PTrade量化交易系统新手指南,MACD/KDJ/RSI/CCI,4个常用技术指标如何实现?
发布时间:52分钟前阅读:39
PTrade量化交易系统新手指南,MACD/KDJ/RSI/CCI,4个常用技术指标如何实现?
在量化交易策略开发中,不少投资者会加入技术指标的量化,其中有几个常用的技术分析指标,如MACD,RSI,KDJ,CCI,在PTrade量化交易系统中该如何实现呢?对应的函数如何使用,一起了解下。
MACD(趋势与动量)
核心:判断趋势方向(DIF与零轴)、衡量动量强弱(柱体缩放)。
量化应用:零轴过滤信号、背离捕捉反转、参数适应市场周期优化。
RSI(超买超卖与动能)
核心:识别价格极端状态(70/30阈值)及动能强弱(50分界)。
量化应用:阈值触发均值回归,或利用非线性变换(钟形分布)构建选股因子。
KDJ(短期高低点)
核心:灵敏反映短期超买超卖(K/D的80/20区),J值更为激进(100/0)。
量化应用:结合K值进行动态仓位管理,或利用J值极端值作为加减仓信号。
CCI(极端趋势强度)
核心:无界数值,区分常态(±100内)与非常态(突破±100)行情。
量化应用:突破±100触发趋势跟踪,回落至边界内触发回归,多周期联合过滤噪音。
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get_MACD - 异同移动平均线
get_MACD(close, short=12, long=26, m=9)
使用场景
该函数仅在回测、交易模块可用
函数说明
获取异同移动平均线MACD指标的计算结果
注意事项:
无
参数
close:价格的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
short: 短周期, int类型;
long: 长周期, int类型;
m: 移动平均线的周期, int类型;
返回
MACD指标dif值的时间序列, numpy.ndarray类型
MACD指标dea值的时间序列, numpy.ndarray类型
MACD指标macd值的时间序列, numpy.ndarray类型
函数使用代码示例:
get_KDJ - 随机指标
get_KDJ(high, low, close, n=9, m1=3, m2=3)
使用场景
该函数仅在回测、交易模块可用
函数说明
获取KDJ指标的计算结果,KDJ指标(随机指标)是一种动量指标,主要用于识别金融资产(如股票、期货等)的超买超卖状态、潜在趋势转折点及价格波动强度。它由三条曲线组成:K线(快速线)、D线(慢速线)和J线(方向敏感线),通过价格波动的统计计算反映市场短期动能。
注意事项:
无
参数
high:最高价的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
low:最低价的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
close:收盘价的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
n: 周期参数,用来计算未成熟随机值(RSV)的周期长度(RSV是计算KDJ的过程变量),决定指标对价格波动的敏感度。周期越短(如N=5),指标反应越灵敏;周期越长(如N=14),信号越平滑但可能滞后。默认为9天, int类型;
m1: K值的平滑周期,对RSV进行指数移动平均(EMA)处理,进一步平滑K值曲线,默认为3天, int类型;
m2: D值的平滑周期,对RSV进行指数移动平均(EMA)处理,进一步平滑D值曲线,默认为3天, int类型;
返回
KDJ指标k值的时间序列, numpy.ndarray类型
KDJ指标d值的时间序列, numpy.ndarray类型
KDJ指标j值的时间序列, numpy.ndarray类型
函数使用代码示例:
get_RSI - 相对强弱指标
get_RSI(close, n=6)
使用场景
该函数仅在回测、交易模块可用
函数说明
获取相对强弱指标RSI指标的计算结果
注意事项:
无
参数
close:价格的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
n: 周期, int类型;
返回
RSI指标rsi值的时间序列, numpy.ndarray类型
函数使用代码示例:
get_CCI - 顺势指标
get_CCI(close, n=14)
使用场景
该函数仅在回测、交易模块可用
函数说明
获取顺势指标CCI指标的计算结果
注意事项:
无
参数
high:最高价的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
low:最低价的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
close:收盘价的时间序列数据, numpy.ndarray类型;
n: 周期, int类型;
返回
CCI指标cci值的时间序列, numpy.ndarray类型
函数使用代码示例:
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