MA-uri indicatori de trend

Tranzacționare financiară în Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Ce sunt indicatorii tehnici?

Calcule matematice bazate pe date istorice de piață
Presupun că piața este eficientă și prețul reflectă toate informațiile publice
Ajută traderii să înțeleagă tiparele istorice de preț

Tipuri de indicatori

Indicatori de trend: măsoară direcția sau intensitatea unui trend
- Exemplu: medii mobile (MA), Average Directional Movement Index (ADX)
Indicatori de impuls: măsoară viteza mișcării prețului
- Exemplu: Relative Strength Index (RSI)
Indicatori de volatilitate: măsoară amplitudinea deviațiilor de preț
- Exemplu: Bollinger Bands

Pachetul TA-Lib

TA-Lib: Technical Analysis Library

Include peste 150 de implementări de indicatori tehnici

import talib

Indicatori de medie mobilă

SMA: Media mobilă simplă
EMA: Media mobilă exponențială

Caracteristici:
- Urmăresc prețul
- Netezesc datele pentru a indica mai bine direcția prețului

Media mobilă simplă (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

Reprezentarea grafică a SMA

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()

Grafic SMA

Media mobilă exponențială (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

Reprezentarea grafică a EMA

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()

Grafic EMA

SMA vs. EMA

EMA este mai sensibilă la mișcările recente ale prețului

Grafic comparativ SMA vs. EMA calculat cu aceeași fereastră de timp

Să exersăm!

Tranzacționare financiară în Python