mpquant / mytt Goto Github PK

建议加一个ZIP之字转向。
ZIG(K,N),当价格变化超过N%时转向,K表示0:开盘价,1:最高价,2:最低价,3:收盘价,其余:数组信息。
例如：ZIGA(3,5)表示收盘价变化5%的ZIGA转向。

比如CR指标计算出了空值和inf值，如果想将指标值作为数据特征的话，请问这种情况该如何解决呢，或者需要解决吗？

你好，使用您的库函数如果编写下面的这两个公式：
VAR1:=(C>REF(C,1) AND C>REF(C,2));
VAR2:=(REF(VAR1,1) AND C<=REF(C,1) AND C>=REF(C,2));

我是这样编写的：
VAR1=(CLOSE>REF(CLOSE,1) & CLOSE>REF(CLOSE,2));
一直出现报错：
TypeError:unsupported operand type(s) for &: 'LinesOperation' and 'LinesOperation'

使用RSI指标计算的时候报错：
invalid value encountered in divide
return RD(SMA(MAX(DIF, 0), N) / SMA(ABS(DIF), N) * 100)

这里并不是一直报错，是运行一阵之后偶尔报错

现有的main分支慎重更新，不然追求稳定的项目不大敢引用这个库，怕乱套了。

想法和贡献先在开发分支里实现，验证无误再合并main分支并打版本标签，这样就很清晰了。

BARSLAST这个函数不是应该返回一个序列吗？假设一个列表有2个条件成立的位置，上个条件成立的位置到列表最后一个就是列表最大值，上个条件成立的位置起始点就是返回的最小值

当然还有 CEILINE 向上舍入（取整） FLOOR 向下舍入（取整）函数
如果大佬们不嫌弃，我可以贡献我的代码

上一次条件成立到当前的周期
BARSLAST(CLOSE/REF(CLOSE)>=1.1) #上一次涨停到今天的天数

REF（price，N）N只能是整数，如果N是序列，该如何处理？

看了一下myTT中对DMA函数的定义：

# myTT定义的DMA
def DMA(CLOSE, N1=10, N2=50, M=10):  # 平行线差指标
    DIF = MA(CLOSE, N1) - MA(CLOSE, N2)
    DIF_MA = MA(DIF, M)
    return DIF, DIF_MA

显然，与通达信的动态移动平均函数DMA不是一回事。

为此，给出与通达信完全一致的DMA函数定义：

# jqz1226定义的DMA, 通达信动态移动平均, py3版
def DMA(S, A):
    return pd.Series(S).ewm(alpha=A, adjust=False).mean().values

# jqz1226定义的DMA, 通达信动态移动平均, py2版
def DMA(S, A):
    return pd.ewma(S,com=1.0/A - 1,adjust=False)

mytt.py的py2版本中，SMA定义为：

def SMA(S, N, M=1):        #**式的SMA,至少需要120周期才精确 (雪球180周期)    alpha=1/(1+com)
    return pd.ewma(S,com=N-M,adjust=True)   

已知：
alpha =1/(1+com)

又知道，SMA正确的alpha是M/N
alpha = M/N

容易求出：
com = N/M-1=(N-M)/M

所以，py2中SMA中正确的定义应该是：

def SMA(S, N, M=1):        #**式的SMA,至少需要120周期才精确 (雪球180周期)    alpha=1/(1+com)
    return pd.ewma(S,com=((N-M)*1.0)/M,adjust=False)  

或者：

def SMA(S, N, M=1):        #**式的SMA,至少需要120周期才精确 (雪球180周期)    alpha=1/(1+com)
    return pd.ewma(S,com=(N*1.0)/M - 1,adjust=False)

注意到画蛇添足地乘以了1.0，是因为直接除，py2中会变成整除。先乘以1.0，int转化为float后，再除，就是正确的了。

已经在一创聚宽验证过了，上述两个修改版，计算结果都是正确的。

WINNER指标也比较常用，建议加一个，谢谢

用浦发银行（600000）收盘价，计算RSI周期为6和24的都和同花顺的对不上

下面是一段通达信的代码：
T:=BARSLAST(CROSS(MA5,MA60));{5日均线上穿10均线以来的周期数}
ZDL:=HHV(VOL,T+20);{最大成交量}
ZXL:=LLV(VOL,T);{最小成交量}
YT:=HHV(C,T);{鸭头顶}
A1:=EVERY(C>MA60,T);{收盘价都在MA60以上}

其中HHV、LLV的第二个参数是T的一个序列，这个好像在python中会报错，因为第二个参数不支持序列，请问有什么实现的办法吗？
谢谢了！

REF(S,N),其中N可以为序列. 谢谢.急需

请问一下MyTT跟同花顺的指标数据一致的吗？MyTT取数的函数是哪一个啊？

def CROSS(S1, S2): # 判断向上金叉穿越 CROSS(MA(C,5),MA(C,10)) 判断向下死叉穿越 CROSS(MA(C,10),MA(C,5))
return np.concatenate(([False], np.logical_not((S1>S2)[:-1]) & (S1>S2)[1:])) # 不使用0级函数,移植方便 by jqz1226

改成：
def CROSS(S1, S2): # 判断向上金叉穿越 CROSS(MA(C,5),MA(C,10)) 判断向下死叉穿越 CROSS(MA(C,10),MA(C,5))
return np.concatenate(([False], np.logical_not((S1 > S2)[:-1]) & (S1 > S2)[1:].reset_index(drop=True)))

刚才测试了HHV和HHVBARS,发现跟通达信不同,你在通达信里面选择一个才上市的日K线少的股票测试一下就知道.,比如301302
HIGH
array([72.99, 64.79, 64.8 , 64.94, 67.21, 63.98, 69.6 , 72.12, 75. ,
72.72, 74.23, 70.33, 68.82, 65.38, 63.89, 66. , 66.52, 64.77,
66.4 , 68.68, 67.58])

HHV(HIGH,5)
array([ nan, nan, nan, nan, 72.99, 67.21, 69.6 , 72.12, 75. ,
75. , 75. , 75. , 75. , 74.23, 74.23, 70.33, 68.82, 66.52,
66.52, 68.68, 68.68])

HHVBARS(HIGH,5)
array([nan, nan, nan, nan, 4., 1., 0., 0., 0., 1., 2., 3., 4.,
3., 4., 4., 4., 1., 2., 0., 1.])

你们看看,这个是需要的结果么,肯定要把nan消除.
应该改成这样,加一个min_periods=1,HHVBARS也类似:

def HHV(S,N): #HHV(C, 5) 最近5天收盘最高价
return pd.Series(S).rolling(N,1).max().values

还有个问题,如果这个N是个序列,比如通达信里面可以这样:
M:=500;
HH1:=HHV(HIGH,M);{高点1}
HP1:=HHVBARS(HIGH,M);{高点1位置}
LL1:=LLV(LOW,M);{低点1}
LP1:=LLVBARS(LOW,M);{低点1位置}

HH2:=HHV(HIGH,LP1);{高点2} # 转成python后,这个LP1是序列,执行这行就崩溃了
HP2:=HHVBARS(HIGH,LP1);{高点2位置}
如果是序列,应该每根K线取对应的LP1里面的值,这个怎么写?没细想,:)

另外还有不少函数没实现,稍微复杂的公式,就发现没法跑

求BACKSET函数，谢谢

找了很久发现好像缺了sar转势判断指标

另外你例子里面数字货币判断今天是否上穿？我看你的CROSS函数是判断穿越包含了上穿和下穿。RET(CROSS())代表上穿吗

公式可以编写，但引用的dll没有源码，能直接像在通达信里绑定dll吗？怎么弄？

I found the LICENSE file is missing in this repo, so it's hard to know the way to use this piece of work. Can you please add LICENSE?

过滤连续出现的信号.
用法:TFILTER(买入条件,卖出条件,N);过滤掉买入(卖出)信号发出后,下一个反向信号发出前的所有买入(卖出)信号.

N=1表示仅对买入信号过滤;
N=2表示仅对卖出信号过滤;
N=0表示对买入和卖出信号都过滤,返回1,2表示买入或卖出条件成立;
同一K线上只能有一个信号;

使用上穿时，debug肯定是有True的地方，事实结果全是flase
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,15,16])
s2 = pd.Series([6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6,6])
s1 = MA(s1, 3)
s2 = MA(s2, 5)
c = CROSS(s1, s2)

结果全是false

def WMA(X, n):
    # type: (np.ndarray, int) -> np.ndarray
    """
    通达信WMA, X的N日加权移动平均，算法 Yn = (1*X1+2*X2+3*X3+...+n*Xn)/(1+2+3+...+Xn)
    :param X: 数组。源数据。

    :param n: 整数。周期。
    :return: 数组。X的N日加权移动平均
    """
    weights = np.array(range(1, n + 1))
    w = weights / np.sum(weights)
    S = pd.Series(X)

    res = S.rolling(window=n).apply(lambda x: np.sum(w * x), raw=False).values
    return res


def FORCAST(X, n):
    # type: (np.ndarray, int) -> np.ndarray
    """
    通达信FORCAST. 返回X的线性回归预测值，n暂时不支持变量
    参考资料：[FORCAST函数的真实含义](http://www.70822.com/soft/sort013/sort03/down-18804.html)
    
    :param X: 数组。源数据。
    :param n: 整数。周期。
    :return: 数组。线性回归预测值
    """
    return 3 * WMA(X, n) - 2 * MA(X, n)

FORCAST函数的实现，很另类，但反复核对，正确无误。

Rt

这是函数的参数定义
def OBV(CLOSE,VOL)
我传入收盘价与量的集合，会产生异常。
而我不传集合，每日收盘价和量不会异常，但是返回0.

So! 这个函数到底应该怎么用呢？

WINNER 可以下次加入这个指标吗，我先看下代码
准备一起写这个

建议加个filter函数，目前功能很完善，比funcat使用方便准确，多谢，加油

这是通达信的参数

MID:=REF(HIGH+LOW+CLOSE,1)/3;
CR:SUM(MAX(0,HIGH-MID),N)/SUM(MAX(0,MID-LOW),N)*100,COLORFF7F27;

通过和币安、欧易对比，DMI值相差非常大，应该是算法有误

SMA函数正确的写法应该是：

def SMA(S, N, M=1):  # **式的SMA,至少需要120周期才精确,直接定义alpha=m/n
    return pd.Series(S).ewm(alpha=M / N, adjust=True).mean().values

def sumbars(X, A):
    # type: (np.ndarray, Optional[np.ndarray, float, int]) -> np.ndarray
    """
    通达信SumBars函数的Python实现
    SumBars函数将X向前累加，直到大于等于A, 返回这个区间的周期数。例如SUMBARS(VOL, CAPITAL),求完全换手的周期数。

    :param X: 数组。被累计的源数据。 源数组中不能有小于0的元素。
    :param A: 数组（一组）或者浮点数（一个）或者整数（一个），累加截止的界限数
    :return:  数组。各K线分别对应的周期数
    """
    X = np.flipud(X)  # 倒转
    length = len(X)

    if isinstance(A * 1.0, float):  # 是单值
        A = np.repeat(A, length)  # 转化为数组

    sumbars = np.zeros(length)  # 初始化sumbars为0
    Sigma = np.insert(np.cumsum(X), 0, 0.0)  # 在累加值前面插入一个0.0（元素变多1个，便于引用）

    for i in range(length):
        k = np.searchsorted(Sigma[i + 1:], A[i] + Sigma[i])
        if k < length - i:  # 找到
            sumbars[length - i - 1] = k + 1

    return sumbars.astype(int)


def filter(X, n):
    # type: (np.ndarray, int) -> np.ndarray
    """
    通达信filter函数，用于过滤连续出现的信号。X满足条件后，将其后n周期内的数据置为0. 例如filter(Close>Open,13)

    :param X: 信号原数组, bool类型
    :param n: 周期
    :return: 处理后的信号数组, bool类型
    """
    i = 0
    while i < len(X):
        if X[i]:
            X[i + 1: i + n + 1] = False  # 其后的n周期数据置为False
            i += n + 1  # 直接跳转到(n+1)个数据之后
        else:
            i += 1
    #
    return X

写的不怎么优雅，但准确性和速度是没有问题的。

用法:
TOPRANGE(X):X是近多少周期内X的最大值
例如:
TOPRANGE(HIGH)表示当前最高价是近多少周期内最高价的最大值

BBI指标也比较常用，建议加一个

myTT中现在的SLOPE函数：

def SLOPE(S, N, RS=False):  # 返S序列N周期回线性回归斜率 (默认只返回斜率,不返回整个直线序列)
    M = pd.Series(S[-N:])
    poly = np.polyfit(M.index, M.values, deg=1)
    Y = np.polyval(poly, M.index)
    if RS:
        return Y[1] - Y[0], Y
    return Y[1] - Y[0]

存在如下问题:
1） 有三个参数，与通达信不一致;
2）违背了array in, array out的原则;
3）写法繁琐

特修改如下：

def SLOPE(S, N):
    # type: (np.ndarray, int) -> np.ndarray
    """
    通达信SLOPE。返S序列N周期回线性回归斜率，N暂时不支持变量。
    """
    M = pd.Series(S)
    return M.rolling(window=N).apply(lambda y: np.polyfit(y.index, y.values, deg=1)[0], raw=False)

1 你们BARSLAST要求的参数S_BOOL 只能为ndarray类型，传入pd.Series会报错，还要用户在外面转换一道，建议在函数里面转换
2 BARSLAST返回的是一个值，我还以为是一个序列，那么返回序列的话要怎么改呢？

WINNER(CLOSE) 获利盘比例。
用法:
WINNER(CLOSE) 表示以当前收市价卖出的获利盘比例,如返回0.2表示20%获利盘;

如题

测试了一下为什么CROSS(MA(CLOSE, 30), MA(CLOSE, 10))和CROSS(MA(CLOSE, 10), MA(CLOSE, 30)) 返回的结果是一样的呢？
30日线穿过10日线，和10日线穿过30日线按理说应该不一样才对
求解答

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