英国石油公司 (BP)
英为财情Investing.com – 周二(8月2日)，受累于地缘局势紧张以及全球经济放缓的担忧，欧洲股市多数下跌。截至北京时间17:00， 英为财情Investi.
英为财情Investing.com - 英国石油公司星期二发布了第二季度的财报，数据显示，公司营收高于分析师的预期，每股收益超出了分析师的预期。 在该公司发布的最新财报中，公司每.
英国石油公司分析
英国石油公司公司档案
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- 类型 : 股票
- 市场 : 英国
- ISIN : GB0007980591
- SEDOL : 0798059
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股票的K线图的均线的数据是怎么计算出来的
MACD指标定义
通俗来说，MACD指标是基于均线的构造原理，对价格收盘价进行平滑处理（求出加权平均值）后的一种趋向类指标 [1] 。
而更为学术的解释，是指平滑异同移动平均线（Moving average convergence and divergence, 简称MACD），从名字可以看出，它是从移动平均线发展而来的，前面带有“异同”两字，说明它的产生至少得和两个引动平均线相关。由Gerald Appel于1970年代提出，用于研判股票价格变化的强度、方向、能量，以及趋势周期，以便把握股票买进和卖出的时机 [2] 。
MACD指标的形态组成
通过下图可以看到，MACD指标是由白色的DIF线（快线）和黄色的DEA线（慢线），零轴（多空分界线）以及MACD红柱绿柱状线组成的。
MACD指标
两条不同的平滑曲线，DIF快线与DEA慢线的交叉点类型分为金叉和死叉 [3]
红色柱状图代表两条曲线的差值为正，绿色柱状图代表两条曲线的差值为负。柱状图反映了目前趋势的势能。
股票的K线图的均线的数据是怎么计算出来的 正值区域和负值区域
零轴
MACD的计算公式
MACD的主要构成部分包括正负差(DIF)，异同平均数(DEA)，柱状线(BAR)。正负差是构成整个指标体系的核心。正负差是快速移动平均线与慢速移动平均线之间分离和聚合的一种差离值表现形式 [4] ，其计算公式为 [5]
DIF=EMA(12)-EMA(26)
今日EMA(12)=今日收盘价×2+（12+1）+昨日EMA(12)×（12－1）÷（12+1）
今日EMA(26)=今日收盘价×2+（26+1）+昨日EMA（26）×（26－1）÷（26+1）
计算出正负差之后，再用平滑移动平均数的方式来计算正负差的9日移动平均数，即为异同平均数（DEA）。平滑系数设定为0.2。也就是，
DEA=前日的9日DEA+0.2(当前DIF-前日9日DEA) [5]
MACD指标的应用
MACD指标属于趋势跟踪指标，不适用与横盘行情。
零轴以下为空头强势。如果柱状图在零轴下持续增长幅度由大变小，则表示跌幅变小；当快线在零轴下超过慢线，出现金叉，是买入信号的参考 [3] 。
零轴以上为多头强势。如果柱状图在零轴上持续增长幅度由大变小，则表示涨幅变小；当慢线在零轴上超过快线，出现死叉，是卖出信号的参考。
买入和卖出信号发出
注意：MACD柱状图及曲线反映了股价的趋势，具有一定的滞后性，比如金叉出现前，股价已经上升；死叉出现前，股价已经下跌。
此外，高位的两个死叉，并形成依次向下的峰，而此时股份还在一个劲地上涨，这叫顶背离，是卖出信号。
顶背离
低位的两个金叉，并形成依次向上的峰，而此时股份还在一个劲地下跌，这叫底背离，是买入信号 [6] 。
底背离
金叉(死叉)位置越低(高)越好，交叉次数越多越好。需要再次注意的是，MACD指标是基于据选的构造原理，所以继承了均线类指标对趋势追踪的滞后特性。
MACD指标局限性
MACD指标对于股票投资者来说更多的是当成一个中线买卖的指标参考，对于短线来说并不十分有效。其存在着和移动平均线一样的缺点，即在短期盘整也就是市场趋势忽高忽低变化并不明显时，MACD信号会反复登场，混淆投资者的决策，投资者进行交易不但获得不到收益，还会影响投资者心态，造成不必要的损失 [4] 。
其实从另一个方面来说，某个技术指标越是有效，那失效的也就越快。因为股市的规律不是物理规律，也不是数学计算公式的规律，它是人与人的买卖博弈。我们看到那些技术指标，只是以前的股票高手对历史K线的一种经验总结，并不能用数学进行逻辑证明的。当买卖双方的交易行为变了，所谓的技术指标也就失效了 [3] 。
MACD教學-MACD是什麼？如何判斷MACD指標的意思？
MACD指標的意義和原理
一般我們稱呼MACD，也不是指快線或慢線，而是指MACD的柱狀圖。
MACD的計算很複雜，一般也不會自己算，都是直接開看盤軟體上的指標。參數一般也不會調整，都很固定。
MACD的意義在於反應過去一段時間的乖離程度變化幅度，
由於趨勢發生時，股價乖離程度通常會變大，而MACD則是用來判斷乖離增減的幅度，
當乖離變化放緩( DIF-MACD由正或負接近零 )，代表趨勢可能即將發生轉變。
MACD 指標怎麼看？
當我們實際從線圖看MACD指標的時候，會發現指標上有快線、慢線、柱狀 圖 這三個區塊。
- 快線 = 12日EMA – 26日EMA
- 慢線 = 快線取9日EMA
- 柱狀圖 (直方圖) = 快線–慢線，EMA快慢線相減後，得出來的差額就是在MACD圖形看到的柱狀圖。
MACD指標的黃金交叉：
MACD指標的死亡交叉：
柱狀圖(直方圖、DIF-MACD)：
MACD指標的背離：
背離通常是因為股價在短期內快速上漲或是下跌，讓指標來不及反應價格的趨勢。
如果股價創新低，但快線卻上升，稱為「多頭背離」，一般認為是買進訊號。
如果股價創新高，但快線卻下降，稱為「空頭背離」，一般認為是賣出訊號。
台股MACD指標查詢方式
該怎麼查詢台股的MACD指標呢？從各大券商看盤軟體都可以查詢到這個資料，
以下以【日盛證券】介面圖為例，進入看盤軟體後，MACD不是預設在看盤介面上，
所以要再按步驟把MACD指標設定到畫面上。
MACD看盤軟體設定方式(以日盛證券為例)：
根据股票涨跌用KMeans进行分类
Sunnnnnnnnyin 于 2016-09-28 15:25:52 发布 3145 收藏 15
- 我在2890支股票中只是随机选择了100支股票进行分析。并且由于有的股票并不是3年前就存在的。所以我在这100只股票中又过滤了一遍，选择了最近100次交易都有数据的股票。
- 由于在进行聚类分析时，分析字段的长度必须一致，所以我分析的股票规律也是根据最近100次交易的涨跌规律。当然，这个算法比较粗糙，因为有的股票中间也许会暂停交易几天，所以最好是根据时间来过滤，有兴趣的可以尝试一下。
- 从代码中可以看到用了好几个循环，当然处理这100支股票速度很快，但是数据量大了也许就会看到弊端，所以可以试着利用numpy来优化代码。这个需要不断尝试。
02-14 4万+
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股票种类很多，可谓五花八门、形形色色。这些股票名称不同，形成和权益各异。股票的分类方法因此也是多种多样的。 按股东权利分类，股票可分为普通股、优先股和后配股。 1．普通股 普通股是随着企业利润变动而变动的一种股份，是股份公司资本构成中最普通、最基本的股份，是股份企业资金的基础部分。 普通股的基本特点是其投资收益(股息和分红)不是在购买时约定，而是事后根据股票发行公司的经营业绩来确定。公司的.
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中国上市公司的股票可分为国家股、法人股、个人股和人民币特种股。 国家股又称国有股，是国家作为企业的所有者持有的股票。 法人股是股份有限公司创立时，以本企业的自由资金折股而成的。 国家股和法人股目前暂时不能上市流通。 个人股又称A股，在境内注册、上市，以人民币标明面值和交易，供境内（不包括港澳台）的个人和机构以人名币交易和认购的股票。 人民币特种股又称B股， .
06-18 4604
本篇文章主要学习对数据的预处理和K-Means聚类算法，代码很详细，下面直接附代码。 缺失值与异常值处理 import numpy as np import pandas as pd DJIA_data=pd.read_csv('./data/DJIA_data.csv',encoding="gb18030") #导入美国股票数据 print('原始数据形状为：',DJIA_data.sh.
08-16 3910
首先解释一下标题： CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站； 股票涨跌：大家都懂的，呵呵； 股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好了。当然，本文中使用的图片并不是在看盘软件上一张一张截下来的，而是利用OHLC数据“画”出来的； 尝试：这个词委婉一点说就是“一.
11-13 472
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本文notebok下载 根据软件板块数据，考虑类别时可以使用kmeans等分类算法，而不考虑分类则可以使用pca类算法查看主要成分。本次项目涉及到下图中的两个板块，下次文章再去涉及下图其他两个板块。 PCA算法实践与主成分个数选择 主成分分析之前查看相关性，剔除相关性高的项，可以提高主成分分析有效性。本数据中多重共线性不严重，不用剔除数据。 数据应用于算法前先做缺失值和标准化处理。准备好pipeline: 将数据预处理pipeline应用于数据。为了选择出pca合适的主成分个数
12-25 827
附代码： import pandas as 股票的K线图的均线的数据是怎么计算出来的 pd beer = pd.read_csv('E:\\1\\000518.csv',sep=',') In[3]: beer Out[3]: open close high low volume money 0 2.26 2.25 2.26 2.25 .
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import numpy as np import pandas as pd import tushare as ts import MySQLdb as mdb import matplotlib matplotlib.use(“TkAgg”) import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineColle.
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股票价格形态聚类背景介绍特征工程关键价格点特征映射对聚类效果的可视化分析量化策略构建主代码策略代码策略回测结果总结 背景介绍 投资者通过实战经验，总结出了各种各样的股票价格走势形态以辅助投资决策。比如常见的头肩形、倒头肩形、三重顶、三重底、M头、W底等。 然而投资者的经验是有限的，特别是新进股市的投资者。进一步地，常用的股票形态已经为广大投资者熟知，一定程度上降低了这些形态的有效性。同时，一些新的形态或许隐藏在其中而没有被发现。本策略通过提取价格形态特征，采用聚类分析的方法，对其形态特征数据进行自动聚类分
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