ट्रेंड इंडिकेटर MAs

Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग

Chelsea Yang

Data Science Instructor

टेक्निकल इंडिकेटर क्या हैं?

ऐतिहासिक मार्केट डेटा पर आधारित गणनाएँ
मानते हैं कि मार्केट कुशल है और कीमत में सारी सार्वजनिक जानकारी शामिल है
ट्रेडरों को पिछले प्राइस पैटर्न समझने में मदद करती हैं

इंडिकेटर के प्रकार

ट्रेंड इंडिकेटर: किसी ट्रेंड की दिशा या ताकत मापते हैं
- उदाहरण: Moving averages (MA), Average Directional Movement Index (ADX)
मोमेंटम इंडिकेटर: प्राइस मूवमेंट की गति मापते हैं
- उदाहरण: Relative Strength Index (RSI)
वोलैटिलिटी इंडिकेटर: प्राइस विचलन की मात्रा मापते हैं
- उदाहरण: Bollinger Bands

TA-Lib पैकेज

TA-Lib : Technical Analysis Library

150+ टेक्निकल इंडिकेटर के इम्प्लीमेंटेशन शामिल

import talib

मूविंग एवरेज इंडिकेटर

SMA: Simple Moving Average
EMA: Exponential Moving Average

विशेषताएँ:
- कीमत के साथ चलती हैं
- डेटा को स्मूद करती हैं ताकि प्राइस डायरेक्शन बेहतर दिखे

सिंपल मूविंग एवरेज (SMA)

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

# दो SMA कैलकुलेट करें
stock_data['SMA_short'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=10)
stock_data['SMA_long'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=50)

# आखिरी पाँच पंक्तियाँ प्रिंट करें
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 प्लॉट करना

import matplotlib.pyplot as plt

# कीमत के साथ SMA प्लॉट करें
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')

# प्लॉट कस्टमाइज़ करें और दिखाएँ
plt.legend()
plt.title('SMAs')
plt.show()

SMAs का प्लॉट

एक्स्पोनेंशियल मूविंग एवरेज (EMA)

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

$multiplier = 2 / (n + 1)$

# दो EMA कैलकुलेट करें
stock_data['EMA_short'] = talib.EMA(stock_data['Close'], timeperiod=10)
stock_data['EMA_long'] = talib.EMA(stock_data['Close'], timeperiod=50)
# आखिरी पाँच पंक्तियाँ प्रिंट करें
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 प्लॉट करना

import matplotlib.pyplot as plt
# कीमत के साथ EMA प्लॉट करें
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')

# प्लॉट कस्टमाइज़ करें और दिखाएँ
plt.legend()
plt.title('EMAs')
plt.show()

EMA का प्लॉट

SMA बनाम EMA

EMA हाल के प्राइस मूवमेंट के प्रति अधिक संवेदनशील होता है

उसी लुकबैक विंडो से निकले SMA बनाम EMA का प्लॉट

अभ्यास करते हैं!

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