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  • Cycle Indicator Functions周期指标函数

      希尔伯特变换(Hilbert Transform)是积分变换中的一种,在信号处理领域得到了广泛的应用,而在工程中常用于窄带数字信号的处理。金融市场的波动是非周期、不规律的,但只要存在波动,就可以通过希尔伯特变换寻找其“周期性”。对于股价走势,一般可将其分解为:长期趋势、中短期周期性波动和噪声。在去除长期趋势的情况下,可以利用希尔伯特变换对中短期的周期性波动进行分析。

    HT_DCPERIOD: Hilbert Transform-Dominant Cycle Period 希尔伯特变换-主导周期:

    ta.HT_DCPERIOD(close),计算价格的周期位置,用作择时的依据。

    HT_DCPHASE: Hilbert Transform-Dominant Cycle Phase 希尔伯特变换-主导循环阶段:

    ta.HT_DCPHASE(close)

    HT_PHASOR: Hilbert Transform-Phasor Components 希尔伯特变换-相位构成:

    inphase, quadrature = ta.HT_PHASOR(close), 分解为同相分量和正交分量

    HT_SINE: Hilbert Transform-SineWave 希尔伯特变换-正弦波:

    sine, leadsine = ta.HT_SINE(close)

    HT_TRENDMODE: Hilbert Transform-Trend vs Cycle Mode 希尔伯特变换-趋势与周期模式

    ta.HT_TRENDMODE(close)

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import talib as ta
    import tushare as ts
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    def get_data(code, start='2015-01-01'):
        df = ts.get_k_data(code, start)
        df.index = pd.to_datetime(df.date)
        df = df.sort_index()
        return df
    
    df = get_data('sh')[['open','close','high','low']]
    df['dcperiod'] = ta.HT_DCPERIOD(df.close)
    df['dcphase'] = ta.HT_DCPHASE(df.close)
    df['inhpase'], df['quadrature'] = ta.HT_PHASOR(df.close)
    df['sine'], df['leadsine'] = sine, leadsine = ta.HT_SINE(df.close)
    df['trendmode'] = ta.HT_TRENDMODE(df.close)
    
    df[['close','dcperiod','dcphase','inhpase',
        'quadrature','sine','leadsine','trendmode']
        ].plot(figsize=(20,18), subplots=True, layout=(4,2))
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.2)

    sdafsd

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wintalau/p/11617805.html
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