【转】python获取计算股票技术指标DIF/DEA/MACD

http://t.csdn.cn/8hd5jhttp://t.csdn.cn/8hd5jpython有几个股票数据获取接口，如tushare，但其只能获取到一般指标，且是积分制，即如果要获取更多的指标和接口，则需要做任务提高积分；pytdx可以获取到基本指标，且速度较快，性能比较稳定；talib可以获取到股票高级技术量化指标，但经过测试，其获取到的数据与各大第三方股票软件数据不一致，如通达信、同花顺、东方财富.

先了解一下DIF、DEA、MACD指标的计算方式：

dif/dea/macd计算公式

经过调查，之所以有差距，是因为talib的DIF/DEA/MACD指标计算中用到的初始EMA指标，是将我们调用时间段的起始日EMA赋值为0，而各大交易软件商则将其股票上市日的EMA赋值为0.

那是不是我们将调用数据的起始时间定为股票上市时间就可以了呢，当然可以，利用tushare接口可以获取到股票的上市时间，但这样不能一次性获取所有，比较麻烦，需要单个调用。故知道了计算公式的我们可以自己计算。

代码如下：

1. #导入相关模块
2. from __future__ import print_function, absolute_import
3. from gm.api import *
4. import pandas as pd
5. import numpy as np
6. import tushare as ts
7. from datetime import date,timedelta,datetime
8. import time
10. #单只股票计算函数
11. def MACD(ts_code,start_time, end_time):
13. # 取历史数据，取到上市首日
14. ts.set_token('###########################')
15. pro=ts.pro_api()
16. data=pro.daily(ts_code=ts_code)
17. data.sort_values(by='trade_date',inplace=True)
19. # 将数据转化为dataframe格式
20. #data['bob'] = data['bob'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')).tolist()
22. # 计算EMA(12)和EMA(16)
23. data['EMA12'] = data['close'].ewm(alpha=2 / 13, adjust=False).mean()
24. data['EMA26'] = data['close'].ewm(alpha=2 / 27, adjust=False).mean()
26. # 计算DIFF、DEA、MACD
27. data['DIFF'] = data['EMA12'] - data['EMA26']
28. data['DEA'] = data['DIFF'].ewm(alpha=2 / 10, adjust=False).mean()
29. data['MACD'] = 2 * (data['DIFF'] - data['DEA'])
31. # 上市首日，DIFF、DEA、MACD均为0
32. data['DIFF'].iloc[0] = 0
33. data['DEA'].iloc[0] = 0
34. data['MACD'].iloc[0] = 0
36. # 按照起止时间筛选
37. MACD = data[(data['trade_date'] >= start_time)]
39. return MACD
41. # 测试一下
42. ts.set_token('############################')
43. pro=ts.pro_api()
44. #获取主板上市股票
45. stocks = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', market='',fields='ts_code,symbol,name,industry,list_date')
46. df=pd.DataFrame()
47. x=0
48. n=len(stocks['ts_code'])
49. for i in list(stocks['ts_code']):
50. try:
51. a= MACD(ts_code = i,start_time = '2021-01-01',end_time = '20210308')
52. df=pd.concat([df,a],axis=0)
53. print(i)
54. time.sleep(0.301)
55. except:
56. pass
59. df= MACD(ts_code='',start_time = '2021-01-01',end_time = '20210308')
60. df.to_excel('cast.xlsx')

这里用了tushare获取股票的基本数据，然后进行计算。下面是UP主获取到的数据，经与交易软件对比，四舍五入后完全一致，感兴趣的小伙伴可以自己尝试一下。

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