起步早,在2014年,市场上以搬砖为主,网格和抢盘口的高频也不多,使得策略如鱼得水,后来竞争不可避免越来越激烈,我的钱也越来越多,面临的挑战很多,每隔一段时间都要进行较大的改动来应对,但总体还算顺利。在交易平台不收取手续费的情况下,是程序化交易的天堂,散户因为不收手续费跟倾向于操作,为高频和套利提供了空间,这一切也基本随着动辄0.1-0.2%的双向手续费终结了,不仅是自己被收费的问题,而是整个市场活跃度下降。

但不需要高频的量化策略任然有很大的空间。

作者 小草 查看全部
策略分享地址:https://www.botvs.com/strategy/1088


这个策略是我做虚拟货币以来的主要策略,后面经过不断完善和修改,复杂了很多,但主要思想并没有改变,分享的这个版本是无明显bug的 最初版本,最为简单清晰,没有仓位管理,每次交易都是满仓,没有卡死后重启等等,但也足够说明问题。


 策略从2014年8月运行,直到今年年初交易所收手续费。期间运行的还算很好,亏损的时间很少。资金从最初的200元跑到了80比特币。具体的过程可以看[小草的新浪博客](小草_新浪博客)里[虚拟货币自动化交易之路](虚拟货币自动化交易之路(五)_小草_新浪博客)系列文章。
 


下图是总资产折合币的曲线:



为什么分享这个策略

1.交易所收取手续费后,几乎杀死了所有的高频策略,我的也不例外。但策略改改也许还能用,大家可以研究一下。

2.好久没有分享东西了,这篇文章早就想写了。

3.和大家共同交流学习。




策略的原理

这个策略原理极为简单,可以理解为准高频的做市策略,各位看了之后可能想打人,这都能赚钱,当时几乎谁都能写出来。我开始也没预料到它能这么有效,可见心中有想法要赶紧付出实践,说不一定有意外之喜。在比特币机器人初兴的2014年,写出赚钱的策略太容易了。

和所有的高频策略一样,本策略也是基于orderbook,下图就是一个典型的比特币交易所的订单分布,



可以看到左侧是买单,显示了不同价格的挂单数量,右侧是卖单。可以想象如果一个人要买入比特币,如果不想挂单等待的话,只能选择吃单,如果他的单子比较多,会使得卖单挂单大量成交,对价格造成冲击,但是这种冲击一般不会一直持续,还有人想吃单卖出,价格在极短时间很可能还会恢复,反过来理解有人要卖币也类似。

以图中的挂单为例,如果要直接买入5个币,那么价格会达到10377,在这时如果有人要直接卖出5个币,价格会达到10348,这个空间就是利润空间.策略会在稍低于10377的价格挂单,如10376.99,同时会以稍高于10348的价格买入,如10348.01,这是如果刚才的情况发生了,显然就会赚到其中的差价。虽然不会每次都如此完美,但在概率的作用下,赚钱的几率实际高得惊人。

以现在策略的参数讲解一下具体操作,这个参数当然无法使用了,仅作一个说明。它会向上寻找累计卖挂单量为8个币的价格,这里是10377,那么此时的卖价就是这个价格减去0.01(减去多少可以是随机的),同理向下寻找累计买挂单为8个币,这里是10348,那么此时的卖价就是10348.01,此时买卖价的差价是10376.99-10348.01=28.98,大于策略预设的差价1.5,就以这两个价格挂单等待成交,如果价差小于1.5,也会找一个价格进行挂单,如盘口价格加减10,等待捡漏(更合适的应该是继续往下找跟多的深度)。




进一步的说明

1. 没有钱或币了怎么办?

这种情况在我的钱较少是十分普遍,大多数时候只挂一边的单子,但不是大问题。其实可以加入币钱平衡的逻辑,但在平衡的过程难免产生损失,毕竟每一次的成交都是概率的垂青,我选择保持单边等待成交,当然这样也浪费了另一边的成交机会。

2. 仓位是如何管理的?

刚开始都是满仓买入卖出,后来根据不同的参数分为不同的组,不会一次完全成交。

3. 没有止损吗?

策略有完整的买卖挂单的逻辑,我认为不需要止损(可以讨论),还有就是概率的垂青,成交就是机会,止损可惜了。

4. 如何调整为赚币的策略?

此时的参数是对称的,即向上8个币的累计卖单,向下8个币的累计买单,稍微不平衡一下,比如向上改为15个币的累计卖单,使得卖币机会更难得,有更大的几率会以更低的价格接回来,这样就会赚币,反过来就赚钱。实际上前期策略如此有效,币和钱都是增加的。




代码讲解

完整的代码可以见我在http://www.botvs.com得策略分享,这里只讲解核心逻辑函数。在没有改动的情况下,在botvs自带的模拟盘竟然运转完全正常,这是一个3年多前的策略,平台还支持到现在,太让人感动了。

首先是获取买卖价函数GetPrice(),需要获取订单深度信息,注意不同平台的订单深度信息长度不同,以及即使遍历了所有订单仍然没有所需要的量的情况(在后期许多0.01的网格挂单会导致这种情况),调用是GetPrice('Buy')就是获取买价。
 
function GetPrice(Type) {
//_C()是平台的容错函数
var depth=_C(exchange.GetDepth);
var amountBids=0;
var amountAsks=0;
//计算买价,获取累计深度达到预设的价格
if(Type=="Buy"){
for(var i=0;i<20;i++){
amountBids+=depth.Bids[i].Amount;
//参数floatamountbuy是预设的累计深度
if (amountBids>floatamountbuy){
//稍微加0.01,使得订单排在前面
return depth.Bids[i].Price+0.01;}
}
}
//同理计算卖价
if(Type=="Sell"){
for(var j=0; j<20; j++){
amountAsks+=depth.Asks[j].Amount;
if (amountAsks>floatamountsell){
return depth.Asks[j].Price-0.01;}
}
}
//遍历了全部深度仍未满足需求,就返回一个价格,以免出现bug
return depth.Asks[0].Price
}

// 每个循环的主函数onTick(),这里定的循环时间3.5s,每次循环都会把原来的单子撤销,重新挂单,越简单越不会遇到bug.

function onTick() {
var buyPrice = GetPrice("Buy");
var sellPrice= GetPrice("Sell");
//diffprice是预设差价,买卖价差如果小于预设差价,就会挂一个相对更深的价格
if ((sellPrice - buyPrice) <= diffprice){
buyPrice-=10;
sellPrice+=10;}
//把原有的单子全部撤销,实际上经常出现新的价格和已挂单价格相同的情况,此时不需要撤销
CancelPendingOrders()
//获取账户信息,确定目前账户存在多少钱和多少币
var account=_C(exchange.GetAccount);
//可买的比特币量,_N()是平台的精度函数
var amountBuy = _N((account.Balance / buyPrice-0.1),2);
//可卖的比特币量,注意到没有仓位的限制,有多少就买卖多少,因为我当时的钱很少
var amountSell = _N((account.Stocks),2);
if (amountSell > 0.02) {
exchange.Sell(sellPrice,amountSell);}
if (amountBuy > 0.02) {
exchange.Buy(buyPrice, amountBuy);}
//休眠,进入下一轮循环
Sleep(sleeptime);
}



尾巴

整个程序也就40多行,看上去十分简单,但当时也花了我一个多星期,这还是在botvs平台上情况下。最大的优势还是起步早,在2014年,市场上以搬砖为主,网格和抢盘口的高频也不多,使得策略如鱼得水,后来竞争不可避免越来越激烈,我的钱也越来越多,面临的挑战很多,每隔一段时间都要进行较大的改动来应对,但总体还算顺利。在交易平台不收取手续费的情况下,是程序化交易的天堂,散户因为不收手续费跟倾向于操作,为高频和套利提供了空间,这一切也基本随着动辄0.1-0.2%的双向手续费终结了,不仅是自己被收费的问题,而是整个市场活跃度下降。

但不需要高频的量化策略任然有很大的空间。

作者 小草

TypeError: reduction operation 'argmin' not allowed for this dtype

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 6185 次浏览 • 2017-11-19 18:48 • 来自相关话题

使用pd.read_sql() 方法把Mysql的数据库转为dataframe后,使用 df['low'].idxmin() 或者df['low'].argmin() 方法是会出现这个错误。
 
date = date + '-01-01'
cmd = 'select * from `{}` where datetime > \'{}\''.format(code, date)

try:
df = pd.read_sql(cmd, history_engine,index_col='index')
except Exception,e:
print e
return None

# 不知道为啥,这里的类型发生改变
idx= df['low'].idxmin() 
 
TypeError: reduction operation 'argmin' not allowed for this dtype
 
把df的每列数据类型打印出来看看。
 
print df.dtypes
 
datetime datetime64[ns]
code object
name object
open object
close object
high object
low object
vol float64
amount float64
dtype: object
晕,居然把low这些float类型全部转为了object,所以解决办法就是把这些列的数据转为float64.
 
df['low']=df['low'].astype('float64')
这样之后,问题就解决了。
  查看全部
使用pd.read_sql() 方法把Mysql的数据库转为dataframe后,使用 df['low'].idxmin() 或者df['low'].argmin() 方法是会出现这个错误。
 
date = date + '-01-01'
cmd = 'select * from `{}` where datetime > \'{}\''.format(code, date)

try:
df = pd.read_sql(cmd, history_engine,index_col='index')
except Exception,e:
print e
return None

# 不知道为啥,这里的类型发生改变
idx= df['low'].idxmin()
 
 
TypeError: reduction operation 'argmin' not allowed for this dtype
 
把df的每列数据类型打印出来看看。
 
print df.dtypes
 
datetime    datetime64[ns]
code object
name object
open object
close object
high object
low object
vol float64
amount float64
dtype: object

晕,居然把low这些float类型全部转为了object,所以解决办法就是把这些列的数据转为float64.
 
df['low']=df['low'].astype('float64')

这样之后,问题就解决了。
 

监控聚币网行情 并实时发送到微信

李魔佛 发表了文章 • 1 个评论 • 5536 次浏览 • 2017-05-29 17:38 • 来自相关话题

最近由于好友推荐我入坑了国内的山寨币,所以顺便研究了下聚币网的API。 不过网页版的聚币网和手机版的做的不好,而且因为是7x24 小时交易,自己没有那么多的精力盯盘,所以写了python代码进行监控。




# -*-coding=utf-8-*-
__author__ = 'Rocky'
'''
http://30daydo.com
Contact: weigesysu@qq.com
'''
import random
import hashlib
import hmac,time
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email import Utils
import threading
import requests,datetime,itchat

from toolkit import Toolkit


class Jubi_web():
def __init__(self, send=None):
cfg = Toolkit.getUserData('data.cfg')
self.public_key = cfg['public_key']
self.private_key = cfg['private_key']
self.send=send
from_mail = cfg['from_mail']
password = cfg['password']
to_mail = cfg['to_mail']
smtp_server = 'smtp.qq.com'

self.server = smtp_server
self.username = from_mail.split("@")[0]
self.from_mail = from_mail
self.password = password
self.to_mail = to_mail
self.coin_list=['IFC','DOGE','EAC','DNC','MET','ZET','SKT','YTC','PLC','LKC',
'JBC','MRYC','GOOC','QEC','PEB','XRP','NXT','WDC','MAX','ZCC',
'HLB','RSS','PGC','RIO','XAS','TFC','BLK','FZ','ANS','XPM','VTC',
'KTC','VRC','XSGS','LSK','PPC','ETC','GAME','LTC','ETH','BTC']
# 初始化邮箱设置读取需要股票信息
# 这样子只登陆一次
if self.send == 'msn':

try:
self.smtp = smtplib.SMTP_SSL(port=465)
self.smtp.connect(self.server)
self.smtp.login(self.username, self.password)
except smtplib.SMTPException, e:
print e
return 0

if send=='wechat':
self.w_name=u'xxxxx'

itchat.auto_login(hotReload=True)
account=itchat.get_friends(self.w_name)


def send_wechat(self,name,content):
w_content=name+' '+content
itchat.send(w_content,toUserName=self.toName)
time.sleep(1)
itchat.send(w_content,toUserName='filehelper')


def send_text(self, name, content):

subject = '%s' % name
self.msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
self.msg['to'] = self.to_mail
self.msg['from'] = self.from_mail
self.msg['Subject'] = subject
self.msg['Date'] = Utils.formatdate(localtime=1)
try:
self.smtp.sendmail(self.msg['from'], self.msg['to'], self.msg.as_string())
self.smtp.quit()
print "sent"
except smtplib.SMTPException, e:
print e
return 0

def warming(self, coin, up_price, down_price):
url = 'https://www.jubi.com/api/v1/ticker/'
while 1:
time.sleep(5)
try:
data = requests.post(url, data={'coin': coin}).json()
except Exception,e:
print e
print "time out. Retry"
time.sleep(15)
continue

current = float(data['last'])
if current >= up_price:
print "Up to ", up_price
print "current price ",current

if self.send=='msn':
self.send_text(coin,str(current))
if self.send=='wechat':
self.send_wechat(coin,str(current))

time.sleep(1200)
if current <= down_price:
print "Down to ", down_price
print "current price ",current
if self.send=='msn':
self.send_text(coin,str(current))
if self.send=='wechat':
self.send_wechat(coin,str(current))
time.sleep(1200)
#上面的内容尽量不用修改。


def getContent(self):
url = 'https://www.jubi.com/api/v1/trade_list'
params_data = {'key': 'x', 'signature': 'x'}
s = requests.get(url=url, params=params_data)

def getHash(self, s):
m = hashlib.md5()
m.update(s)
return m.hexdigest()

def sha_convert(self, s):
return hashlib.sha256(self.getHash(s)).hexdigest()

def get_nonce(self):
lens = 12
return ''.join([str(random.randint(0, 9)) for i in range(lens)])

def get_signiture(self):
url = 'xxxxxxxxx'
coin = 'zet'
nonce = self.get_nonce()

# sha=self.sha_convert(private_key)
md5 = self.getHash(self.private_key)
message = 'nonce=' + nonce + '&' + 'key=' + self.public_key
# print message
signature = hmac.new(md5, message, digestmod=hashlib.sha256).digest()
# print signature

# req=requests.post(url,data={'signature':signature,'key':public_key,'nonce':nonce,'coin':'zet'})
req = requests.post(url, data={'coin': coin})
print req.status_code
print req.text

def real_time_ticker(self, coin):
url = 'xxxxxxxx'
try:
data = requests.post(url, data={'coin': coin}).json()
#print data
except Exception ,e:
print e
return data


def real_time_depth(self, coin):
url = 'xxxxxxxxx'
data = requests.post(url, data={'coin': coin}).json()
print data
data_bids = data['bids']
data_asks = data['asks']
print "bids"
for i in data_bids:
print i[0],
print ' ',
print i[1]
print "asks"
for j in data_asks:
print j[0],
print ' ',
print j[1]

def list_all_price(self):
for i in self.coin_list:
print i,
print " price: ",
p=self.real_time_ticker(i.lower())
if p is not None:
print p[u'last']

def getOrder(self,coin):
url='https://www.jubi.com/api/v1/orders/'
try:
req=requests.get(url,params={'coin':coin})
except Exception,e:
print e

data=req.json()
return data
# recent 100 trade turn over
def turnover(self,coin):
i=coin.lower()
coins=Toolkit.getUserData('coins.csv')
total=long(coins[i])
[i] [/i]p=self.getOrder(i)
print p
amount=0.00
for j in p:
t= j[u'amount']
amount=float(t)+amount
#current=float(self.real_time_ticker(i)[u'last'])
turn_over=amount*1.00/total*100
print turn_over

def multi_thread(self,coin_list,price_list):
thread_num=len(coin_list)
thread_list=
for i in range(thread_num):
t=threading.Thread(target=self.warming, args=(coin_list,price_list[0],price_list[1]),)
thread_list.append(t)
for j in thread_list:
j.start()
for k in thread_list:
k.join()

if __name__ == '__main__':

obj = Jubi_web(send='wechat')
coin_list=['zet','doge']
price_list=[[0.2,0.13],[0.03,0.024]]
obj.multi_thread(coin_list,price_list)

[/i]
程序运行后,使用扫一扫登录。 

coin_list=['zet','doge'] price_list=[[0.2,0.13],[0.03,0.024]]
 
通过这个参数,设置你想要监控的币种和目标价格。
同时程序支持发送给多个用户。
 

 http://30daydo.com/article/205
转载请注明出处 查看全部
最近由于好友推荐我入坑了国内的山寨币,所以顺便研究了下聚币网的API。 不过网页版的聚币网和手机版的做的不好,而且因为是7x24 小时交易,自己没有那么多的精力盯盘,所以写了python代码进行监控。

Screenshot_2017-05-29-23-02-13-420_微信_副本_副本.png
# -*-coding=utf-8-*-
__author__ = 'Rocky'
'''
http://30daydo.com
Contact: weigesysu@qq.com
'''
import random
import hashlib
import hmac,time
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email import Utils
import threading
import requests,datetime,itchat

from toolkit import Toolkit


class Jubi_web():
def __init__(self, send=None):
cfg = Toolkit.getUserData('data.cfg')
self.public_key = cfg['public_key']
self.private_key = cfg['private_key']
self.send=send
from_mail = cfg['from_mail']
password = cfg['password']
to_mail = cfg['to_mail']
smtp_server = 'smtp.qq.com'

self.server = smtp_server
self.username = from_mail.split("@")[0]
self.from_mail = from_mail
self.password = password
self.to_mail = to_mail
self.coin_list=['IFC','DOGE','EAC','DNC','MET','ZET','SKT','YTC','PLC','LKC',
'JBC','MRYC','GOOC','QEC','PEB','XRP','NXT','WDC','MAX','ZCC',
'HLB','RSS','PGC','RIO','XAS','TFC','BLK','FZ','ANS','XPM','VTC',
'KTC','VRC','XSGS','LSK','PPC','ETC','GAME','LTC','ETH','BTC']
# 初始化邮箱设置读取需要股票信息
# 这样子只登陆一次
if self.send == 'msn':

try:
self.smtp = smtplib.SMTP_SSL(port=465)
self.smtp.connect(self.server)
self.smtp.login(self.username, self.password)
except smtplib.SMTPException, e:
print e
return 0

if send=='wechat':
self.w_name=u'xxxxx'

itchat.auto_login(hotReload=True)
account=itchat.get_friends(self.w_name)


def send_wechat(self,name,content):
w_content=name+' '+content
itchat.send(w_content,toUserName=self.toName)
time.sleep(1)
itchat.send(w_content,toUserName='filehelper')


def send_text(self, name, content):

subject = '%s' % name
self.msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
self.msg['to'] = self.to_mail
self.msg['from'] = self.from_mail
self.msg['Subject'] = subject
self.msg['Date'] = Utils.formatdate(localtime=1)
try:
self.smtp.sendmail(self.msg['from'], self.msg['to'], self.msg.as_string())
self.smtp.quit()
print "sent"
except smtplib.SMTPException, e:
print e
return 0

def warming(self, coin, up_price, down_price):
url = 'https://www.jubi.com/api/v1/ticker/'
while 1:
time.sleep(5)
try:
data = requests.post(url, data={'coin': coin}).json()
except Exception,e:
print e
print "time out. Retry"
time.sleep(15)
continue

current = float(data['last'])
if current >= up_price:
print "Up to ", up_price
print "current price ",current

if self.send=='msn':
self.send_text(coin,str(current))
if self.send=='wechat':
self.send_wechat(coin,str(current))

time.sleep(1200)
if current <= down_price:
print "Down to ", down_price
print "current price ",current
if self.send=='msn':
self.send_text(coin,str(current))
if self.send=='wechat':
self.send_wechat(coin,str(current))
time.sleep(1200)
#上面的内容尽量不用修改。


def getContent(self):
url = 'https://www.jubi.com/api/v1/trade_list'
params_data = {'key': 'x', 'signature': 'x'}
s = requests.get(url=url, params=params_data)

def getHash(self, s):
m = hashlib.md5()
m.update(s)
return m.hexdigest()

def sha_convert(self, s):
return hashlib.sha256(self.getHash(s)).hexdigest()

def get_nonce(self):
lens = 12
return ''.join([str(random.randint(0, 9)) for i in range(lens)])

def get_signiture(self):
url = 'xxxxxxxxx'
coin = 'zet'
nonce = self.get_nonce()

# sha=self.sha_convert(private_key)
md5 = self.getHash(self.private_key)
message = 'nonce=' + nonce + '&' + 'key=' + self.public_key
# print message
signature = hmac.new(md5, message, digestmod=hashlib.sha256).digest()
# print signature

# req=requests.post(url,data={'signature':signature,'key':public_key,'nonce':nonce,'coin':'zet'})
req = requests.post(url, data={'coin': coin})
print req.status_code
print req.text

def real_time_ticker(self, coin):
url = 'xxxxxxxx'
try:
data = requests.post(url, data={'coin': coin}).json()
#print data
except Exception ,e:
print e
return data


def real_time_depth(self, coin):
url = 'xxxxxxxxx'
data = requests.post(url, data={'coin': coin}).json()
print data
data_bids = data['bids']
data_asks = data['asks']
print "bids"
for i in data_bids:
print i[0],
print ' ',
print i[1]
print "asks"
for j in data_asks:
print j[0],
print ' ',
print j[1]

def list_all_price(self):
for i in self.coin_list:
print i,
print " price: ",
p=self.real_time_ticker(i.lower())
if p is not None:
print p[u'last']

def getOrder(self,coin):
url='https://www.jubi.com/api/v1/orders/'
try:
req=requests.get(url,params={'coin':coin})
except Exception,e:
print e

data=req.json()
return data
# recent 100 trade turn over
def turnover(self,coin):
i=coin.lower()
coins=Toolkit.getUserData('coins.csv')
total=long(coins[i])
[i] [/i]p=self.getOrder(i)
print p
amount=0.00
for j in p:
t= j[u'amount']
amount=float(t)+amount
#current=float(self.real_time_ticker(i)[u'last'])
turn_over=amount*1.00/total*100
print turn_over

def multi_thread(self,coin_list,price_list):
thread_num=len(coin_list)
thread_list=
for i in range(thread_num):
t=threading.Thread(target=self.warming, args=(coin_list,price_list[0],price_list[1]),)
thread_list.append(t)
for j in thread_list:
j.start()
for k in thread_list:
k.join()

if __name__ == '__main__':

obj = Jubi_web(send='wechat')
coin_list=['zet','doge']
price_list=[[0.2,0.13],[0.03,0.024]]
obj.multi_thread(coin_list,price_list)

[/i]

程序运行后,使用扫一扫登录。 

coin_list=['zet','doge'] price_list=[[0.2,0.13],[0.03,0.024]]
 
通过这个参数,设置你想要监控的币种和目标价格。
同时程序支持发送给多个用户。
 

 http://30daydo.com/article/205
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TA-Lib中MOM的计算公式

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2950 次浏览 • 2017-05-29 01:38 • 来自相关话题

MOM是价格动能。
 TA-Lib中MOM的参数有
ouput=talib.MOM(closed,timeperiod=5)
 
closed是你传入的价格list,可以是每天的收盘价,开盘价,或者你想要计算的所有价格。
timeperiod是你要计算的时间周期。
 
假如timeperiod=5,那么,这个计算的输出值就是 p5-p0, 如果今天是1月6日,股价为14块,而1月1日的股价为12块,那么这里通过MOM运算,得出来的就是14-12=2 这个值了。 然后如此类推,如果今天是1月7日,股价为15块,而1月2日股价为11块,那么MOM得出的是4,这样子获取到所有的值,绘制成曲线,就是MOM的曲线了。 查看全部
MOM是价格动能。
 TA-Lib中MOM的参数有
ouput=talib.MOM(closed,timeperiod=5)
 
closed是你传入的价格list,可以是每天的收盘价,开盘价,或者你想要计算的所有价格。
timeperiod是你要计算的时间周期。
 
假如timeperiod=5,那么,这个计算的输出值就是 p5-p0, 如果今天是1月6日,股价为14块,而1月1日的股价为12块,那么这里通过MOM运算,得出来的就是14-12=2 这个值了。 然后如此类推,如果今天是1月7日,股价为15块,而1月2日股价为11块,那么MOM得出的是4,这样子获取到所有的值,绘制成曲线,就是MOM的曲线了。

TA-Lib 量化交易代码实例 <二> 获取布林线的上轨,中轨,下轨的数据

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 14996 次浏览 • 2017-05-28 23:08 • 来自相关话题

BOLL指标的原理
BOLL指标是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。一般而言,股价的运动总是围绕某一价值中枢(如均线、成本线等)在一定的范围内变动,布林线指标指标正是在上述条件的基础上,引进了“股价通道”的概念,其认为股价通道的宽窄随着股价波动幅度的大小而变化,而且股价通道又具有变异性,它会随着股价的变化而自动调整。正是由于它具有灵活性、直观性和趋势性的特点,BOLL指标渐渐成为投资者广为应用的市场上热门指标。
在众多技术分析指标中,BOLL指标属于比较特殊的一类指标。绝大多数技术分析指标都是通过数量的方法构造出来的,它们本身不依赖趋势分析和形态分析,而BOLL指标却股价的形态和趋势有着密不可分的联系。BOLL指标中的“股价通道”概念正是股价趋势理论的直观表现形式。BOLL是利用“股价通道”来显示股价的各种价位,当股价波动很小,处于盘整时,股价通道就会变窄,这可能预示着股价的波动处于暂时的平静期;当股价波动超出狭窄的股价通道的上轨时,预示着股价的异常激烈的向上波动即将开始;当股价波动超出狭窄的股价通道的下轨时,同样也预示着股价的异常激烈的向下波动将开始。
投资者常常会遇到两种最常见的交易陷阱,一是买低陷阱,投资者在所谓的低位买进之后,股价不仅没有止跌反而不断下跌;二是卖高陷阱,股票在所谓的高点卖出后,股价却一路上涨。布林线特别运用了爱因斯坦的相对论,认为各类市场间都是互动的,市场内和市场间的各种变化都是相对性的,是不存在绝对性的,股价的高低是相对的,股价在上轨线以上或在下轨线以下只反映该股股价相对较高或较低,投资者作出投资判断前还须综合参考其他技术指标,包括价量配合,心理类指标,类比类指标,市场间的关联数据等。
总之,BOLL指标中的股价通道对预测未来行情的走势起着重要的参考作用,它也是布林线指标所特有的分析手段。
[编辑]
BOLL指标的计算方法
在所有的指标计算中,BOLL指标的计算方法是最复杂的之一,其中引进了统计学中的标准差概念,涉及到中轨线(MB)、上轨线(UP)和下轨线(DN)的计算。另外,和其他指标的计算一样,由于选用的计算周期的不同,BOLL指标也包括日BOLL指标、周BOLL指标、月BOLL指标年BOLL指标以及分钟BOLL指标等各种类型。经常被用于股市研判的是日BOLL指标和周BOLL指标。虽然它们的计算时的取值有所不同,但基本的计算方法一样。以日BOLL指标计算为例,其计算方法如下:
1、日BOLL指标的计算公式
中轨线=N日的移动平均线
上轨线=中轨线+两倍的标准差
下轨线=中轨线-两倍的标准差
2、日BOLL指标的计算过程
1)计算MA
MA=N日内的收盘价之和÷N2)计算标准差MD
MD=平方根N日的(C-MA)的两次方之和除以N3)计算MB、UP、DN线
MB=(N-1)日的MA
UP=MB+2×MD
DN=MB-2×MD在股市分析软件中,BOLL指标一共由四条线组成,即上轨线UP 、中轨线MB、下轨线DN和价格线。其中上轨线UP是UP数值的连线,用黄色线表示;中轨线MB是MB数值的连线,用白色线表示;下轨线DN是DN数值的连线,用紫色线表示;价格线是以美国线表示,颜色为浅蓝色。和其他技术指标一样,在实战中,投资者不需要进行BOLL指标的计算,主要是了解BOLL的计算方法和过程,以便更加深入地掌握BOLL指标的实质,为运用指标打下基础。
 
#通过tushare获取股票信息
df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')
#提取收盘价
closed=df['close'].values

upper,middle,lower=talib.BBANDS(closed,matype=talib.MA_Type.T3)

print upper,middle,lower
plt.plot(upper)
plt.plot(middle)
plt.plot(lower)
plt.grid()
plt.show()
diff1=upper-middle
diff2=middle-lower
print diff1
print diff2





 
最后那里可以看到diff1和diff2是一样的。 验证了布林线的定义ma+2d,m-2d。 查看全部

BOLL指标的原理
BOLL指标是美国股市分析家约翰·布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。一般而言,股价的运动总是围绕某一价值中枢(如均线、成本线等)在一定的范围内变动,布林线指标指标正是在上述条件的基础上,引进了“股价通道”的概念,其认为股价通道的宽窄随着股价波动幅度的大小而变化,而且股价通道又具有变异性,它会随着股价的变化而自动调整。正是由于它具有灵活性、直观性和趋势性的特点,BOLL指标渐渐成为投资者广为应用的市场上热门指标。
在众多技术分析指标中,BOLL指标属于比较特殊的一类指标。绝大多数技术分析指标都是通过数量的方法构造出来的,它们本身不依赖趋势分析和形态分析,而BOLL指标却股价的形态和趋势有着密不可分的联系。BOLL指标中的“股价通道”概念正是股价趋势理论的直观表现形式。BOLL是利用“股价通道”来显示股价的各种价位,当股价波动很小,处于盘整时,股价通道就会变窄,这可能预示着股价的波动处于暂时的平静期;当股价波动超出狭窄的股价通道的上轨时,预示着股价的异常激烈的向上波动即将开始;当股价波动超出狭窄的股价通道的下轨时,同样也预示着股价的异常激烈的向下波动将开始。
投资者常常会遇到两种最常见的交易陷阱,一是买低陷阱,投资者在所谓的低位买进之后,股价不仅没有止跌反而不断下跌;二是卖高陷阱,股票在所谓的高点卖出后,股价却一路上涨。布林线特别运用了爱因斯坦的相对论,认为各类市场间都是互动的,市场内和市场间的各种变化都是相对性的,是不存在绝对性的,股价的高低是相对的,股价在上轨线以上或在下轨线以下只反映该股股价相对较高或较低,投资者作出投资判断前还须综合参考其他技术指标,包括价量配合,心理类指标,类比类指标,市场间的关联数据等。
总之,BOLL指标中的股价通道对预测未来行情的走势起着重要的参考作用,它也是布林线指标所特有的分析手段。
[编辑]
BOLL指标的计算方法
在所有的指标计算中,BOLL指标的计算方法是最复杂的之一,其中引进了统计学中的标准差概念,涉及到中轨线(MB)、上轨线(UP)和下轨线(DN)的计算。另外,和其他指标的计算一样,由于选用的计算周期的不同,BOLL指标也包括日BOLL指标、周BOLL指标、月BOLL指标年BOLL指标以及分钟BOLL指标等各种类型。经常被用于股市研判的是日BOLL指标和周BOLL指标。虽然它们的计算时的取值有所不同,但基本的计算方法一样。以日BOLL指标计算为例,其计算方法如下:
1、日BOLL指标的计算公式
中轨线=N日的移动平均线
上轨线=中轨线+两倍的标准差
下轨线=中轨线-两倍的标准差
2、日BOLL指标的计算过程
1)计算MA
MA=N日内的收盘价之和÷N2)计算标准差MD
MD=平方根N日的(C-MA)的两次方之和除以N3)计算MB、UP、DN线
MB=(N-1)日的MA
UP=MB+2×MD
DN=MB-2×MD在股市分析软件中,BOLL指标一共由四条线组成,即上轨线UP 、中轨线MB、下轨线DN和价格线。其中上轨线UP是UP数值的连线,用黄色线表示;中轨线MB是MB数值的连线,用白色线表示;下轨线DN是DN数值的连线,用紫色线表示;价格线是以美国线表示,颜色为浅蓝色。和其他技术指标一样,在实战中,投资者不需要进行BOLL指标的计算,主要是了解BOLL的计算方法和过程,以便更加深入地掌握BOLL指标的实质,为运用指标打下基础。
 
    #通过tushare获取股票信息
df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')
#提取收盘价
closed=df['close'].values

upper,middle,lower=talib.BBANDS(closed,matype=talib.MA_Type.T3)

print upper,middle,lower
plt.plot(upper)
plt.plot(middle)
plt.plot(lower)
plt.grid()
plt.show()
diff1=upper-middle
diff2=middle-lower
print diff1
print diff2


布林线.PNG

 
最后那里可以看到diff1和diff2是一样的。 验证了布林线的定义ma+2d,m-2d。

quantdigger 量化交易入门 代码示例

李魔佛 发表了文章 • 1 个评论 • 2954 次浏览 • 2017-05-28 21:39 • 来自相关话题

第五天
 
《》
待更新
第五天
 
《》
待更新

TA-Lib 量化交易代码实例 <一> 获取5日,10日,20日均线数据

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 15592 次浏览 • 2017-05-28 21:37 • 来自相关话题

第一节
 
安装教程在前面内容已经介绍过了,对于新手也是有点障碍,可以参照前面的文章进行一步一步操作。 http://30daydo.com/article/195 #通过tushare获取股票信息
df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')
#提取收盘价
closed=df['close'].values
#获取均线的数据,通过timeperiod参数来分别获取 5,10,20 日均线的数据。
ma5=talib.SMA(closed,timeperiod=5)
ma10=talib.SMA(closed,timeperiod=10)
ma20=talib.SMA(closed,timeperiod=20)

#打印出来每一个数据
print closed
print ma5
print ma10
print ma20

#通过plog函数可以很方便的绘制出每一条均线
plt.plot(closed)
plt.plot(ma5)
plt.plot(ma10)
plt.plot(ma20)
#添加网格,可有可无,只是让图像好看点
plt.grid()
#记得加这一句,不然不会显示图像
plt.show()
上面第一句使用tushare获取股票的数据,如果不知道怎么操作的,可以在这里参考,同样是入门的教程。
http://30daydo.com/article/13
 
 
运行上面的代码后,可以得到下面的曲线:
 





 
你们可以去对比一下贝斯特的收盘价,5日,10日,20日均线。是不是一样的?
就这样我们就完成了均线的获取。 是不是很简单?
 
 
  查看全部
第一节
 
安装教程在前面内容已经介绍过了,对于新手也是有点障碍,可以参照前面的文章进行一步一步操作。 http://30daydo.com/article/195
    #通过tushare获取股票信息
df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')
#提取收盘价
closed=df['close'].values
#获取均线的数据,通过timeperiod参数来分别获取 5,10,20 日均线的数据。
ma5=talib.SMA(closed,timeperiod=5)
ma10=talib.SMA(closed,timeperiod=10)
ma20=talib.SMA(closed,timeperiod=20)

#打印出来每一个数据
print closed
print ma5
print ma10
print ma20

#通过plog函数可以很方便的绘制出每一条均线
plt.plot(closed)
plt.plot(ma5)
plt.plot(ma10)
plt.plot(ma20)
#添加网格,可有可无,只是让图像好看点
plt.grid()
#记得加这一句,不然不会显示图像
plt.show()

上面第一句使用tushare获取股票的数据,如果不知道怎么操作的,可以在这里参考,同样是入门的教程。
http://30daydo.com/article/13
 
 
运行上面的代码后,可以得到下面的曲线:
 

贝斯特曲线.PNG

 
你们可以去对比一下贝斯特的收盘价,5日,10日,20日均线。是不是一样的?
就这样我们就完成了均线的获取。 是不是很简单?
 
 
 

量化工具TA-Lib 使用例子

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 11537 次浏览 • 2017-05-26 23:51 • 来自相关话题

http://30daydo.com/article/196
 TA-Lib主要用来计算一些股市中常见的指标。
比如MACD,BOLL,均线等参数。
 #-*-coding=utf-8-*-
import Tkinter as tk
from Tkinter import *
import ttk
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import talib as ta

series = np.random.choice([1, -1], size=200)
close = np.cumsum(series).astype(float)

# 重叠指标
def overlap_process(event):
print(event.widget.get())
overlap = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(overlap, fontproperties="SimHei")

if overlap == '布林线':
pass
elif overlap == '双指数移动平均线':
real = ta.DEMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '指数移动平均线 ':
real = ta.EMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '希尔伯特变换——瞬时趋势线':
real = ta.HT_TRENDLINE(close)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '考夫曼自适应移动平均线':
real = ta.KAMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '移动平均线':
real = ta.MA(close, timeperiod=30, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == 'MESA自适应移动平均':
mama, fama = ta.MAMA(close, fastlimit=0, slowlimit=0)
axes[1].plot(mama, '')
axes[1].plot(fama, '')
elif overlap == '变周期移动平均线':
real = ta.MAVP(close, periods, minperiod=2, maxperiod=30, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '简单移动平均线':
real = ta.SMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '三指数移动平均线(T3)':
real = ta.T3(close, timeperiod=5, vfactor=0)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '三指数移动平均线':
real = ta.TEMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '三角形加权法 ':
real = ta.TRIMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '加权移动平均数':
real = ta.WMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
plt.show()

# 动量指标
def momentum_process(event):
print(event.widget.get())
momentum = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(momentum, fontproperties="SimHei")

if momentum == '绝对价格振荡器':
real = ta.APO(close, fastperiod=12, slowperiod=26, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '钱德动量摆动指标':
real = ta.CMO(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '移动平均收敛/散度':
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
axes[1].plot(macd, '')
axes[1].plot(macdsignal, '')
axes[1].plot(macdhist, '')
elif momentum == '带可控MA类型的MACD':
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACDEXT(close, fastperiod=12, fastmatype=0, slowperiod=26, slowmatype=0, signalperiod=9, signalmatype=0)
axes[1].plot(macd, '')
axes[1].plot(macdsignal, '')
axes[1].plot(macdhist, '')
elif momentum == '移动平均收敛/散度 固定 12/26':
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACDFIX(close, signalperiod=9)
axes[1].plot(macd, '')
axes[1].plot(macdsignal, '')
axes[1].plot(macdhist, '')
elif momentum == '动量':
real = ta.MOM(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '比例价格振荡器':
real = ta.PPO(close, fastperiod=12, slowperiod=26, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率':
real = ta.ROC(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率百分比':
real = ta.ROCP(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率的比率':
real = ta.ROCR(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率的比率100倍':
real = ta.ROCR100(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '相对强弱指数':
real = ta.RSI(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '随机相对强弱指标':
fastk, fastd = ta.STOCHRSI(close, timeperiod=14, fastk_period=5, fastd_period=3, fastd_matype=0)
axes[1].plot(fastk, '')
axes[1].plot(fastd, '')
elif momentum == '三重光滑EMA的日变化率':
real = ta.TRIX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()

# 周期指标
def cycle_process(event):
print(event.widget.get())
cycle = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(cycle, fontproperties="SimHei")

if cycle == '希尔伯特变换——主要的循环周期':
real = ta.HT_DCPERIOD(close)
axes[1].plot(real, '')
elif cycle == '希尔伯特变换,占主导地位的周期阶段':
real = ta.HT_DCPHASE(close)
axes[1].plot(real, '')
elif cycle == '希尔伯特变换——相量组件':
inphase, quadrature = ta.HT_PHASOR(close)
axes[1].plot(inphase, '')
axes[1].plot(quadrature, '')
elif cycle == '希尔伯特变换——正弦曲线':
sine, leadsine = ta.HT_SINE(close)
axes[1].plot(sine, '')
axes[1].plot(leadsine, '')
elif cycle == '希尔伯特变换——趋势和周期模式':
integer = ta.HT_TRENDMODE(close)
axes[1].plot(integer, '')

plt.show()


# 统计功能
def statistic_process(event):
print(event.widget.get())
statistic = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(statistic, fontproperties="SimHei")

if statistic == '线性回归':
real = ta.LINEARREG(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '线性回归角度':
real = ta.LINEARREG_ANGLE(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '线性回归截距':
real = ta.LINEARREG_INTERCEPT(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '线性回归斜率':
real = ta.LINEARREG_SLOPE(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '标准差':
real = ta.STDDEV(close, timeperiod=5, nbdev=1)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '时间序列预测':
real = ta.TSF(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '方差':
real = ta.VAR(close, timeperiod=5, nbdev=1)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()


# 数学变换
def math_transform_process(event):
print(event.widget.get())
math_transform = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(math_transform, fontproperties="SimHei")


if math_transform == '反余弦':
real = ta.ACOS(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '反正弦':
real = ta.ASIN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '反正切':
real = ta.ATAN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '向上取整':
real = ta.CEIL(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '余弦':
real = ta.COS(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '双曲余弦':
real = ta.COSH(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '指数':
real = ta.EXP(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '向下取整':
real = ta.FLOOR(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '自然对数':
real = ta.LN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '常用对数':
real = ta.LOG10(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '正弦':
real = ta.SIN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '双曲正弦':
real = ta.SINH(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '平方根':
real = ta.SQRT(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '正切':
real = ta.TAN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '双曲正切':
real = ta.TANH(close)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()


# 数学操作
def math_operator_process(event):
print(event.widget.get())
math_operator = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(math_operator, fontproperties="SimHei")


if math_operator == '指定的期间的最大值':
real = ta.MAX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif math_operator == '指定的期间的最大值的索引':
integer = ta.MAXINDEX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(integer, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小值':
real = ta.MIN(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小值的索引':
integer = ta.MININDEX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(integer, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小和最大值':
min, max = ta.MINMAX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(min, '')
axes[1].plot(max, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小和最大值的索引':
minidx, maxidx = ta.MINMAXINDEX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(minidx, '')
axes[1].plot(maxidx, '')
elif math_operator == '合计':
real = ta.SUM(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()


root = tk.Tk()

# 第一行:重叠指标
rowframe1 = tk.Frame(root)
rowframe1.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe1, text="重叠指标").pack(side=tk.LEFT)

overlap_indicator = tk.StringVar() # 重叠指标
combobox1 = ttk.Combobox(rowframe1, textvariable=overlap_indicator)
combobox1['values'] = ['布林线','双指数移动平均线','指数移动平均线 ','希尔伯特变换——瞬时趋势线',
'考夫曼自适应移动平均线','移动平均线','MESA自适应移动平均','变周期移动平均线',
'简单移动平均线','三指数移动平均线(T3)','三指数移动平均线','三角形加权法 ','加权移动平均数']
combobox1.current(0)
combobox1.pack(side=tk.LEFT)

combobox1.bind('<<ComboboxSelected>>', overlap_process)


# 第二行:动量指标
rowframe2 = tk.Frame(root)
rowframe2.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe2, text="动量指标").pack(side=tk.LEFT)

momentum_indicator = tk.StringVar() # 动量指标
combobox2 = ttk.Combobox(rowframe2, textvariable=momentum_indicator)
combobox2['values'] = ['绝对价格振荡器','钱德动量摆动指标','移动平均收敛/散度','带可控MA类型的MACD',
'移动平均收敛/散度 固定 12/26','动量','比例价格振荡器','变化率','变化率百分比',
'变化率的比率','变化率的比率100倍','相对强弱指数','随机相对强弱指标','三重光滑EMA的日变化率']

combobox2.current(0)
combobox2.pack(side=tk.LEFT)

combobox2.bind('<<ComboboxSelected>>', momentum_process)



# 第三行:周期指标
rowframe3 = tk.Frame(root)
rowframe3.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe3, text="周期指标").pack(side=tk.LEFT)

cycle_indicator = tk.StringVar() # 周期指标
combobox3 = ttk.Combobox(rowframe3, textvariable=cycle_indicator)
combobox3['values'] = ['希尔伯特变换——主要的循环周期','希尔伯特变换——主要的周期阶段','希尔伯特变换——相量组件',
'希尔伯特变换——正弦曲线','希尔伯特变换——趋势和周期模式']

combobox3.current(0)
combobox3.pack(side=tk.LEFT)

combobox3.bind('<<ComboboxSelected>>', cycle_process)


# 第四行:统计功能
rowframe4 = tk.Frame(root)
rowframe4.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe4, text="统计功能").pack(side=tk.LEFT)

statistic_indicator = tk.StringVar() # 统计功能
combobox4 = ttk.Combobox(rowframe4, textvariable=statistic_indicator)
combobox4['values'] = ['贝塔系数;投资风险与股市风险系数','皮尔逊相关系数','线性回归','线性回归角度',
'线性回归截距','线性回归斜率','标准差','时间序列预测','方差']

combobox4.current(0)
combobox4.pack(side=tk.LEFT)

combobox4.bind('<<ComboboxSelected>>', statistic_process)


# 第五行:数学变换
rowframe5 = tk.Frame(root)
rowframe5.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe5, text="数学变换").pack(side=tk.LEFT)

math_transform = tk.StringVar() # 数学变换
combobox5 = ttk.Combobox(rowframe5, textvariable=math_transform_process)
combobox5['values'] = ['反余弦','反正弦','反正切','向上取整','余弦','双曲余弦','指数','向下取整',
'自然对数','常用对数','正弦','双曲正弦','平方根','正切','双曲正切']

combobox5.current(0)
combobox5.pack(side=tk.LEFT)

combobox5.bind('<<ComboboxSelected>>', math_transform_process)


# 第六行:数学操作
rowframe6 = tk.Frame(root)
rowframe6.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe6, text="数学操作").pack(side=tk.LEFT)

math_operator = tk.StringVar() # 数学操作
combobox6 = ttk.Combobox(rowframe6, textvariable=math_operator_process)
combobox6['values'] = ['指定期间的最大值','指定期间的最大值的索引','指定期间的最小值','指定期间的最小值的索引',
'指定期间的最小和最大值','指定期间的最小和最大值的索引','合计']

combobox6.current(0)
combobox6.pack(side=tk.LEFT)

combobox6.bind('<<ComboboxSelected>>', math_operator_process)




root.mainloop() 查看全部
http://30daydo.com/article/196
 TA-Lib主要用来计算一些股市中常见的指标。
比如MACD,BOLL,均线等参数。
 
#-*-coding=utf-8-*-
import Tkinter as tk
from Tkinter import *
import ttk
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
import talib as ta

series = np.random.choice([1, -1], size=200)
close = np.cumsum(series).astype(float)

# 重叠指标
def overlap_process(event):
print(event.widget.get())
overlap = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(overlap, fontproperties="SimHei")

if overlap == '布林线':
pass
elif overlap == '双指数移动平均线':
real = ta.DEMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '指数移动平均线 ':
real = ta.EMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '希尔伯特变换——瞬时趋势线':
real = ta.HT_TRENDLINE(close)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '考夫曼自适应移动平均线':
real = ta.KAMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '移动平均线':
real = ta.MA(close, timeperiod=30, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == 'MESA自适应移动平均':
mama, fama = ta.MAMA(close, fastlimit=0, slowlimit=0)
axes[1].plot(mama, '')
axes[1].plot(fama, '')
elif overlap == '变周期移动平均线':
real = ta.MAVP(close, periods, minperiod=2, maxperiod=30, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '简单移动平均线':
real = ta.SMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '三指数移动平均线(T3)':
real = ta.T3(close, timeperiod=5, vfactor=0)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '三指数移动平均线':
real = ta.TEMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '三角形加权法 ':
real = ta.TRIMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif overlap == '加权移动平均数':
real = ta.WMA(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
plt.show()

# 动量指标
def momentum_process(event):
print(event.widget.get())
momentum = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(momentum, fontproperties="SimHei")

if momentum == '绝对价格振荡器':
real = ta.APO(close, fastperiod=12, slowperiod=26, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '钱德动量摆动指标':
real = ta.CMO(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '移动平均收敛/散度':
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
axes[1].plot(macd, '')
axes[1].plot(macdsignal, '')
axes[1].plot(macdhist, '')
elif momentum == '带可控MA类型的MACD':
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACDEXT(close, fastperiod=12, fastmatype=0, slowperiod=26, slowmatype=0, signalperiod=9, signalmatype=0)
axes[1].plot(macd, '')
axes[1].plot(macdsignal, '')
axes[1].plot(macdhist, '')
elif momentum == '移动平均收敛/散度 固定 12/26':
macd, macdsignal, macdhist = ta.MACDFIX(close, signalperiod=9)
axes[1].plot(macd, '')
axes[1].plot(macdsignal, '')
axes[1].plot(macdhist, '')
elif momentum == '动量':
real = ta.MOM(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '比例价格振荡器':
real = ta.PPO(close, fastperiod=12, slowperiod=26, matype=0)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率':
real = ta.ROC(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率百分比':
real = ta.ROCP(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率的比率':
real = ta.ROCR(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '变化率的比率100倍':
real = ta.ROCR100(close, timeperiod=10)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '相对强弱指数':
real = ta.RSI(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif momentum == '随机相对强弱指标':
fastk, fastd = ta.STOCHRSI(close, timeperiod=14, fastk_period=5, fastd_period=3, fastd_matype=0)
axes[1].plot(fastk, '')
axes[1].plot(fastd, '')
elif momentum == '三重光滑EMA的日变化率':
real = ta.TRIX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()

# 周期指标
def cycle_process(event):
print(event.widget.get())
cycle = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(cycle, fontproperties="SimHei")

if cycle == '希尔伯特变换——主要的循环周期':
real = ta.HT_DCPERIOD(close)
axes[1].plot(real, '')
elif cycle == '希尔伯特变换,占主导地位的周期阶段':
real = ta.HT_DCPHASE(close)
axes[1].plot(real, '')
elif cycle == '希尔伯特变换——相量组件':
inphase, quadrature = ta.HT_PHASOR(close)
axes[1].plot(inphase, '')
axes[1].plot(quadrature, '')
elif cycle == '希尔伯特变换——正弦曲线':
sine, leadsine = ta.HT_SINE(close)
axes[1].plot(sine, '')
axes[1].plot(leadsine, '')
elif cycle == '希尔伯特变换——趋势和周期模式':
integer = ta.HT_TRENDMODE(close)
axes[1].plot(integer, '')

plt.show()


# 统计功能
def statistic_process(event):
print(event.widget.get())
statistic = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(statistic, fontproperties="SimHei")

if statistic == '线性回归':
real = ta.LINEARREG(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '线性回归角度':
real = ta.LINEARREG_ANGLE(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '线性回归截距':
real = ta.LINEARREG_INTERCEPT(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '线性回归斜率':
real = ta.LINEARREG_SLOPE(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '标准差':
real = ta.STDDEV(close, timeperiod=5, nbdev=1)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '时间序列预测':
real = ta.TSF(close, timeperiod=14)
axes[1].plot(real, '')
elif statistic == '方差':
real = ta.VAR(close, timeperiod=5, nbdev=1)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()


# 数学变换
def math_transform_process(event):
print(event.widget.get())
math_transform = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(math_transform, fontproperties="SimHei")


if math_transform == '反余弦':
real = ta.ACOS(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '反正弦':
real = ta.ASIN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '反正切':
real = ta.ATAN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '向上取整':
real = ta.CEIL(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '余弦':
real = ta.COS(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '双曲余弦':
real = ta.COSH(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '指数':
real = ta.EXP(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '向下取整':
real = ta.FLOOR(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '自然对数':
real = ta.LN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '常用对数':
real = ta.LOG10(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '正弦':
real = ta.SIN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '双曲正弦':
real = ta.SINH(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '平方根':
real = ta.SQRT(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '正切':
real = ta.TAN(close)
axes[1].plot(real, '')
elif math_transform == '双曲正切':
real = ta.TANH(close)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()


# 数学操作
def math_operator_process(event):
print(event.widget.get())
math_operator = event.widget.get()

upperband, middleband, lowerband = ta.BBANDS(close, timeperiod=5, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0)
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1, ax2 = axes[0], axes[1]
axes[0].plot(close, '', markersize=3)
axes[0].plot(upperband, '')
axes[0].plot(middleband, '')
axes[0].plot(lowerband, '')
axes[0].set_title(math_operator, fontproperties="SimHei")


if math_operator == '指定的期间的最大值':
real = ta.MAX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif math_operator == '指定的期间的最大值的索引':
integer = ta.MAXINDEX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(integer, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小值':
real = ta.MIN(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小值的索引':
integer = ta.MININDEX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(integer, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小和最大值':
min, max = ta.MINMAX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(min, '')
axes[1].plot(max, '')
elif math_operator == '指定的期间的最小和最大值的索引':
minidx, maxidx = ta.MINMAXINDEX(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(minidx, '')
axes[1].plot(maxidx, '')
elif math_operator == '合计':
real = ta.SUM(close, timeperiod=30)
axes[1].plot(real, '')

plt.show()


root = tk.Tk()

# 第一行:重叠指标
rowframe1 = tk.Frame(root)
rowframe1.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe1, text="重叠指标").pack(side=tk.LEFT)

overlap_indicator = tk.StringVar() # 重叠指标
combobox1 = ttk.Combobox(rowframe1, textvariable=overlap_indicator)
combobox1['values'] = ['布林线','双指数移动平均线','指数移动平均线 ','希尔伯特变换——瞬时趋势线',
'考夫曼自适应移动平均线','移动平均线','MESA自适应移动平均','变周期移动平均线',
'简单移动平均线','三指数移动平均线(T3)','三指数移动平均线','三角形加权法 ','加权移动平均数']
combobox1.current(0)
combobox1.pack(side=tk.LEFT)

combobox1.bind('<<ComboboxSelected>>', overlap_process)


# 第二行:动量指标
rowframe2 = tk.Frame(root)
rowframe2.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe2, text="动量指标").pack(side=tk.LEFT)

momentum_indicator = tk.StringVar() # 动量指标
combobox2 = ttk.Combobox(rowframe2, textvariable=momentum_indicator)
combobox2['values'] = ['绝对价格振荡器','钱德动量摆动指标','移动平均收敛/散度','带可控MA类型的MACD',
'移动平均收敛/散度 固定 12/26','动量','比例价格振荡器','变化率','变化率百分比',
'变化率的比率','变化率的比率100倍','相对强弱指数','随机相对强弱指标','三重光滑EMA的日变化率']

combobox2.current(0)
combobox2.pack(side=tk.LEFT)

combobox2.bind('<<ComboboxSelected>>', momentum_process)



# 第三行:周期指标
rowframe3 = tk.Frame(root)
rowframe3.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe3, text="周期指标").pack(side=tk.LEFT)

cycle_indicator = tk.StringVar() # 周期指标
combobox3 = ttk.Combobox(rowframe3, textvariable=cycle_indicator)
combobox3['values'] = ['希尔伯特变换——主要的循环周期','希尔伯特变换——主要的周期阶段','希尔伯特变换——相量组件',
'希尔伯特变换——正弦曲线','希尔伯特变换——趋势和周期模式']

combobox3.current(0)
combobox3.pack(side=tk.LEFT)

combobox3.bind('<<ComboboxSelected>>', cycle_process)


# 第四行:统计功能
rowframe4 = tk.Frame(root)
rowframe4.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe4, text="统计功能").pack(side=tk.LEFT)

statistic_indicator = tk.StringVar() # 统计功能
combobox4 = ttk.Combobox(rowframe4, textvariable=statistic_indicator)
combobox4['values'] = ['贝塔系数;投资风险与股市风险系数','皮尔逊相关系数','线性回归','线性回归角度',
'线性回归截距','线性回归斜率','标准差','时间序列预测','方差']

combobox4.current(0)
combobox4.pack(side=tk.LEFT)

combobox4.bind('<<ComboboxSelected>>', statistic_process)


# 第五行:数学变换
rowframe5 = tk.Frame(root)
rowframe5.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe5, text="数学变换").pack(side=tk.LEFT)

math_transform = tk.StringVar() # 数学变换
combobox5 = ttk.Combobox(rowframe5, textvariable=math_transform_process)
combobox5['values'] = ['反余弦','反正弦','反正切','向上取整','余弦','双曲余弦','指数','向下取整',
'自然对数','常用对数','正弦','双曲正弦','平方根','正切','双曲正切']

combobox5.current(0)
combobox5.pack(side=tk.LEFT)

combobox5.bind('<<ComboboxSelected>>', math_transform_process)


# 第六行:数学操作
rowframe6 = tk.Frame(root)
rowframe6.pack(side=tk.TOP, ipadx=3, ipady=3)
tk.Label(rowframe6, text="数学操作").pack(side=tk.LEFT)

math_operator = tk.StringVar() # 数学操作
combobox6 = ttk.Combobox(rowframe6, textvariable=math_operator_process)
combobox6['values'] = ['指定期间的最大值','指定期间的最大值的索引','指定期间的最小值','指定期间的最小值的索引',
'指定期间的最小和最大值','指定期间的最小和最大值的索引','合计']

combobox6.current(0)
combobox6.pack(side=tk.LEFT)

combobox6.bind('<<ComboboxSelected>>', math_operator_process)




root.mainloop()