Cycle Indicator Functions周期指标函数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Cycle Indicator Functions周期指标函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  希尔伯特变换(Hilbert Transform)是积分变换中的一种,在信号处理领域得到了广泛的应用,而在工程中常用于窄带数字信号的处理。金融市场的波动是非周期、不规律的,但只要存在波动,就可以通过希尔伯特变换寻找其“周期性”。对于股价走势,一般可将其分解为:长期趋势、中短期周期性波动和噪声。在去除长期趋势的情况下,可以利用希尔伯特变换对中短期的周期性波动进行分析。

HT_DCPERIOD: Hilbert Transform-Dominant Cycle Period 希尔伯特变换-主导周期:

ta.HT_DCPERIOD(close),计算价格的周期位置,用作择时的依据。

HT_DCPHASE: Hilbert Transform-Dominant Cycle Phase 希尔伯特变换-主导循环阶段:

ta.HT_DCPHASE(close)

HT_PHASOR: Hilbert Transform-Phasor Components 希尔伯特变换-相位构成:

inphase, quadrature = ta.HT_PHASOR(close), 分解为同相分量和正交分量

HT_SINE: Hilbert Transform-SineWave 希尔伯特变换-正弦波:

sine, leadsine = ta.HT_SINE(close)

HT_TRENDMODE: Hilbert Transform-Trend vs Cycle Mode 希尔伯特变换-趋势与周期模式

ta.HT_TRENDMODE(close)

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import talib as ta
import tushare as ts

plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei]
plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False

def get_data(code, start=2015-01-01):
    df = ts.get_k_data(code, start)
    df.index = pd.to_datetime(df.date)
    df = df.sort_index()
    return df

df = get_data(sh)[[open,close,high,low]]
df[dcperiod] = ta.HT_DCPERIOD(df.close)
df[dcphase] = ta.HT_DCPHASE(df.close)
df[inhpase], df[quadrature] = ta.HT_PHASOR(df.close)
df[sine], df[leadsine] = sine, leadsine = ta.HT_SINE(df.close)
df[trendmode] = ta.HT_TRENDMODE(df.close)

df[[close,dcperiod,dcphase,inhpase,
    quadrature,sine,leadsine,trendmode]
    ].plot(figsize=(20,18), subplots=True, layout=(4,2))
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.2)

技术图片

sdafsd

 

以上是关于Cycle Indicator Functions周期指标函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

talib 中文文档: Momentum Indicator Functions 动量指标

talib 中文文档:# Volatility Indicator Functions 波动率指标函数

[Cycle.js] Introducing run() and driver functions

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