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用於計算股票的 MACD 指標，並識別黃金交叉和死亡交叉點，以協助投資者分析市場趨勢和決策。

MACD matplotlib python stocks technical-analysis

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macd_calculator.py(fájl létrehozva)

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1 + # import shutil
2 +
3 + # import matplotlib
4 +
5 + import matplotlib.pyplot as plt
6 + import numpy as np
7 + import pandas as pd
8 + from matplotlib import rcParams
9 +
10 + import error_printer
11 + from stock_data_downloader import StockDataDownloader
12 +
13 + error_printer.configure_icecream()
14 +
15 +
16 + rcParams["font.family"] = "sans-serif"
17 + # rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 或其他支持中文的字型
18 + rcParams["font.sans-serif"] = ["STHeiti", "PingFang"]
19 +
20 +
21 + class MACDCalculator:
22 + def __init__(self, stock_data: pd.DataFrame):
23 + """
24 + 初始化 MACDCalculator 類的實例。
25 +
26 + 參數:
27 + stock_data (pd.DataFrame): 包含股票資料的 DataFrame。
28 + """
29 + self.stock_data = stock_data
30 +
31 + def calculate_macd(self) -> tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series, pd.Series]:
32 + """
33 + 計算股票資料的 MACD 指標。
34 +
35 + 返回:
36 + tuple[pd.Series, pd.Series, pd.Series, pd.Series]: 包含快線 EMA、慢線 EMA、MACD 線和訊號線的元組。
37 + """
38 +
39 + short_ema = self.stock_data["Close"].ewm(span=12, adjust=False).mean() # 計算股票收盤價的快速指數移動平均線（EMA）
40 + long_ema = self.stock_data["Close"].ewm(span=26, adjust=False).mean() # 計算股票收盤價的慢速指數移動平均線（EMA）
41 + macd = short_ema - long_ema # 計算 MACD 線
42 + signal_line = macd.ewm(span=9, adjust=False).mean() # 計算訊號線
43 + return short_ema, long_ema, macd, signal_line # 返回短期EMA、長期EMA、MACD、訊號線
44 +
45 + def find_golden_crosses(self, macd: pd.Series, signal_line: pd.Series) -> np.ndarray:
46 + """
47 + 找到 MACD 線和訊號線的黃金交叉點。
48 +
49 + 參數:
50 + macd (pd.Series): MACD 線。
51 + signal_line (pd.Series): 訊號線。
52 +
53 + 返回:
54 + np.ndarray: 包含黃金交叉點索引的 NumPy 陣列。
55 + """
56 + crosses = (macd.shift(1) < signal_line.shift(1)) & (macd > signal_line)
57 + cross_indices = np.where(crosses)[0]
58 + return cross_indices
59 +
60 + def find_death_crosses(self, macd: pd.Series, signal_line: pd.Series) -> np.ndarray:
61 + """
62 + 找到 MACD 線和訊號線的死亡交叉點。
63 +
64 + 參數:
65 + macd (pd.Series): MACD 線。
66 + signal_line (pd.Series): 訊號線。
67 +
68 + 返回:
69 + np.ndarray: 包含死亡交叉點索引的 NumPy 陣列。
70 + """
71 + crosses = (macd.shift(1) > signal_line.shift(1)) & (macd < signal_line)
72 + cross_indices = np.where(crosses)[0]
73 + return cross_indices
74 +
75 + def get_golden_cross_dates(self, golden_crosses: np.ndarray) -> list:
76 + """
77 + 獲取黃金交叉點的日期。
78 +
79 + 參數:
80 + golden_crosses (np.ndarray): 包含黃金交叉點索引的 NumPy 陣列。
81 +
82 + 返回:
83 + list: 包含黃金交叉點日期的列表。
84 + """
85 + cross_dates = []
86 + for cross_index in golden_crosses:
87 + cross_date = str(self.stock_data.index[cross_index])[:10]
88 + cross_dates.append(cross_date)
89 + return cross_dates
90 +
91 + def get_death_cross_dates(self, death_crosses: np.ndarray) -> list:
92 + """
93 + 獲取死亡交叉點的日期。
94 +
95 + 參數:
96 + death_crosses (np.ndarray): 包含死亡交叉點索引的 NumPy 陣列。
97 +
98 + 返回:
99 + list: 包含死亡交叉點日期的列表。
100 + """
101 + cross_dates = []
102 + for cross_index in death_crosses:
103 + cross_date = str(self.stock_data.index[cross_index])[:10]
104 + cross_dates.append(cross_date)
105 + return cross_dates
106 +
107 + def plot_macd(self):
108 + # 從實例中獲取資料
109 + short_ema, long_ema, macd, signal_line = self.calculate_macd()
110 +
111 + # 定義顏色變數
112 + macd_color = (243 / 255, 158 / 255, 55 / 255) # 橙色
113 + signal_line_color = (38 / 255, 128 / 255, 218 / 255) # 藍色
114 + positive_bar_color = (247 / 255, 65 / 255, 84 / 255) # 紅色
115 + negative_bar_color = (51 / 255, 184 / 255, 90 / 255) # 綠色
116 +
117 + plt.figure(figsize=(10, 5))
118 + plt.plot(macd.index, macd, label="MACD線", color=macd_color)
119 + plt.plot(signal_line.index, signal_line, label="訊號線", color=signal_line_color)
120 +
121 + # 繪製 MACD 柱狀圖，使用顏色變數
122 + bar_colors = [positive_bar_color if v >= 0 else negative_bar_color for v in macd - signal_line]
123 + plt.bar(macd.index, macd - signal_line, color=bar_colors)
124 +
125 + plt.legend()
126 + plt.show()
127 +
128 +
129 + # 檢查目前程式是否被作為主程式執行
130 + if __name__ == "__main__":
131 + # 建立 StockDataDownloader 實例
132 + downloader = StockDataDownloader(months=1)
133 +
134 + # 下載股票資料
135 + stock_data = downloader.download_stock_data("00929.TW")
136 +
137 + # 建立 MACDCalculator 實例
138 + macd_calculator = MACDCalculator(stock_data)
139 +
140 + # 計算 MACD 指標
141 + short_ema, long_ema, macd, signal_line = macd_calculator.calculate_macd()
142 +
143 + # 找到黃金交叉點和死亡交叉點
144 + golden_crosses = macd_calculator.find_golden_crosses(macd, signal_line)
145 + death_crosses = macd_calculator.find_death_crosses(macd, signal_line)
146 +
147 + # 獲取黃金交叉點和死亡交叉點的日期
148 + golden_cross_dates = macd_calculator.get_golden_cross_dates(golden_crosses)
149 + death_cross_dates = macd_calculator.get_death_cross_dates(death_crosses)
150 +
151 + # 列印結果
152 + # print("短期EMA: ", short_ema)
153 + # print("長期EMA: ", long_ema)
154 + # print("MACD: ", macd)
155 + # print("訊號線: ", signal_line)
156 + # print("黃金交叉點: ", golden_crosses)
157 + # print("死亡交叉點: ", death_crosses)
158 + print("黃金交叉日期: ", golden_cross_dates)
159 + print("死亡交叉日期: ", death_cross_dates)
160 +
161 + macd_calculator.plot_macd() # 繪製 MACD 圖表
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