12 ta-lib STOCH(KD指标)

Stochastic Oscillator Slow (Stoch)更直接的理解就是我们常用的KDJ指标中的KD指标。是由两条线一条是快速确认线,另外一条是慢速主干线组成。可以参考链接*Talib推荐STOCH参考*****计算方法:随机线有四种,分别是: FASTK, FASTD, SLOWK and SLOWD,D是由K经过变化得到。具体计算如下图。

image.png
import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')
import seaborn as sns
sns.set_style('white')
from matplotlib import dates
import matplotlib as mpl
%matplotlib inline
myfont =mpl.font_manager.FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc",size=14)
plt.rcParams["figure.figsize"] = (20,10)


dw = ts.get_k_data("600600")
dw = dw[300:]
dw.index = range(len(dw))
dw['slowk'], dw['slowd'] = ta.STOCH(dw['high'].values,
                        dw['low'].values,
                        dw['close'].values,
                        fastk_period=9,
                        slowk_period=3,
                        slowk_matype=0,
                        slowd_period=3,
                        slowd_matype=0)
fig = plt.figure(figsize=(20,10))
fig.set_tight_layout(True)
ax1 = fig.add_subplot(111)
#fig.bar(dw.index, dw.volume, align='center', width=1.0)
ax1.plot(dw.index, dw.close, '-', color='g')

ax2 =ax1.twinx()
ax2.plot(dw.index, dw.slowk, '-', color='r')
ax2.plot(dw.index, dw.slowd, '-', color='b')
ax2.plot(dw.index, [90]*len(dw), '-', color='m')
ax2.plot(dw.index, [10]*len(dw), '-', color='m')

ax1.set_ylabel(u"股票价格(绿色)",fontproperties=myfont, fontsize=16)
ax2.set_ylabel(u"STOCH",fontproperties=myfont, fontsize=16)
ax1.set_title(u"绿色是股票价格,红色(右轴)STOCH",fontproperties=myfont, fontsize=16)
# plt.xticks(bar_data.index.values, bar_data.barNo.values)
ax1.set_xlabel(u"STOCH",fontproperties=myfont,fontsize=16)
ax1.set_xlim(left=-1,right=len(dw))
ax1.grid()
plt.legend(loc='upper left')
STOCH
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 195,898评论 5 462
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,401评论 2 373
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 143,058评论 0 325
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,539评论 1 267
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,382评论 5 358
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,319评论 1 273
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,706评论 3 386
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,370评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,664评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,715评论 2 312
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,476评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,326评论 3 313
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,730评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,003评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,275评论 1 251
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,683评论 2 342
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,877评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容