利用Python分析股票（六）：使用matplotlib绘合成图（KDJ）

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接 利用Python分析股票（四）：使用matplotlib绘合成图（K线，均线，成交量）
#19

首先要了解KDJ指标的计算方式

KDJ中的KD是随机指标，随机指标（Stochastic Oscillator，KD），原名 %K and %D（%K&%D）又称为KD指标，是技术分析中的一种动量分析方法，采用超买和超卖的概念，由乔治·莱恩（George C. Lane）在1950年代推广使用。指标借由比较收盘价格和价格的波动范围，预测价格趋势何时逆转。“随机”一词是指价格在一段时间内相对于其波动范围的位置。

当股价趋势上涨时，当日收盘价会倾向接近当日价格波动的最高价；
当股价趋势下跌时，当日收盘价会倾向接近当日价格波动的最低价。

公式：参考Wiki 随机指标

J指標的計算公式為：J = 3×K – 2×D。從使用角度來看，J的實質是反映K值和D值的乖離程度，它的範圍上可超過100，下可低於0。
最早的KDJ指標只有K線和D線兩條線，那個時候也被稱為KD指標，隨着分析技術的發展，KD指標逐漸演變成KDJ指標，引入J指標後，能提高KDJ指標預判行情的能力。

计算RSV，这里学习到DataFrame如何填充Nan字段

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df['MinLow'] = df['Low'].rolling(9, min_periods=9).min()
df['MinLow'].fillna(value = df['Low'].expanding().min(), inplace = True)     #  填充Nan字段
df['MaxHigh'] = df['High'].rolling(9, min_periods=9).max()
df['MaxHigh'].fillna(value = df['High'].expanding().max(), inplace = True)   #  填充Nan字段
df['RSV'] = (df['Close'] - df['MinLow']) / (df['MaxHigh'] - df['MinLow']) * 100
df

微信截图_20210912223513

计算D和K值，这里通过历遍循环来计算K和D，这个方法之前MACD图中没有使用。

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for i in range(len(df)):
    if i==0:     # 第一天
        df.at[i,'K']=50
        df.at[i,'D']=50
    if i>0:
        df.at[i,'K']=df.iloc[i-1]['K']*2/3 + 1/3*df.iloc[i]['RSV']
        df.at[i,'D']=df.iloc[i-1]['D']*2/3 + 1/3*df.iloc[i]['K']
    df.at[i,'J']=3*df.iloc[i]['K']-2*df.iloc[i]['D']
df

微信截图_20210912223537

绘图… 这个参考前面的文章。

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graph_KDJ.plot(df.index, df['K'], 'blue', label='K') 
graph_KDJ.plot(df.index, df['D'], 'green', label='D') 
graph_KDJ.plot(df.index, df['J'], 'purple', label='J') 

graph_KDJ.legend(loc='best')
graph_KDJ.set_ylabel("KDJ")
graph_KDJ.set_xticks(range(0,len(df.index),7))
fig

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最后，我们修改X轴的显示

  • 将坐标轴修改为时间
  • 适当倾斜
  • 小号字体
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graph_KAV.set_xticklabels([df["Date"][index] for index in graph_KAV.get_xticks()])  # 标签设置为日期

for label in graph_KDJ.xaxis.get_ticklabels():
    label.set_rotation(45)
    label.set_fontsize(10)  # 设置标签字体
fig

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