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发表于 2023-4-14 12:48:48
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广西壮族自治区南宁市
CCI指标是一种技术分析指标,用于衡量价格波动的程度。CCI的计算过程比较复杂,需要多次的数学运算。以下是CCI指标的Python代码实现:
```python
import numpy as np
def cci(high, low, close, period=20):
typical_price = (high + low + close) / 3
sma = np.mean(typical_price)
mean_deviation = np.mean(np.abs(typical_price - sma))
cci = (typical_price - sma) / (0.015 * mean_deviation)
return cci
```
上述代码使用了NumPy库来进行矢量化计算,以提高计算效率。其中,`high`、`low`、`close`参数分别表示最高价、最低价、收盘价序列,`period`参数表示计算CCI指标所需的时间周期。该函数返回CCI指标的值。具体计算过程如下:
1. 计算典型价格(Typical Price):典型价格是最高价、最低价和收盘价的平均值。
```python
typical_price = (high + low + close) / 3
```
2. 计算平均价值(Simple Moving Average):平均价值是典型价格的简单移动平均值,通常取20日或者14日。
```python
sma = np.mean(typical_price[-period:])
```
3. 计算平均偏差(Mean Deviation):平均偏差是典型价格与平均价值之差的绝对值的平均值。
```python
mean_deviation = np.mean(np.abs(typical_price[-period:] - sma))
```
4. 计算CCI指标(Commodity Channel Index):CCI指标是典型价格与平均价值之差除以0.015倍平均偏差。
```python
cci = (typical_price - sma) / (0.015 * mean_deviation)
```
上述代码中,使用了NumPy的mean函数和abs函数来计算平均值和绝对值。需要注意的是,计算CCI指标需要使用最近的`period`个数据点。在这里,使用`typical_price[-period:]`来获取最近的`period`个典型价格数据点
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