股票中dk指标什么意思
股票DK指标是一种技术分析指标,是根据动态区间的高点和低点来确定股票价格波动的强度和方向的指标。下面是一个简单的DK指标的源码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def calculate_dk(df, window):
high_price = df['high']
low_price = df['low']
close_price = df['close']
dk = pd.DataFrame(index=df.index)
dk['high_window'] = high_price.rolling(window=window).max()
dk['low_window'] = low_price.rolling(window=window).min()
dk['range'] = dk['high_window'] dk['low_window']
dk['amplitude'] = close_price close_price.shift(1)
dk['dk'] = dk['amplitude'] / dk['range']
return dk['dk']
使用示例
data = {
'date': ['20220101', '20220102', '20220103', '20220104', '20220105'],
'high': [10, 12, 14, 16, 18],
'low': [8, 10, 12, 14, 16],
'close': [9, 11, 13, 15, 17]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
dk = calculate_dk(df, window=3)
print(dk)
```
在这个示例中,假设我们有一个包含股票高价、低价和收盘价的数据框(DataFrame),我们定义了一个函数`calculate_dk`来计算DK指标。该函数接收一个数据框和一个窗口参数作为输入。窗口参数用于指定计算DK指标所用的动态区间的长度。
在函数内部,我们首先从数据框中提取高价、低价和收盘价的列。使用`rolling`函数和`max`方法计算动态区间内的最高价,并存储在`high_window`列中。类似地,使用`rolling`函数和`min`方法计算动态区间内的最低价,并存储在`low_window`列中。我们计算波动范围(`range`列)和收盘价的波动幅度(`amplitude`列)。通过将波动幅度除以波动范围,得到DK指标的值,并存储在`dk`列中。
使用示例中的数据,我们创建了一个名为`df`的数据框,并将日期列设置为索引。我们调用`calculate_dk`函数来计算DK指标并打印结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,用于演示如何计算DK指标。实际应用中,你可能需要根据自己的需求进行适当的修改和调整。为了正确使用该代码,你可能还需要安装一些必要的Python库,如pandas和numpy。
希望这个示例能帮助你理解如何编写DK指标的源码。如果你有任何进一步的问题或需要更多帮助,请随时提问。
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