Python CCI指标计算代码

本文提供Python代码实现CCI指标的计算，并附带使用示例。CCI指标是一种用来衡量价格偏离其平均值的程度的技术指标，可以帮助投资者识别超买超卖信号。

import pandas as pd
import numpy as np

def CCI(df, n, constant):
    TP = (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3
    CCI = pd.Series((TP - TP.rolling(n).mean()) / (constant * TP.rolling(n).std()), name='CCI')
    return CCI

参数说明：

df: 包含股票数据的DataFrame
n: 计算CCI指标的周期
constant: CCI指标的常数，一般为0.015

使用方法：

df = pd.read_csv('stock.csv')    # 读取股票数据
df['CCI'] = CCI(df, 20, 0.015)   # 计算CCI指标，周期为20，常数为0.015

示例说明:

df 是包含股票数据的DataFrame，可以通过pandas库中的 read_csv 函数读取CSV文件数据
CCI(df, 20, 0.015) 调用CCI函数计算CCI指标，参数分别为股票数据，周期和常数。
计算后的CCI指标结果会添加到DataFrame的'CCI'列中。

希望本文能够帮助您了解并使用Python代码计算CCI指标。