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用python 计算连续五天的DIF和DEF

时间: 2024-12-06 14:25:35 浏览: 87

在Python中，为了计算连续五天的DIF（快离差）和DEA（慢离差率），你需要首先理解这两个指标是如何从每日价格数据生成的。DIF是快速移动平均线减去慢速移动平均线，而DEA则是DIF的平滑值。假设你已经有了一个包含每日收盘价的Pandas DataFrame `stock_df`，其中有一列名为`Close`： ```python import pandas as pd import numpy as np # 假设df是你的数据，日期是索引，Close是收盘价列 df = pd.read_csv('your_stock_data.csv') # 替换为你的CSV文件路径 def calculate_dif_dea(df, short_window=12, long_window=26, smooth_window=9): # 指定短期和长期移动平均线的窗口大小 df['fast_ema'] = df['Close'].ewm(span=short_window).mean() df['slow_ema'] = df['Close'].ewm(span=long_window).mean() # 计算DIF（快离差） df['DIF'] = df['fast_ema'] - df['slow_ema'] # 计算DEA（慢离差率），这里是基于DIF的简单移动平均 df['DEA'] = df['DIF'].rolling(smooth_window).mean() # 只保留连续五天的DIF和DEA df = df.iloc[-5:] # 获取最后五天的数据 return df[['DIF', 'DEA']] # 调用函数 result = calculate_dif_dea(df) print(result) ``` 这会返回一个DataFrame，包含最近五天的DIF和DEA数据。

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