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1、股票里面的kdj
# 参数：
# stock_code：股票代码
# start_date：开始日期
# end_date：结束日期
# 返回值：
# DataFrame：date,open,high,low,close,k,d,j
def get_kdj(self, stock_code, start_date, end_date):
df = self.get_k_data(stock_code, start_date, end_date)
df['low_list'] = df['low'].rolling(9).min()
df['high_list'] = df['high'].rolling(9).max()
df['rsv'] = (df['close'] - df['low_list']) / (df['high_list'] - df['low_list']) * 100
df['k'] = df['rsv'].ewm(com=2).mean()
df['d'] = df['k'].ewm(com=2).mean()
df['j'] = 3 * df['k'] - 2 * df['d']
df = df.drop(['low_list', 'high_list', 'rsv'], axis=1)
return df
# 获取股票里面的macd
# 参数：
# stock_code：股票代码
# start_date：开始日期
# end_date：结束日期
# 返回值：
# DataFrame：date,open,high,low,close,dif,dea,macd
def get_macd(self, stock_code, start_date, end_date):
df = self.get_k_data(stock_code, start_date, end_date)
df['ema12'] = df['close'].ewm(span=12).mean()
df['ema26'] = df['close'].ewm(span=26).mean()
df['dif'] = df['ema12'] - df['ema26']
df['dea'] = df['dif'].ewm(span=9).mean()
df['macd'] = 2 * (df['dif'] - df['dea'])
df = df.drop(['ema12', 'ema26'], axis=1)
return df
# 获取股票里面的boll
# 参数：
# stock_code：股票代码
# start_date：开始日期
# end_date：结束日期
# 返回值：
# DataFrame：date,open,high,low,close,mid,upper,lower
def get_boll(self, stock_code, start_date, end_date):
df = self.get_k_data(stock_code, start_date, end_date)
df['mid'] = df['close'].rolling(20).mean()
df['std'] = df['close'].rolling(20).std()
df['upper'] = df['mid'] + 2 * df['std']
df['lower'] = df['mid'] - 2 * df['std']
df = df.drop(['std'], axis=1)
return df
# 获取股票里面的rsi
# 参数：
# stock_code：股票代码
# start_date：开始日期
# end_date：结束日期
# 返回值：
# DataFrame：date,open,high,low,close,rsi
def get_rsi(self, stock_code, start_date, end_date):
df = self.get_k_data(stock_code, start_date, end_date)
df['diff'] = df['close'].diff()
df['up'] = df['diff'].apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
df['down'] = df['diff'].apply(lambda x: -x if x < 0 else 0)
df['up_mean'] = df['up'].rolling(6).mean()
df['down_mean'] = df['down'].rolling(6).mean()
df['rs'] = df['up_mean'] / df['down_mean']
df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + df['rs']))
df = df.drop(['diff', 'up', 'down', 'up_mean', 'down_mean', 'rs'], axis=1)
return df
# 获取股票里面的wr
# 参数：
# stock_code：股票代码
# start_date：开始日期
# end_date：结束日期
# 返回值：
# DataFrame：date,open,high,low,close,wr
def get_wr(self, stock_code, start_date, end_date):
df = self.get_k_data(stock_code, start_date, end_date)
df['high_list'] = df['high'].rolling(10).max()
df['low_list'] = df['low'].rolling(10).min()
df['wr'] = (df['high_list'] - df['close']) / (df['high_list'] - df['low_list']) * 100
df = df.drop(['high_list', 'low_list'], axis=1)
return df
# 获取股票里面的cci
# 参数：
# stock_code：股票代码
# start_date：开始日期
# end_date：结束日期
# 返回值：
# DataFrame：date,open,high,low,close,cci
def get_cci(self, stock_code, start_date, end_date):
df = self.get_k_data(stock_code, start_date, end_date)
df['tp'] = (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3
df['ma_tp'] = df['tp'].rolling(14).mean()
df['md_tp'] = df['tp'].rolling(14).std()
df['cci'] = (df['tp'] - df['ma_tp']) / (df['md_tp'] * 0.015)
df = df.drop(['tp', 'ma_tp', 'md_tp'], axis=1)
return df
# 获取股票里面的obv
# 参数：
# stock_code：股票代码
# start_date：开始日期
# end_date：结束日期
# 返回值：
# DataFrame：date,open,high,low,close,obv
def get_obv(self, stock_code, start_date, end_date):
df = self.get_k_data(stock_code, start_date, end_date)
df['diff'] = df['close'].diff()
df['obv'] = df['diff'].apply(lambda x: x if x > 0 else 0)
df['obv'] = df['obv'].cumsum()
df = df.drop(['diff'], axis=1)
return df
2、股票里面的kdj是什么意思
很多股民朋友都知道炒股就是炒预期，炒股注重的是上市公司的业绩，但来自炒股除了需要关注公司的基本面外，另外需要了解技术面。只要说到技术面，多数人对MACD指标都不陌文要决助生，却不清楚KDJ的用法，对于想要做短线的朋友来说，KDJ的重要性显而易见。因此今天，咱们就来了解一下KDJ指标到底是什么，以及我们到底该如何用这个技术指标来提升自己做短线操作的容错率。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛价拉煤集克种股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！一、KDJ是什么？
KDJ指标其实指的就是随机指标，是跳止九由三条曲线即K线、D线和J线组成的，通过看图，我们得出，K、D、J它们三个的颜色战备故内都是不一样的，K线指的排蒸主希棉得组径祖是快速确认线，D线代表的是慢速主干线，而J线表示的则是方向明暗线。K值和D值的浮动范围是0~1顾前一孙诉陆粒会复事非00，而J指在小温仅该分料续我察获于0或大于100波钱上孙便未破对压获动的范围波动，可以波动的范围更广。KDJ的作用就是判齐须素胡安科势断中短期行情走势。
二、KDJ有哪些实用技巧？
1、参数设为多少合适？
通常情况下，KDJ指标的系统默认参数为（9,3,3），但是这样的参数设置，KDJ在日K线下波动的较为频便而皮繁，很多投资者来不及思考，更不要谈能跟得上操作了。所以涉及到做超短线的投助资者，提个建议，可以依据艺站斗项死神集孩谈自身的需求来选择下面适合的参数：
（1）参数为（6,3,3）：在变动频率变高的同时，更适合找到买点和卖点；
（2）参数为（18,3,3）：买卖信号会更加稳定，同时指标的灵敏度会得到维持；
（3）参数为（24,弱绍反波修乙烟3,3）：比较适合中线投资者选择，容编左染较晶渐旧裂款究错率也会增加。
2、如何利七采编用KDJ操作个股？
用50来衣下载依说格心操之没穿作分界线，我们就能够依据KDJ三项数值的相对大小来判断此时多空两方的力量来参考，若是出现K、D、J三个数值均大于50这种现象，说明多方力量较为强势；假设这三个数值在50上下变化，则表示多空力量均衡；如果这三个数值都小于50的话，说明空方力量较为强势。同时还在操作上分了不同的区域：K、D、J这三值在20以下则是超卖区，是买入信号；80以上则划分为超买区，那就是卖出信号；20-80之间为徘徊区，适合观望。
同时还可以把下面几种形态作为参考：
（1）金叉和死叉：若是遇到K、D、J三个值均小于50，且J线和K线同时向上突破D线时，也就是说KDJ形成金叉，那么当天就可以加仓，但是，如果说K、D、J三个值均大于50，可是J线和K线比D线差一截时，也说明了KDJ形成死叉，清楚意味着当天需要逢高减仓，提防回调的风险。
大家不难从图中能够看到黄色圈为KDJ形成的金叉，所以当天适合入手，要是，正好到了红色圈的位置时，KDJ也已经变化成了明显的死叉，就这种情况下，投资者需要降低仓位，避免高位回调带来的损失。
（2）顶背离和底背离：当股票处于上涨的趋势，然而相对的KDJ指标却体现出愈来愈底下时，这样的话也就形成了KDJ顶背离的形态，这种情况投资者们就必须降低仓位，要防止风险重新调回，大致形态如下图所示：
而如果股价处在一个下跌趋势时，股价在不断创新低，但对应的KDJ指标一顶比一顶高时，这就表示形成了 KDJ底背离的形态，那么这时候投资者们可以选择逢低介入，重点留意个股的后续走势，大致形态如下图所示：
综上所述，KDJ指标仅仅是拿来判断行情，想要正确地判断个股走势，还需要结合大盘走势、所处的板块及时事政策等多方面因素来综合考量。实在没有充足的时间去研究某只个股的朋友，不妨点击下面这个链接，输入自己想要了解的股票代码，进行深度分析【免费】测一测你的股票当前估值位置？
三、KDJ指标的优劣势
对股价变化十分灵敏是KDJ指标的优点，可以把它当做短线操作的依据。但因为该指标反应太灵敏，买入或者卖出信号有时会过早地发出，容易导致投资者操作错误。那如何才能找到完美买卖时机？纯人力技术分析还有用吗？试试点击下方链接，AI智能判断买卖时机，进场再也不犹豫：【AI辅助决策】买卖时机捕捉神器
应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
3、股票里面的kdj分别是什么意思
KDJ它是一项指标
KDJ指标又叫随机指标，是由乔治·蓝恩博士（George Lane）最早提出的，是一种相当新颖、实用的技术分析指标，它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具。
金叉（黄金交叉）：技术分析中的术语。指短期移动平均线向上穿过中期移动平均线或短期、中期移动平均线同时向上穿过长期移动平均线的走势图形。此交叉点是建仓的机会，所以把此交叉称作黄金交叉，简称金叉。
死叉：技术分析中的术语。指短期移动平均线向下穿过中期移动平均线或短期、中期移动平均线同时向下穿过长期移动平均线的走势图形。此交叉点意味着股票要下跌，应及时平仓。所以把此交叉走势称作死叉。
