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pip install gm

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pip install talib

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Talib金融工具库

history_n()

用于获取若干段的时间序列内容

参数	描述
df=True	获取一个pandas类型的返回值

from gm.api import *
import numpy as np
import talibset_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")
# 399006 创业版
data = history_n(symbol="SZSE.399006",frequency="1d",count=100,end_time="2017-12-31",fields="close",fill_missing="last",adjust=ADJUST_PREV,df=True)

转numpy格式

close = np.asarray(data["close"].values)

`talib.MA()` 计算滑动平均值

参数	描述
timeperiod	可以计算相应的滑动平均周期

`np.nan_to_sum()` 将nan型改成零

ma3 = np.nan_to_num(ma3)
print(ma3)

MA5均值

from gm.api import *
import numpy as np
import talibset_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")data = history_n(symbol="SZSE.399006",frequency="1d",count=100,end_time="2017-12-31",fields="close",fill_missing="last",adjust=ADJUST_PREV,df=True)
close = np.asarray(data["close"].values)
ma5 = talib.MA(close,timeperiod=5)
print(ma5)

`talib.EMA()` 指数平均数

EMA 指数平均数指标，也叫 EXPMA 指标，是一种趋向类指标，是以指数式递减加权的移动平均
E M A = α × P r i c e N + ( 1 − α ) × P r i c e ( N − 1 ) EMA=\alpha\times Price_N + (1-\alpha)\times Price_{(N-1)} EMA=α×PriceN+(1−α)×Price(N−1)
α \alpha α平滑指数
α = 2 ( N + 1 ) \alpha=\frac{2}{(N+1)} α=(N+1)2

from gm.api import *
import numpy as np
import talibset_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxx")data = history_n(symbol="SZSE.399006",frequency="1d",count=100,end_time="2017-12-31",fields="close",fill_missing="last",adjust=ADJUST_PREV,df=True)
close = np.asarray(data["close"].values)
ema = talib.EMA(close,timeperiod=12)   # 默认时间30
ema = np.nan_to_num(ema)
print(ema)

EXPMA一般以观察12日和50日二条均线为主；
12日指数平均线向上交叉50日指数平均线时，买进；
12日指数平均线向下交叉50日指数平均线时，卖出；

`talib.MACD()` 指数平滑移动平均线

用于对股票趋势的分析
MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势

当MACD从正数转向负数时，是卖的信号
当MACD从负数转向正数时，是买的信号
当MACD以大角度变化时，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速地拉开，代表一个市场大趋势

MACD默认值12、26、9为
快速移动平均值(一般选12日)与慢速移动平均值(一般选26日)
以这个数值作为测量两者（快速与慢速线）间的“差离值”的依据。所谓“差离值”（DIF），即12日EMA数值减去26日EMA值。

在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上，其间的正差离值（ + D I F +DIF +DIF）会越来越大
在持续的跌势中，负差离值（ − D I F -DIF −DIF）会越来越大
正或负差异值要缩小到一定的程度，才真正时行情反转的信号

MACD的反转信号界定为“差离值”的9日移动平均值（9日EMA）

from gm.api import *
import numpy as np
import talibset_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")data = history_n(symbol="SZSE.399006",frequency="1d",count=100,end_time="2017-12-31",fields="close",fill_missing="last",adjust=ADJUST_PREV,df=True)
close = np.asarray(data["close"].values)macd, signal, hist = talib.MACD(close,fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
macd = np.nan_to_num(macd)
print(macd)

用如上数据绘图：

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(macd,'r')
plt.savefig("macd.png")
plt.show()

`np.diff()` MACD斜率

MACD值在单位时间内变化情况的大小

np.diff(a, n=1, axis=-1)

处理相邻数间的差值大小

from gm.api import *
import numpy as np
import talibset_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")data = history_n(symbol="SZSE.399006",frequency="1d",count=100,end_time="2017-12-31",fields="close",fill_missing="last",adjust=ADJUST_PREV,df=True)
close = np.asarray(data["close"].values)macd, signal, hist = talib.MACD(close,fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
macd = np.nan_to_num(macd)macd_gradient = np.diff(macd)
print(macd_gradient)

`talib.AD()` 累积派发线AD 与 `talib.ADX()` 平均趋向指数ADX

AD（累积派发线）是一种平衡交易量指标，以当日得收盘价来估算成交流量，用于估计一段时间内该证券累积得资金流量
AD为资金趋势函数

向上得AD表示买方占优势
向下得AD表示卖方占优势
AD与价格的背离可视为买卖信号，即底背离考虑买入，顶背离考虑卖出

通常与ADX一起使用，利用多空趋向的变化差离与总和判定平均趋势，ADX数值不能显示趋势的发展方向。
如果趋势存在，ADX可以衡量趋势的强度

from gm.api import *
import numpy as np
import talibset_token("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")# 002310 东方园林
data = history_n(symbol="SZSE.002310",frequency="1d",count=100,end_time="2017-12-31",fields="high,low,close,open,volume",fill_missing="last",adjust=ADJUST_PREV,df=True)close = np.asarray(data["close"].values)
open = np.asarray(data["open"].values)
high = np.asarray(data["high"].values)
low = np.asarray(data["low"].values)
volume = np.asarray(data["volume"].values).astype(np.double)adx = talib.ADX(high,low,close)
adx = np.nan_to_num(adx)
adx = adx/np.max(adx)ad = talib.AD(high,low,close,volume)
ad = np.nan_to_num(ad)
ad = ad/np.max(ad)

ADX数值

AD数值

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(ad,"r",adx,"b")
plt.savefig("ad_adx.png")
plt.show()

`talib.BBANDS()` 布林森线

布林森指标用来判断股票未来走势以及波动
布林线指标（即BOLL）指标，其英文全称是Bollinger Bands。布林线由约翰~布林先生创造，其利用统计原理求出股价的标准差以及信赖区间，从而确定股价的波动范围及未来走势，利用波带显示股价的安全高低价位，因而也被称为布林带。
其上下范围不固定，随股价的滚动而变化。布林指标和麦克(指标)一样属于路径指标，股价波动在上限和下限的区间之内，这条带状区的宽窄随着股价波动幅度的大小而变化，股价涨跌幅度加大时，带状区变宽，涨跌幅度狭小盘整时，带状区则变窄。

from gm.api import *
import numpy as np
import talibset_token("61c4ec11af460c782950cd5ed41faacd5ac560f9")data = history_n(symbol="SZSE.002129",frequency="3600s",count=100,end_time="2017-12-31",fields="high,low,close,open,volume",fill_missing="last",adjust=ADJUST_PREV,df=True)close = np.asarray(data["close"].values)
open = np.asarray(data["open"].values)
high = np.asarray(data["high"].values)
low = np.asarray(data["low"].values)
volume = np.asarray(data["volume"].values).astype(np.double)upperband,middleband,lowerband = talib.BBANDS(close)