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2024年4月25日发(作者：html网站怎么给别人看)
博学笃行 自强不息
股旁网指标公式源码
股旁网是一家致力于提供股票相关数据和指标计算的在线平台。该
平台提供了各种股票指标的计算方法和公式。在本文中，我们将提
供一些常见的股票指标公式的源码，并对其进行详细的说明。
1. 均线指标
均线指标是股票技术分析中常用的指标之一，它用于计算股票价格
的平均值。均线指标有多种不同的计算方法，其中最常用的是简单
移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。下面是这两种均
线指标的计算方法的源码示例：
1.1 简单移动平均线（Simple Moving Average, SMA）
```python
def sma(data, n):
return sum(data[-n:]) / n
```
上述代码中的data是一个包含股票价格数据的数组，n表示均线的
周期。这个函数将返回指定周期内的简单移动平均线值。
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1.2 指数移动平均线（Exponential Moving Average, EMA）
```python
def ema(data, n):
k = 2 / (n + 1)
ema = [data[0]]
for i in range(1, len(data)):
(data[i] * k + ema[i-1] * (1 - k))
return ema[-1]
```
上述代码中的data和n的含义与简单移动平均线相同。该函数将
返回指定周期内的指数移动平均线值。
2. 相对强弱指标（Relative Strength Index, RSI）
相对强弱指标用于判断股票价格的超买和超卖状态。RSI的计算方
法较为复杂，下面是其源码示例：
```python
def rsi(data, n):
length = len(data)
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up_moves = [0] * length
down_moves = [0] * length
for i in range(1, length):
diff = data[i] - data[i - 1]
if diff > 0:
up_moves[i] = diff
else:
down_moves[i] = abs(diff)
avg_up = sma(up_moves, n)
avg_down = sma(down_moves, n)
rs = avg_up / avg_down
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
```
上述代码中的data和n的含义与前面的示例相同。该函数将返回
指定周期内的相对强弱指标值。
3. 布林线指标（Bollinger Bands）
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布林线指标可以用来度量股票价格的波动性。它由三条曲线组成：
上轨线、中轨线和下轨线。下面是布林线指标的计算方法的源码示
例：
```python
def bollinger_bands(data, n):
sma = sma(data, n)
std_dev = (data[-n:])
upper_band = sma + 2 * std_dev
lower_band = sma - 2 * std_dev
return upper_band, sma, lower_band
```
上述代码中的data和n的含义与前面的示例相同。该函数将返回
指定周期内的布林线指标的上轨线、中轨线和下轨线的值。
以上是一些常见股票指标的计算方法的源码示例。通过以上代码，
您可以了解这些指标的计算原理，并根据自己的需求进行修改和优
化。在编写实际应用时，请注意对输入数据的处理和异常情况的处
理。希望以上内容对您有所帮助！
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