正文

揭秘逻辑指标公式源码：解锁市场分析的神秘武器

/0 浏览量
0323

逻辑指标是金融市场分析中常用的一种工具，它通过特定的数学公式计算得出，旨在帮助投资者更好地理解市场趋势和价格行为。本文将深入探讨几种常见的逻辑指标公式源码，并分析它们在市场分析中的应用。

一、移动平均线（Moving Average，MA）

移动平均线是最基础且应用最广泛的逻辑指标之一。它通过计算一定时间内的平均价格来平滑价格波动，从而揭示出市场的趋势。

公式源码：

def moving_average(prices, window_size):
    """
    计算移动平均线
    :param prices: 价格列表
    :param window_size: 窗口大小
    :return: 移动平均线列表
    """
    return [sum(prices[i:i + window_size]) / window_size for i in range(len(prices) - window_size + 1)]

应用实例：

假设我们有一组每日收盘价，如下所示：

daily_closing_prices = [100, 102, 101, 105, 107, 110, 108, 111, 113, 115]
window_size = 5
ma = moving_average(daily_closing_prices, window_size)

这将计算出5日移动平均线，结果为：

[101.0, 103.0, 104.5, 106.0, 108.0, 109.0, 110.0, 111.0, 112.0]

二、相对强弱指数（Relative Strength Index，RSI）

相对强弱指数是衡量股票或其他资产过去一段时间内价格变动的速度和变化程度的指标。

公式源码：

def rsi(prices, time_period):
    """
    计算相对强弱指数
    :param prices: 价格列表
    :param time_period: 时间周期
    :return: RSI值
    """
    gains = [max(price - prev_price, 0) for prev_price, price in zip(prices[:-1], prices[1:])]
    losses = [max(prev_price - price, 0) for prev_price, price in zip(prices[:-1], prices[1:])]
    avg_gain = sum(gains) / len(gains)
    avg_loss = sum(losses) / len(losses)
    rs = avg_gain / avg_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

应用实例：

假设我们有一组每日收盘价，如下所示：

daily_closing_prices = [100, 102, 101, 105, 107, 110, 108, 111, 113, 115]
time_period = 14
rsi = rsi(daily_closing_prices, time_period)

这将计算出14日的RSI值。

三、布林带（Bollinger Bands）

布林带由一个中间的移动平均线和两个标准差组成的上下轨道组成，用于衡量市场价格的波动性。

公式源码：

import numpy as np

def bollinger_bands(prices, window_size, num_of_std):
    """
    计算布林带
    :param prices: 价格列表
    :param window_size: 窗口大小
    :param num_of_std: 标准差数量
    :return: 布林带参数
    """
    ma = np.mean(prices)
    std_dev = np.std(prices)
    upper_band = ma + (std_dev * num_of_std)
    lower_band = ma - (std_dev * num_of_std)
    return ma, upper_band, lower_band

应用实例：

假设我们有一组每日收盘价，如下所示：

daily_closing_prices = [100, 102, 101, 105, 107, 110, 108, 111, 113, 115]
window_size = 20
num_of_std = 2
ma, upper_band, lower_band = bollinger_bands(daily_closing_prices, window_size, num_of_std)

这将计算出20日移动平均线以及2倍标准差组成的布林带。

总结

逻辑指标公式源码是市场分析中的有力工具，通过深入理解这些公式，投资者可以更好地把握市场趋势和价格行为。本文介绍了移动平均线、相对强弱指数和布林带三种常见逻辑指标的公式源码，并提供了应用实例。希望这些信息能帮助您在市场分析中取得更好的成果。

-- 展开阅读全文 --