pandas_ta技术指标

Question

我对此非常陌生，正在寻找一些帮助。我有一个.csv文件，我已经将其放入数据帧中。它包含200天的股票代码，开盘，高，低和收盘价。

我正在尝试使用pandas_ta ( SMA )来计算10天、50天和100天的SMA。我尝试了3个命令：

df.ta.sma(length=10, append=True)
df.ta.sma(length=50, append=True)
df.ta.sma(length=100, append=True)

但我认为这不是解决问题的办法。我看到了成百上千的变化，不知道该怎么做。

如果我尝试这样做：

df.ta.sma(df["Close"].values), 

它给我一些关键字错误的“关闭”。(KeyError：'Close')

我希望有人能给我一个关于语法之类的例子。我还必须为这项任务计算RSI和MACD。

非常感谢！

Answer 1

请务必使用：

import pandas_ta  as ta

除了我的OHLC都是小写之外，我已经像你在ema中的例子一样使用了它。检查你的实际语法:是close还是Close？

df.ta.ema(df['close'], length=14, offset=None, append=True)

Answer 2

当您将数据帧传递给pandas_ta时，它将找到close列，因此您不需要指定它。“关闭”。(KeyError：'Close')是由列标签引起的。您必须将该列从“Close”重命名为“Close”。

import pandas_ta as ta
df[SMA 10] = df.ta.sma(10)
df[SMA 50] = df.ta.sma(50)
df[SMA 100] = df.ta.sma(100)

或者，你也可以这样做。

sma10 = df.ta.sma(10)
sma50 = df.ta.sma(50)
sma100 = df.ta.sma(100)
df = pd.concat([df, sma10, sma50, sma100], axis=1)