Python量化分析(2)：MACD指标详解

一、MACD原理

指数平滑异同移动平均线(MACD)由三部分组成：

• DIF线：12日EMA - 26日EMA
• DEA线：DIF的9日EMA
• MACD柱：(DIF-DEA)×2

二、Python实现

1. 计算MACD

from ta.trend import MACD

macd = MACD(df['close'])
df['dif'] = macd.macd()
df['dea'] = macd.macd_signal()
df['macd_bar'] = macd.macd_diff()

2. 可视化

plt.figure(figsize=(10, 8))
gs = gridspec.GridSpec(2, 1, height_ratios=[3, 1])

# 价格和均线
ax1 = plt.subplot(gs[0])
ax1.plot(df['close'], label='收盘价')

# MACD
ax2 = plt.subplot(gs[1])
ax2.plot(df['dif'], label='DIF')
ax2.plot(df['dea'], label='DEA')
ax2.bar(df.index, df['macd_bar'], 
       color=np.where(df['macd_bar']>0, 'g', 'r'))
plt.show()

三、实战应用

买卖信号：

• DIF上穿DEA → 买入

• DIF下穿DEA → 卖出

• 柱状线由负转正 → 趋势转强

特点：

• 兼顾趋势和动量

• 适合中长线分析

下篇预告：KDJ指标原理与实现