Python Finance: Wie Macd Indikator für Signale Strategie verwenden?

Question

Ich versuche, meinen Kopf über Lagerdaten und seine Implementierung in Python zu bekommen. Beim Start verwende ich MACD Indikator in Python stockstats Bibliothek.

Ich möchte wissen, wenn ich 100 OHLC-Einträge einer bestimmten Aktie habe, wie kann ich MACD-Ausgabe verwenden, um Signale zu erzeugen, ob ich kaufen oder verkaufen oder halten sollte? In Graph kann man visualisieren, aber in Bezug auf die Programmierung, wie bekomme ich die Idee? Beispielcode unten angegeben:

import pandas as pd 
from stockstats import StockDataFrame as Sdf 
from pandas_datareader import data, wb 

data = pd.read_csv('data.csv') 

stock = Sdf.retype(data) 
print(stock.get('pdi')) 

Es Ausgang erzeugt, wie unten angegeben:

0  0.000000e+00 
1  -8.951923e-08 
2  1.758777e-07 
3  -3.844324e-08 
4  -2.217396e-07 
5  -3.893329e-07 
6  -2.373225e-07 
7  -5.082528e-07 
8  -8.260595e-07 
9  -1.099751e-06 
10  -1.429675e-06 
11  -1.211562e-06 
12  -8.230303e-07 
13  -5.163039e-07 
14  -4.979626e-07 
15  -4.777865e-07 
16  -6.217018e-07 
17  -1.145459e-06 
18  -1.461550e-06 
19  -1.744250e-06 
20  -1.677791e-06 
21  -1.820319e-06 
22  -2.024092e-06 
23  -1.958413e-06 
24  -2.450087e-06 
25  -2.805521e-06 
26  -3.443776e-06 
27  -4.047889e-06 
28  -4.839084e-06 
29  -5.208106e-06 
      ...  
1410 4.856951e-06 
1411 6.075773e-06 
1412 9.159968e-06 
1413 9.985022e-06 
1414 1.069234e-05 
1415 1.140865e-05 
1416 1.136520e-05 
1417 1.156541e-05 
1418 1.065633e-05 
1419 9.176497e-06 
1420 9.275813e-06 
1421 8.254755e-06 
1422 7.583274e-06 
1423 7.301820e-06 
1424 6.959007e-06 
1425 6.292826e-06 
1426 8.411427e-06 
1427 8.746155e-06 
1428 1.112640e-05 
1429 1.299290e-05 
1430 1.398810e-05 
1431 1.441297e-05 
1432 1.509612e-05 
1433 1.462091e-05 
1434 1.436198e-05 
1435 1.390849e-05 
1436 1.419959e-05 
1437 1.554140e-05 
1438 1.884861e-05 
1439 2.163656e-05 
Name: macd, Length: 1440, dtype: float64 

Answer 1

Hier gehen Sie _{. . . mit Erläuterungen in den Kommentaren}

import pandas as pd 
from stockstats import StockDataFrame as Sdf 

data = pd.read_csv('data.csv') 

stock = Sdf.retype(data) 

signal = stock['macds']  # Your signal line 
macd = stock['macd']   # The MACD that need to cross the signal line 
#            to give you a Buy/Sell signal 
listLongShort = ["No data"] # Since you need at least two days in the for loop 

for i in range(1, len(signal)): 
    #       # If the MACD crosses the signal line upward 
    if macd[i] > signal[i] and macd[i - 1] <= signal[i - 1]: 
     listLongShort.append("BUY") 
    #       # The other way around 
    elif macd[i] < signal[i] and macd[i - 1] >= signal[i - 1]: 
     listLongShort.append("SELL") 
    #       # Do nothing if not crossed 
    else: 
     listLongShort.append("HOLD") 

stock['Advice'] = listLongShort 

# The advice column means "Buy/Sell/Hold" at the end of this day or 
# at the beginning of the next day, since the market will be closed 

print(stock['Advice'])