技术指标总览

辅助类指标

• ALIGN() - 按指定的参考日期对齐

• CVAL() - 创建指定长度的固定数值指标

• CONTEXT() - 独立上下文

• DROPNA() - 删除 nan 值

• ISNA() - 判断是否为 nan 值

• ISINF() - 判断是否为 +inf 值

• ISINFA() - 判断是否为 -inf 值

• PRICELIST() - 将PriceList或Indicator的结果集包装为Indicator，同名 VALUE

• REPLACE() - 替换指标中指定值，默认为替换 nan 值为 0.0

• RESULT() - 以指标公式的方式返回指定指标中相应的结果集

• WEAVE() - 将两个ind的结果合并到一个ind中

• ZSCORE() - ZScore 标准化

行情指标

• KDATA() - 包装KData成Indicator，用于其他指标计算

• KDATA_PART() - 根据字符串选择返回指标KDATA/OPEN/HIGH/LOW/CLOSE/AMO/VOL

• OPEN() - 包装KData的开盘价成Indicator

• HIGH() - 包装KData的最高价成Indicator

• LOW() - 包装KData的最低价成Indicator

• CLOSE() - 包装KData的收盘价成Indicator

• AMO() - 包装KData的成交金额成Indicator

• VOL() - 包装KData的成交量成Indicator

• RECOVER_FORWARD() - 前向复权

• RECOVER_BACKWARD() - 后向复权

• RECOVER_EQUAL_FORWARD() - 等比前向复权

• RECOVER_EQUAL_BACKWARD() - 等比后向复权

• FINANCE() - 历史财务信息

• HSL() - 换手率

• CAPITAL() - 流通盘，同名：LIUTONGPAN

• TIMELINE() - 分时价格

• TIMELINEVOL() - 分时成交量

• ZHBOND10() - 10年期中国国债收益率

• ZONGGUBEN() - 总股本

大盘指标

• ADVANCE() - 上涨家数

• DECLINE() - 下跌家数

逻辑算术函数

指标本身直接支持 “+”、”-”、”*” 、”/”、”&”（与）、”|”（或）、”<”、”>”、”<=”、”>=”、”==”、”!=” 操作。

• BETWEEN() - 介于(介于两个数之间)

• CEILING() - 向上舍入(向数值增大方向舍入)取整

• CROSS() - 交叉函数

• DOWNNDAY() - 连跌周期数

• EVERY() - 一直存在

• EXIST() - 存在, EXIST(X,N) 表示条件X在N周期有存在

• FLOOR() - 向下舍入(向数值减小方向舍入)取整

• IF() - 根据条件求不同的值

• INTPART() - 取整(绝对值减小取整，即取得数据的整数部分)

• LAST() - 区间存在

• LONGCROSS() - 两条线维持一定周期后交叉

• NOT() - 求逻辑非

• UPNDAY() - 连涨周期数

• NDAY() - 连大

数学指标

• ABS() - 求绝对值

• ACOS() - 反余弦值

• ASIN() - 反正弦值

• ATAN() - 反正切值

• COS() - 余弦值

• EXP() - e的X次幂

• LN() - 求自然对数, LN(X)以e为底的对数

• LOG() - 以10为底的对数

• MAX() - 最大值

• MIN() - 最小值

• MOD() - 取整后求模。该函数仅为兼容通达信。实际上，指标求模可直接使用 % 操作符。

• POW() - 乘幂

• REVERSE() - 求相反数

• ROUND() - 四舍五入

• ROUNDUP() - 向上截取，如10.1截取后为11

• ROUNDDOWN() - 向下截取，如10.1截取后为10

• SIN() - 正弦值

• SGN() - 求符号值

• SLOPE() - 计算线性回归斜率

• SQRT() - 开平方

• TAN() - 正切值

统计指标

• AVEDEV() - 平均绝对偏差

• DEVSQ() - 数据偏差平方和

• STD() - 估算标准差，同 STDEV

• STDEV() - 计算N周期内样本标准差

• STDP() - 总体标准差

• VAR() - 估算样本方差

• VARP() - 总体样本方差

• CORR() - 样本相关系数与协方差

• SPEARMAN() - Spearman相关系数

横向统计

• BLOCKSETNUM() - 返回板块股个数

• INSUM() - 返回板块各成分该指标相应输出按计算类型得到的计算值.计算类型:0-累加,1-平均数,2-最大值,3-最小值.

技术指标

• AD() - 累积/派发线

• BACKSET() - 向前赋值将当前位置到若干周期前的数据设为1

• BARSCOUNT() - 有效值周期数, 求总的周期数。

• BARSLAST() - 上一次条件成立位置, 上一次条件成立到当前的周期数

• BARSSINCE() - 第一个条件成立位置到当前的周期数

• COUNT() - 统计满足条件的周期数

• COST() - 成本分布

• DIFF() - 差分指标，即data[i] - data[i-1]

• DMA() - 动态移动平均

• FILTER() - 信号过滤, 过滤连续出现的信号

• HHV() - N日内最高价

• HHVBARS() - 上一高点位置 求上一高点到当前的周期数

• KDJ() - 经典随机指标

• LLV() - N日内最低价

• LLVBARS() - 上一低点位置 求上一低点到当前的周期数

• MA() - 简单移动平均数

• MACD() - 平滑异同移动平均线

• AMA() - 佩里.J 考夫曼（Perry J.Kaufman）自适应移动平均 [BOOK1]

• EMA() - 指数移动平均线(Exponential Moving Average)

• REF() - 向前引用 （即右移），引用若干周期前的数据

• ROC() - 变动率指标: ((price / prevPrice)-1)*100

• ROCP() - 变动率指标: (price - prevPrice) / prevPrice

• ROCR() - 变动率指标: (price / prevPrice)

• ROCR100() - 变动率指标: (price / prevPrice) * 100

• RSI() - 相对强弱指标

• SMA() - 移动平均线

• SAFTYLOSS() - 亚历山大 艾尔德安全地带止损线

• SUM() - 求总和

• SUMBARS() - 累加到指定周期数, 向前累加到指定值到现在的周期数

• VIGOR() - 亚历山大.艾尔德力度指数

时间指标

• DATE() - 取得该周期从1900以来的年月日

• TIME() - 取得该周期的时分秒

• YEAR() - 取得该周期的年份

• MONTH() - 取得该周期的月份

• WEEK() - 取得该周期的星期数，函数返回有效值范围为(0-6)，0表示星期天

• DAY() - 取得该周期的日期

• HOUR() - 取得该周期的小时数

• MINUTE() - 取得该周期的分钟数

因子类指标

• IC() - 计算因子 IC 值

• IR() - 用于计算账户收益与参照收益的IR

• ICIR() - 计算因子 IC 的 IR 值

其他转换辅助

• concat_to_df() - 合并指标列表为 DateFrame

• df_to_ind() - 将 DataFrame 指定列转为指标

hikyuu.indicator.concat_to_df(dates, ind_list[, head_stock_code=True, head_ind_name=False])

将列表中的指标至合并在一张 pandas DataFrame 中

参数:

• dates (DatetimeList) – 指定的日期列表

• ind_list (sequence) – 已计算的指标列表

• head_ind_name (bool) – 表标题是否使用指标名称

• head_stock_code (bool) – 表标题是否使用证券代码

返回:

合并后的 DataFrame, 以 dates 为 index（注: dates列 为 Datetime 类型）

示例:
    query = Query(-200)
    k_list = [stk.get_kdata(query) for stk in [sm['sz000001'], sm['sz000002']]]
    ma_list = [MA(k) for k in k_list]
    concat_to_df(sm.get_trading_calendar(query), ma_list, head_stock_code=True, head_ind_name=False)
    df

            date    SZ000001        SZ000002
    0       2023-05-12 00:00:00     12.620000       15.060000
    1       2023-05-15 00:00:00     12.725000       15.060000
    2       2023-05-16 00:00:00     12.690000       15.010000
    3       2023-05-17 00:00:00     12.640000       14.952500
    4       2023-05-18 00:00:00     12.610000       14.886000
    ...     ...     ...     ...
    195     2024-03-01 00:00:00     9.950455        9.837273
    196     2024-03-04 00:00:00     9.995909        9.838182
    197     2024-03-05 00:00:00     10.038182       9.816364
    198     2024-03-06 00:00:00     10.070455       9.776818
    199     2024-03-07 00:00:00     10.101364       9.738182

df_to_ind(df, col_name, col_date=None):

将 pandas.DataFrame 指定列转化为 Indicator

参数:

• df – pandas.DataFrame

• col_name – 指定列名

• col_date – 指定日期列名 (为None时忽略, 否则该列为对应参考日期)

返回:

Indicator

示例, 从 akshare 获取美国国债10年期收益率:
    import akshare as ak
    df = ak.bond_zh_us_rate("19901219")
    x = df_to_ind(df, '美国国债收益率10年', '日期')