11 ta-lib 能量潮

能量潮OBV指标是葛兰碧于20世纪60年代提出的，并被广泛使用。股市技术分析的四大要素：价、量、时、空。OBV指标就是从“量”这个要素作为突破口，来发现热门股票、分析股价运动趋势的一种技术指标。它是将股市的人气——成交量与股价的关系数字化、直观化，以股市的成交量变化来衡量股市的推动力，从而研判股价的走势。关于成交量方面的研究，OBV能量潮指标是一种相当重要的分析指标之一。

当股价上升而OBV线下降，表示买盘无力，股价可能会回跌。
股价下降时而OBV线上升，表示买盘旺盛，逢低接手强股，股价可能会止跌回升。

import pandas as pd
import numpy as np
import talib as ta
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('mathtext', default='regular')
import seaborn as sns
sns.set_style('white')
from matplotlib import dates
import matplotlib as mpl
%matplotlib inline
myfont =mpl.font_manager.FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc",size=14)
plt.rcParams["figure.figsize"] = (20,10)


dw = ts.get_k_data("600600")
dw = dw[300:]
dw.index = range(len(dw))
obvta = ta.OBV(dw['close'].values,dw['volume'].values)

obv=[]
for i in range(0,len(dw)):
    if i == 0:
        obv.append(dw['volume'].values[i])
    else:
        if dw['close'].values[i]>dw['close'].values[i-1]:
            obv.append(obv[-1]+dw['volume'].values[i])
        if dw['close'].values[i]<dw['close'].values[i-1]:
            obv.append(obv[-1]-dw['volume'].values[i])
        if dw['close'].values[i]==dw['close'].values[i-1]:
            obv.append(obv[-1])
dw['obv'] = obv

fig = plt.figure(figsize=(20,10))
fig.set_tight_layout(True)
ax1 = fig.add_subplot(111)
#fig.bar(dw.index, dw.volume, align='center', width=1.0)
ax1.plot(dw.index, dw.close, '-', color='g')

ax2 =ax1.twinx()
ax2.plot(dw.index, dw.obv, '-', color='r')

ax1.set_ylabel(u"股票价格(绿色)",fontproperties=myfont, fontsize=16)
ax2.set_ylabel(u"能量潮",fontproperties=myfont, fontsize=16)
ax1.set_title(u"绿色是股票价格，红色（右轴）能量潮",fontproperties=myfont, fontsize=16)
# plt.xticks(bar_data.index.values, bar_data.barNo.values)
ax1.set_xlabel(u"能量潮",fontproperties=myfont,fontsize=16)
ax1.set_xlim(left=-1,right=len(dw))
ax1.grid()

能量潮

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