Trend göstergesi HO'lar

Python ile Finansal Alım Satım

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Teknik göstergeler nedir?

Geçmiş piyasa verilerine dayalı matematiksel hesaplamalar
Piyasanın etkin olduğunu ve fiyatın tüm kamu bilgilerini içerdiğini varsayar
Geçmiş fiyat kalıplarına dair içgörü sağlar

Göstergelerin türleri

Trend göstergeleri: bir trendin yönünü veya gücünü ölçer
- Örnek: Hareketli ortalamalar (HO), Ortalama Yönsel Hareket Endeksi (ADX)
Momentum göstergeleri: fiyat hareketinin hızını ölçer
- Örnek: Göreli Güç Endeksi (RSI)
Volatilite göstergeleri: fiyat sapmalarının büyüklüğünü ölçer
- Örnek: Bollinger Bantları

TA-Lib paketi

TA-Lib : Technical Analysis Library

150+ teknik gösterge uygulaması içerir

import talib

Hareketli ortalama göstergeleri

SMA: Basit Hareketli Ortalama
EMA: Üssel Hareketli Ortalama

Özellikler:
- Fiyatla birlikte hareket eder
- Yönü daha iyi göstermek için veriyi yumuşatır

Basit Hareketli Ortalama (SMA)

$ SMA = (P_1+P_2+...+P_n)/n $

# Calculate two SMAs
stock_data['SMA_short'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=10)
stock_data['SMA_long'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=50)

# Print the last five rows
print(stock_data.tail())

             Close  SMA_short  SMA_long
Date                                   
2020-11-24 1768.88    1758.77   1594.74
2020-11-25 1771.43    1760.65   1599.75
2020-11-27 1793.19    1764.98   1605.70
2020-11-30 1760.74    1763.35   1611.71
2020-12-01 1798.10    1765.02   1619.05

SMA’nın görselleştirilmesi

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot SMA with the price
plt.plot(stock_data['SMA_short'], 
         label='SMA_short')
plt.plot(stock_data['SMA_long'], 
         label='SMA_long')
plt.plot(stock_data['Close'], 
         label='Close')

# Customize and show the plot
plt.legend()
plt.title('SMAs')
plt.show()

SMA grafiği

Üssel Hareketli Ortalama (EMA)

$EMA_n = P_n \times multiplier + \text{previous EMA} \times (1-multiplier)$

$multiplier = 2 / (n + 1)$

# Calculate two EMAs
stock_data['EMA_short'] = talib.EMA(stock_data['Close'], timeperiod=10)
stock_data['EMA_long'] = talib.EMA(stock_data['Close'], timeperiod=50)
# Print the last five rows
print(stock_data.tail())

             Close  EMA_short  EMA_long
Date                                   
2020-11-24 1768.88    1748.65   1640.98
2020-11-25 1771.43    1752.79   1646.09
2020-11-27 1793.19    1760.13   1651.86
2020-11-30 1760.74    1760.24   1656.13
2020-12-01 1798.10    1767.13   1661.70

EMA’nın görselleştirilmesi

import matplotlib.pyplot as plt
# Plot EMA with the price
plt.plot(stock_data['EMA_short'], 
         label='EMA_short')
plt.plot(stock_data['EMA_long'], 
         label='EMA_long')
plt.plot(stock_data['Close'], 
         label='Close')

# Customize and show the plot
plt.legend()
plt.title('EMAs')
plt.show()

EMA grafiği

SMA vs. EMA

EMA, en son fiyat hareketine daha duyarlıdır

Aynı bakış penceresiyle hesaplanan SMA ve EMA karşılaştırma grafiği

Hadi pratik yapalım!

Python ile Finansal Alım Satım