移動平均線是技術分析理論中應用最普遍的指標之一，主要用於確認、跟蹤和判斷趨勢，提示買入和賣出信號，在單邊市場行情中可以較好的把握市場機會和規避風險。但是，移動平均線一般要與其他的技術指標或基本面相結合來使用，特別是當市場處於盤整行情時，其買入賣出信號會頻繁出現，容易失真。
通用函數名：MA
代碼：ta.MA(close,timeperiod=30,matype=0)
移動平均線系列指標包括：SMA簡單移動平均線、EMA指數移動平均線、WMA加權移動平均線、DEMA雙移動平均線、TEMA三重指數移動平均線、TRIMA三角移動平均線、KAMA考夫曼自適應移動平均線、MAMA為MESA自適應移動平均線、T3三重指數移動平均線。
其中，close為收盤價，時間序列，timeperiod為時間短，默認30天，指標類型matype分別對應：0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)
不同類型的移動均線也有各自相應的調用函數：
SMA簡單移動平均線: ta.SMA(close, timeperiod=30)
EMA指數移動平均線: ta.EMA(close, timeperiod=30)
WMA加權移動平均線: ta.WMA(close, timeperiod=30)
DEMA雙移動平均線: ta.DEMA(close, timeperiod=30)
TEMA三重指數移動平均線: ta.TEMA(close, timeperiod=30)
TRIMA三角移動平均線: ta.TRIMA(close, timeperiod=30)
KAMA考夫曼自適應移動平均線: ta.KAMA(close, timeperiod=30)
MAMA為MESA自適應移動平均線: ta.MAMA(close, timeperiod=30)
T3三重指數移動平均線。 ta.T3(close, timeperiod, vfactor=0)
# 先引入后面可能用到的包
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import talib as ta import tushare as ts plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 查看包含的技術指標和數學運算函數 #print(ta.get_functions()) #print(ta.get_function_groups())
ta_fun = ta.get_function_groups() ta_fun.keys() """使用tushare獲取上證指數數據""" df = ts.get_k_data('sh', start='2000-01-01') # 此時index是[0,1,2...]需要將date調整為datetime格式，並設置為index
df.index = pd.to_datetime(df.date) df = df.sort_index() """畫各種類型的移動平均線""" types = ['SMA', 'EMA','WMA', 'DEMA', 'TEMA', 'TRIMA', 'KAMA', 'MAMA', 'T3'] df_ma = pd.DataFrame(df.close) for i in range(len(types)): df_ma[types[i]] = ta.MA(df.close, timeperiod=5, matype=i) df_ma.tail() df_ma.loc['2018-08-01':].plot(figsize=(16,6)) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') plt.title('上證指數各種類型移動平均線', fontsize=15) plt.xlabel('') plt.show() # 為什么此處會有legend？
"""畫5、30、120、250指數移動平均線""" N = [5, 30, 120, 250] for i in N: df['ma_'+str(i)] = ta.EMA(df.close, timeperiod=i) df.tail() df.loc['2014-01-01':, ['close', 'ma_5', 'ma_30', 'ma_120', 'ma_250']].plot(figsize=(16,6)) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') plt.title('上證指數走勢', fontsize=15) plt.xlabel('') plt.show()
