macdtalib算法

㈠ 求MACD手工计算方法

解决第一个问题,平均线,平均线就是10日收盘价相加除以10,以你的例子数值为例

十日均线

第一天(因只有10天数据所以10日均线只有1天数值,如果有11天数据,第二天10日均线等于从第2天到第11天的10天数值相加后除以10数值相加)

(2+2.2+2.4+2.6+2.8+3.0+3.2+3+2.5+2.2)/10=2.59

5日均线

第一天

(2+2.2+2.4+2.6+2.8)=2.4

第二天

(2.2+2.4+2.6+2.8+3.0)=2.6

以此类推

指数移动平均EMA

(有两种算法,结果值有一定误差但大致相同)

指数移动平均的意思是为最新的一天数据加上一定百分比的权重,

第一种(按百分比权重)

公式为:今天指数移动平均值=(今天收盘价*百分比权重)+昨日的指数移动平均值*(1-百分比权重)

第二种(按周期)(周期就是多天)

(大多数软件计算方法采用第二种)

今日指数移动平均=(今天收盘价*2+昨天指数移动平均值*(n周期-1))/(n周期+1)

注:两种算法第一天的值等于收盘价从第二天开始计算

周期可以转换为百分比

百分比=2/(n周期+1)

n周期=(2/百分比-1)四舍五入取整数

举例

12日这个参数实际代表15%的权重,

2/(12+1)约等于15%

26日这个参数代表7.5%的权重

2/(26+1)约等于7.5%

下面计算你的macd值吧 2，2.2，2.4，2.6，2.8，3.0，3.2，3，2.5，2.2。用MACD(6,9,3)

(采用软件常用的周期计算法)

第一天6日ema=2

第二天6日ema=(2.2*2+2*(6-1))/(6+1)=2.057143

第三天6日ema=(2.4*2+2.057143*(6-1))/(6+1)=2.155102

......等等以此类推9日ema也这么每天都计算出来

DIF=6日ema-9日ema

DEA=DIF的在算一遍3日的ema

MACD=(DIF-DEA)*2

用Excel很容易就算出来了

图片就是你假设的数值做成的macd

㈡ MACD的算法要求通俗易懂的

SHORT(短期)、LONG(长期)、M天数，一般为12、26、9 公式如下所示： 加权平均指数（ＤＩ）=（当日最高指数+当日收盘指数+2倍的当日最低指数） 十二日平滑系数（Ｌ１２）=2/（12+1）=0.1538 二十六日平滑系数（Ｌ２６）=2/（26+1）=0.0741 十二日指数平均值（１２日ＥＭＡ）=L12×当日收盘指数 + 11/（12+1）×昨日的12日EMA 二十六日指数平均值（２６日ＥＭＡ）=L26×当日收盘指数 + 25/（26+1）×昨日的26日EMA EMA（Exponential Moving Average），指数平均数指标。也叫EXPMA指标，它也是一种趋向类指标，指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权是随时间而指数式递减，越近期的数据加权越重，但较旧的数据也给予一定的加权。 差离率（ＤＩＦ）=12日EMA-26日EMA 九日DIF平均值（DEA）=最近9日的DIF之和/9 ＭＡＣＤ=（当日的DIFF-当日的DEA）×2

㈢ MACD指标的原理和计算方法！

MACD利用收盘价的短期（常用为12日）指数移动平均线与长期（常用为26日）指数移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出研判的技术指标。

1. MACD金叉：DIFF 由下向上突破 DEA，为买入信号。

2. MACD死叉：DIFF 由上向下突破 DEA，为卖出信号。

3. MACD 绿转红：MACD 值由负变正，市场由空头转为多头。

4. MACD 红转绿：MACD 值由正变负，市场由多头转为空头。

5. DIFF 与 DEA 均为正值,即都在零轴线以上时，大势属多头市场，DIFF 向上突破 DEA，可作买入信号。

6. DIFF 与 DEA 均为负值,即都在零轴线以下时，大势属空头市场，DIFF 向下跌破 DEA，可作卖出信号。

7. 当 DEA 线与 K 线趋势发生背离时为反转信号。

8. DEA 在盘整局面时失误率较高,但如果配合RSI 及KDj指标可适当弥补缺点。

㈣ macd是什么怎么运算得到的怎么使用

MACD称为指数平滑异同移动平均线(Moving Average Convergence and Divergence)。是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线, MACD的意义和双移动平均线基本相同, 但阅读起来更方便。
当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。ＭＡＣＤ是Geral Appel 于1979年提出的，它是一项利用短期（常用为12日）移动平均线与长期（常用为26日）移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出研判的技术指标。
公式算法:
DIFF线（Difference）收盘价短期、长期指数平滑移动平均线间的差，也就是（12个交易日的指数平滑移动平均线）-（26个交易日的指数平滑移动平均线），例如从2009年1月5日--2009年1月20日（扣除4个周末，共计12个交易日），用这12个交易日的收盘价算出一个滑动平均值，就是12个交易日的指数平滑移动平均线。（算法在下边，至于计算公式产生的原因就不要研究了，总之专家）
DEA线（Difference Exponential Average）DIFF线的M日指数平滑移动平均线 ，DIFF本身就是12日平均减去26日平均所得的“值差”，而DEA则是这个连续9日的这个“差值”的平均数（就是简单的算数平均数），
MACD线DIFF线与DEA线的差，彩色柱状线。
参数：SHORT(短期)、LONG(长期)、M 天数，一般为12、26、9
公式如下所示：
加权平均指数（ＤＩ）=（当日最高指数+当日收盘指数+2倍的当日最低指数）
十二日平滑系数（Ｌ１２）=2/（12+1）=0.1538
二十六日平滑系数（Ｌ２６）=2/（26+1）=0.0741
十二日指数平均值（１２日ＥＭＡ）=L12×当日收盘指数+11/（12+1）×昨日的12日EMA
二十六日指数平均值（２６日ＥＭＡ）=L26×当日收盘指数+25/（26+1）×昨日的26日EMA
差离率（ＤＩＦ）=12日EMA-26日EMA
九日DIF平均值（DEA） =最近9日的DIF之和/9
柱状值（ＢＡＲ）=DIF-DEA
ＭＡＣＤ=（当日的DIF-昨日的DIF）×0.2+昨日的MACD

㈤ MACD指标算法

MACD-公式算法：
DIF线（Difference）收盘价短期、长期指数平滑移动平均线间的差
DEA线（Difference Exponential Average）DIFF线的M日指数平滑移动平均线
MACD线DIFF线与DEA线的差，彩色柱状线
参数：SHORT(短期)、LONG(长期)、M天数，一般为12、26、9
公式如下所示：加权平均指数（DI）=（当日最高指数+当日收盘指数+2倍的当日最低指数） 十二日平滑系数（S12）=2/（12+1）=0.1538
二十六日平滑系数（L26）=2/（26+1）=0.0741
十二日指数平均值（12日EMA）=L12×当日收盘指数 + 11/（12+1）×昨日的12日EMA
二十六日指数平均值（26日EMA）=L26×当日收盘指数 + 25/（26+1）×昨日的26日EMA

㈥ 请问这个MACD是怎么计算的，看着不太明白呢

首先macd是均线指标,
macd首先计算的是两根指数移动平均线,ema
一根为12日,一根是26日.
这两根均线的差值就是diff值
在把dif值进行再次9日均线处理就是dea值,
在用diff值减dea的值就是macd指标,(乘以2是为了显示的更清楚)
你看不明白的公式的地方应该不是macd计算的方法,而是指数均线的计算方法你应该不会,
很多人都不知道macd指标为什么用12和26这两个参数,因为是倍数关系.
12代表了15%是2/(12+1)约等于15%
26代表了7.5%是2/(26+1)约等于7.5%
你可以用excel试一下,用今天的收盘价*15%+昨天ema*(1-15%)和12日均线走势基本是一样的.这就是指数移动平均线的算法.
你截图处蓝色区域2*收盘价/(12+1)+11*昨日ema/(12+1)就是在计算12日和26日的指数移动平均线呢.

㈦ 怎样使用tushare的提供的数据与库talib计算macd

安装TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3：将源代码下载到本地python setup.py install
升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号：
pip search tushare
2、升级TuShare：
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
获取历史交易数据
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('600848')
ts.get_hist_data('600848'，ktype='W') #获取周k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='M') #获取月k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='5') #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='15') #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='30') #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='60') #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data('sh'）#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data('sz'）#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data('hs300'）#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data('sz50'）#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data('zxb'）#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data('cyb'）#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data('000756','2015-03-27')
df.head(10)
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes('000581')
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明：
0：name，股票名字
1：open，今日开盘价
2：pre_close，昨日收盘价
3：price，当前价格
4：high，今日最高价
5：low，今日最低价
6：bid，竞买价，即“买一”报价
7：ask，竞卖价，即“卖一”报价
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金额（元 CNY）
10：b1_v，委买一（笔数 bid volume）
11：b1_p，委买一（价格 bid price）
12：b2_v，“买二”
13：b2_p，“买二”
14：b3_v，“买三”
15：b3_p，“买三”
16：b4_v，“买四”
17：b4_p，“买四”
18：b5_v，“买五”
19：b5_p，“买五”
20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume）
21：a1_p，委卖一（价格 ask price）
...
30：date，日期
31：time，时间

㈧ 关于股票中的MACD的公式

EMA（Exponential Moving Average），指数平均数指标。也叫EXPMA指标，它也是一种趋向类指标，指数平均数指标是以指数式递减加权的移动平均。 求X的N日指数平滑移动平均，在股票公式中一般表达为：EMA（X，N），它真正的公式表达是：当日指数平均值=平滑系数*（当日指数值-昨日指数平均值）+昨日指数平均值；平滑系数=2/（周期单位+1）；由以上公式推导开，得到：EMA(C,N)=2*C/(N+1)+(N-1)/(N+1)*昨天的指数收盘平均值； 算法是：若Y=EMA(X，N)，则Y=[2*X+(N-1)*Y’]/(N+1)，其中Y’表示上一周期的Y值。

㈨ 股票里macd.dea怎么算得

大智慧中的公式跟你上面说的不太一样
DEA=EMA(DIFF,M)
你看看是否哪儿不完全一致

㈩ MACD计算

在分析软件中,一般用ema(close,12)即可
ema具体算法如下:
假定昨天的ema值标记为ema(-1),今天的ema值标记为ema,当前数据用收盘价close
平滑天数用参数N标记
则 ema=(2*close+(N-1)*ema(-1))/(N+1)
这里,第一天的ema值取close值
N=12:
ema=(2*close+11*ema(-1))/13
由于ema计算是从第一个数据连续计算的,如果从中间某个点开始计算,理论上与从第一个开始计算数据会有所差别,不过,在连续运算一定步数之后,差别会小到可以忽略不计的程度,至于具体需要计算多少步,看需要的计算精度来定了