J、D、K指标Python实现与可视化

J、D、K指标Python实现与可视化

J、D、K指标是常用的技术指标，用于判断市场趋势和超买超卖情况。本文将使用Python语言实现J、D、K指标的计算和可视化。

计算公式：

VAR1 = (2*CLOSE+HIGH+LOW)/4
VAR2 = EMA(EMA(EMA(VAR1,4),4),4)
J = (VAR2-REF(VAR2,1))/REF(VAR2,1)*100
D = MA(J,3)
K = MA(J,1)

Python代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据已加载到DataFrame中，包含CLOSE、HIGH、LOW列

# 计算VAR1
VAR1 = (2*df['CLOSE'] + df['HIGH'] + df['LOW']) / 4

# 计算VAR2
VAR2 = df['VAR1'].ewm(span=4).mean().ewm(span=4).mean().ewm(span=4).mean()

# 计算J
J = (VAR2 - VAR2.shift(1)) / VAR2.shift(1) * 100

# 计算D
D = pd.Series(J).rolling(window=3).mean()

# 计算K
K = pd.Series(J).rolling(window=1).mean()

# 可视化
plt.plot(J, color='black', label='J')
plt.plot(D, color='blue', label='D')
plt.plot(K, color='red', label='K')
plt.legend()
plt.show()

代码解释：

1. 首先，我们使用pandas库加载数据，并假设数据已经包含CLOSE、HIGH、LOW列。
2. 然后，根据公式计算VAR1、VAR2、J、D、K指标。
3. 最后，使用matplotlib库将J、D、K指标可视化。

注意：

• 该代码需要安装pandas和matplotlib库。
• 您可以根据自己的数据调整代码中的参数。
• J、D、K指标的具体含义和使用方法请参考相关文献。