引言
CCI（相对强弱指数）是一种常用的技术分析工具，用于识别股票价格的超买或超卖情况。本文将深入探讨CCI指标的原理，并介绍一种改良后的CCI选股方法。此外，我们将提供一份实战源码，帮助投资者精准捕捉市场机会。
CCI指标原理
CCI指标由唐纳德·兰伯特在1978年发明，它是一种动量指标，用于衡量价格与其移动平均线之间的关系。CCI的计算公式如下：
[ CCI = \frac{TP - DP}{\frac{TP + DP}{2}} \times 100 ]
其中，TP（典型价格）是最高价、最低价和收盘价中的中位数；DP（典型价格）是最高价、最低价和收盘价中的平均数。
CCI指标的值范围在-100到+100之间，当CCI值超过+100时，市场可能处于超买状态；当CCI值低于-100时，市场可能处于超卖状态。
CCI改良选股方法
为了提高CCI指标的选择效果，我们可以对其进行改良。以下是一种改良方法：
- 参数调整：根据市场波动情况，调整CCI指标的计算参数，如移动平均周期等。
- 趋势判断：结合其他指标，如MACD、RSI等，进行趋势判断，提高选股准确性。
- 条件筛选：设定特定的条件，如CCI指标突破特定阈值、与移动平均线的关系等，进行股票筛选。
实战源码
以下是一个基于Python的CCI改良选股源码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 计算CCI指标
df['CCI'] = talib.CCI(df['Close'], timeperiod=14)
# 设置筛选条件
cci_threshold = 100
ma_period = 20
# 筛选股票
filtered_stocks = df[(df['CCI'] > cci_threshold) & (df['Close'] > df['MA20'])]
# 输出筛选结果
print(filtered_stocks[['Date', 'Stock', 'CCI', 'Close', 'MA20']])
在上述代码中，我们使用了talib库来计算CCI指标。首先，我们读取股票数据，然后计算CCI指标。接着，我们设置筛选条件，筛选出CCI值超过100且收盘价高于20日移动平均线的股票。最后，我们输出筛选结果。
总结
CCI改良选股指标可以帮助投资者精准捕捉市场机会。通过调整参数、结合其他指标和设定筛选条件，我们可以提高选股的准确性。本文提供的实战源码可以帮助投资者在实际操作中应用CCI改良选股方法。