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揭秘股票高手秘籍：持仓指标公式源码大公开

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在股票投资的世界里，高手们往往拥有独特的秘籍，其中之一就是他们所使用的持仓指标公式。这些公式可以帮助投资者更准确地判断市场趋势，做出更明智的投资决策。今天，我们就来揭秘这些秘籍，并将其中一些经典的持仓指标公式源码公之于众。

一、持仓指标概述

持仓指标是股票分析中的一种工具，它通过分析股票的历史价格和成交量等数据，来预测股票的未来走势。常见的持仓指标包括：

  • 移动平均线（MA）
  • 相对强弱指数（RSI）
  • 平均真实范围（ATR）
  • 布林带（Bollinger Bands）

二、移动平均线（MA）公式源码

移动平均线是衡量股票价格趋势的一种常用指标。以下是计算简单移动平均线（SMA）的公式源码：

def calculate_sma(prices, period):
    return [sum(prices[i:i+period]) / period for i in range(len(prices) - period + 1)]

其中，prices 是股票的历史价格列表，period 是移动平均线的周期。

三、相对强弱指数（RSI）公式源码

相对强弱指数用于衡量股票的超买或超卖状态。以下是计算RSI的公式源码：

def calculate_rsi(prices, period=14):
    gains = [0] * len(prices)
    losses = [0] * len(prices)
    for i in range(1, len(prices)):
        if prices[i] > prices[i-1]:
            gains[i] = prices[i] - prices[i-1]
            losses[i] = 0
        else:
            gains[i] = 0
            losses[i] = prices[i-1] - prices[i]
    avg_gain = sum(gains[-period:]) / period
    avg_loss = sum(losses[-period:]) / period
    rsi = (avg_gain / (avg_gain + avg_loss)) * 100
    return rsi

其中，prices 是股票的历史价格列表，period 是计算RSI的周期。

四、布林带（Bollinger Bands）公式源码

布林带由一个中间的移动平均线和两个标准差组成的上下轨组成。以下是计算布林带的公式源码：

import numpy as np

def calculate_bollinger_bands(prices, period=20, num_std=2):
    sma = np.convolve(prices, np.ones(period), 'valid') / period
    std = np.array([np.std(prices[i:i+period]) for i in range(len(prices) - period + 1)])
    upper_band = sma + std * num_std
    lower_band = sma - std * num_std
    return upper_band, lower_band

其中，prices 是股票的历史价格列表，period 是计算布林带的周期，num_std 是标准差的倍数。

五、总结

以上是几种常见的持仓指标公式源码的介绍。通过学习和使用这些公式，投资者可以更好地了解市场趋势，提高投资成功的概率。当然，这些指标并非万能，投资者在使用时还需结合其他分析方法，谨慎决策。

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