在股市中，投资者往往需要借助各种技术指标来分析市场走势，预测股价变动。持仓线指标就是其中一种重要的分析工具。今天，我将为大家揭秘5大持仓线指标，并附上源码图片教程，帮助大家轻松看懂股市走势。
1. 移动平均线（MA）
移动平均线是一种最常用的技术分析工具，它通过计算一定时间段内的平均股价来平滑价格波动，从而揭示出股价的趋势。
源码示例：
import numpy as np
def moving_average(data, window_size):
return np.convolve(data, np.ones(window_size), 'valid') / window_size
图片教程：
2. 相对强弱指数（RSI）
相对强弱指数是一种动量指标，用于衡量股票价格的强弱。RSI值介于0到100之间，通常认为RSI值超过70表示股票过热，低于30表示股票过冷。
源码示例：
def rsi(data, window_size):
delta = np.diff(data)
gain = (delta > 0).astype(float)
loss = -gain
avg_gain = np.convolve(gain, np.ones(window_size), 'valid') / window_size
avg_loss = np.convolve(loss, np.ones(window_size), 'valid') / window_size
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
图片教程：
3. 布林带（Bollinger Bands）
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线组成。当股价触及布林带上下轨时，可能预示着市场的反转。
源码示例：
def bollinger_bands(data, window_size, num_std):
ma = moving_average(data, window_size)
std = np.std(data)
upper_band = ma + (std * num_std)
lower_band = ma - (std * num_std)
return ma, upper_band, lower_band
图片教程：
4. 平均方向性指数（ADX）
平均方向性指数用于衡量市场趋势的强度。ADX值越高，市场趋势越强。
源码示例：
def adx(data, window_size):
plus_di = np.zeros_like(data)
minus_di = np.zeros_like(data)
plus_di[1:] = np.where(data[1:] > data[:-1], data[1:] - data[:-1], 0)
minus_di[1:] = np.where(data[1:] < data[:-1], data[:-1] - data[1:], 0)
plus_di_sum = np.convolve(plus_di, np.ones(window_size), 'valid')
minus_di_sum = np.convolve(minus_di, np.ones(window_size), 'valid')
plus_di_sum = plus_di_sum / np.maximum(1, np.sqrt(plus_di_sum))
minus_di_sum = minus_di_sum / np.maximum(1, np.sqrt(minus_di_sum))
adx = np.abs(plus_di_sum - minus_di_sum) / (plus_di_sum + minus_di_sum)
return adx
图片教程：
5. 持仓量指标（Volume）
持仓量指标用于衡量市场参与者的活跃程度。通常情况下，当股价上涨时，持仓量增加，表明市场看涨；反之，当股价下跌时，持仓量减少，表明市场看跌。
源码示例：
def volume(data):
return np.diff(data)
图片教程：
通过以上5大持仓线指标，投资者可以更全面地了解市场走势，从而做出更明智的投资决策。希望本文对大家有所帮助！