对股票历史数据OHCLV转换为金融技术指标

显然，股票的OHCL为高相关性的数据（Open,High,Close,Low），喂给神经网络时会带来较少的信息，本文介绍了两种将OHCLV转化为金融技术指标的办法，从而减少相关性，更好的描述动态，复杂的，非线性的，充满噪音的股票市场。

首先本文使用调用tushare库提取股票历史数据。

pip  install tushare

#获取使用接口
def get_token():ts.set_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")pro=ts.pro_api()return pro

##获取数据列表
def get_data_list(cursor,sql,conn):cursor.execute(sql)res=cursor.fetchall()conn.commit()ts_codes_list=list(res)ts_codes_list=[",".join(list(x)) for x in ts_codes_list]return ts_codes_list
##获取数据
def get_data(ts_codes_list,pro):daily=pd.DataFrame(columns=["ts_code","trade_date","open","close","high","low","volume"]) ##获取相应的列信息for i in range(0,len(ts_codes_list),100):  j=i+100if(j>=len(ts_codes_list)):j=len(ts_codes_list)name=",".join(ts_codes_list[i:j])part= pro.daily(ts_code=name, trade_date=get_date())[["ts_code","trade_date","open","close","high","low","volume"]]daily=pd.concat([daily,part],ignore_index=True) daily["trade_date"]=daily["trade_date"].apply(get_date_format)return daily

其次，第一种办法是使用TA库

pip  install TA


data = add_all_ta_features(df, "open", "high", "low", "close", "volume", fillna=True) print("Added TA Features...")data = data.reset_index(drop=True)

data.columns

Index(['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'tic', 'day','volume_adi', 'volume_obv', 'volume_cmf', 'volume_fi', 'volume_mfi','volume_em', 'volume_sma_em', 'volume_vpt', 'volume_nvi', 'volume_vwap','volatility_atr', 'volatility_bbm', 'volatility_bbh', 'volatility_bbl','volatility_bbw', 'volatility_bbp', 'volatility_bbhi','volatility_bbli', 'volatility_kcc', 'volatility_kch', 'volatility_kcl','volatility_kcw', 'volatility_kcp', 'volatility_kchi','volatility_kcli', 'volatility_dcl', 'volatility_dch', 'volatility_dcm','volatility_dcw', 'volatility_dcp', 'volatility_ui', 'trend_macd','trend_macd_signal', 'trend_macd_diff', 'trend_sma_fast','trend_sma_slow', 'trend_ema_fast', 'trend_ema_slow', 'trend_adx','trend_adx_pos', 'trend_adx_neg', 'trend_vortex_ind_pos','trend_vortex_ind_neg', 'trend_vortex_ind_diff', 'trend_trix','trend_mass_index', 'trend_cci', 'trend_dpo', 'trend_kst','trend_kst_sig', 'trend_kst_diff', 'trend_ichimoku_conv','trend_ichimoku_base', 'trend_ichimoku_a', 'trend_ichimoku_b','trend_visual_ichimoku_a', 'trend_visual_ichimoku_b', 'trend_aroon_up','trend_aroon_down', 'trend_aroon_ind', 'trend_psar_up','trend_psar_down', 'trend_psar_up_indicator','trend_psar_down_indicator', 'trend_stc', 'momentum_rsi','momentum_stoch_rsi', 'momentum_stoch_rsi_k', 'momentum_stoch_rsi_d','momentum_tsi', 'momentum_uo', 'momentum_stoch','momentum_stoch_signal', 'momentum_wr', 'momentum_ao', 'momentum_kama','momentum_roc', 'momentum_ppo', 'momentum_ppo_signal','momentum_ppo_hist', 'others_dr', 'others_dlr', 'others_cr'],dtype='object')

第二种使用stockstats库进行对OHCLV的转换。

from stockstats import StockDataFrame as Sdf

df = data.copy()
df = df.sort_values(by=['tic','date'])
stock = Sdf.retype(df.copy())
unique_ticker = stock.tic.unique()
for indicator in self.tech_indicator_list:indicator_df = pd.DataFrame()for i in range(len(unique_ticker)):try:temp_indicator = stock[stock.tic == unique_ticker[i]][indicator]temp_indicator = pd.DataFrame(temp_indicator)temp_indicator['tic'] = unique_ticker[i]temp_indicator['date'] = df[df.tic == unique_ticker[i]]['date'].to_list()indicator_df = indicator_df.append(temp_indicator, ignore_index=True)except Exception as e:print(e)df =df.merge(indicator_df[['tic','date',indicator]],on=['tic','date'],how='left')
df = df.sort_values(by=['date','tic'])

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