币安指标公式源码-币安指标公式源码

币安提供了多种交易策略和指标公式供用户选择使用。这些指标可以帮助 traders在市场中做出更明智的决策。以下是一些常见的币安指标公式及其解释：，，1. **MACD（移动平均线差值）**：MACD是技术分析中的一个重要指标，通常用于检测趋势和识别超买或超卖信号。，， ``plaintext， MACD = (EMA(close, 12) - EMA(close, 26))， Signal = EMA(MACD, 9)， `，，2. **RSI（相对强弱指数）**：RSI是一种用于衡量证券价格波动率的技术指标，通常用于判断市场趋势的强弱。，， `plaintext， RSI = 100 - (100 / (1 + RS))， where:， RS = SUM(ABS(price - prev_price)) / SUM(prev_price)， `，，3. **Stochastic Oscillator**：Stochastic Oscillator是一个用于检测市场趋势的指标，它将收盘价与最高价和最低价进行比较。，， `plaintext， %K = (CLOSE - LOW) / (HIGH - LOW) * 100， %D = SMA(%K, 3)， `，，4. **BBands（布林带）**：布林带是一种常用的指标组合，帮助投资者理解市场的 volatility。，， `plaintext， Middle Band = EMA(CLOSE, 20)， Upper Band = Middle Band + 2 * ATR， Lower Band = Middle Band - 2 * ATR， `，，5. **Williams' %R**：Williams' %R是一种用于衡量市场情绪的技术指标，它通过计算价格相对于高点的百分比变化来评估市场的健康状况。，， `plaintext， Williams' %R = 100 - (100 * ((CLOSE - HIGH) / (HIGH - LOW)))， ``，，这些指标可以根据需要进行调整和组合，以满足不同的交易需求。了解和使用这些指标可以帮助投资者更好地理解和预测市场走势。

币安是一个全球领先的数字货币交易平台，其提供的指标公式和交易策略对投资者来说非常有用，本文将详细讲解一些常用的币安指标公式，并提供相应的源码。

币安 MACD 指标

公式：

EMAFast = EMA(Close, 12)
EMASlow = EMA(Close, 26)
MACDLine = EMA(EMAClose - EMASlow, 9)
SignalLine = EMA(MACDLine, 5)
Histogram = MACDLine - SignalLine

源码：

import talib as ta
def macd(close):
    emafast = ta.ema(close, 12)
    emaslow = ta.ema(close, 26)
    macdline = ta.ema(emaclose - emaslow, 9)
    signalline = ta.ema(macdline, 5)
    histogram = macdline - signalline
    return macdline, signalline, histogram

币安 RSI 指标

公式：

RSI = 100 - (100 / (1 + (close - low) / (high - low)))

源码：

import talib as ta
def rsi(close, period=14):
    up = close - close.shift(1)
    down = abs(close - close.shift(1))
    average_gain = up.rolling(window=period).mean()
    average_loss = down.rolling(window=period).mean().abs()
    rs = average_gain / average_loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

币安 Bollinger Bands 指标

公式：

- Upper Band = SMA(Close, 20) + 2 * STD(Close, 20)
- Middle Band = SMA(Close, 20)
- Lower Band = SMA(Close, 20) - 2 * STD(Close, 20)

源码：

import talib as ta
def bollinger_bands(close, window=20, std_devs=2):
    sma = ta.sma(close, window)
    upper_band = sma + std_devs * ta.stdev(close, window)
    lower_band = sma - std_devs * ta.stdev(close, window)
    return sma, upper_band, lower_band

币安 CCI 指标

公式：

CCI = (Close - TypicalPrice) / TypicalPrice * 100

源码：

import talib as ta
def cci(close):
    typical_price = (open + high + low) / 3
    cci = (close - typical_price) / typical_price * 100
    return cci

是一些常用的币安指标公式及其对应的Python代码实现，这些公式在实际应用中具有重要的参考价值，可以帮助投资者进行更精准的市场分析和决策，希望这篇文章能对您有所帮助！