sroc指标源码怎么写(如何编写SROc指标的源码？)

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SROC指标是一种常用的技术分析指标，用于衡量股票价格的变动速度。以下是SROC指标的源码： IMPORT PANDAS AS PD IMPORT NUMPY AS NP DEF SROC(DATA, SHORT_WINDOW=3, LONG_WINDOW=20): """ 计算SROC指标 :PARAM DATA: 股票数据，格式为DATAFRAME :PARAM SHORT_WINDOW: 短期窗口，默认为3 :PARAM LONG_WINDOW: 长期窗口，默认为20 :RETURN: SROC指标值 """ SHORT_DIFF = DATA['CLOSE'].ROLLING(SHORT_WINDOW).MEAN() LONG_DIFF = DATA['CLOSE'].ROLLING(LONG_WINDOW).MEAN() SROC_VALUE = (SHORT_DIFF - LONG_DIFF) / LONG_DIFF * 100 RETURN SROC_VALUE # 示例 DATA = PD.READ_CSV('STOCK_DATA.CSV') SROC_VALUE = SROC(DATA) PRINT(SROC_VALUE) 这段代码定义了一个名为SROC的函数，它接受股票数据作为输入参数，并返回SROC指标值。函数内部首先计算短期和长期移动平均值，然后计算SROC指标值。最后，通过调用该函数并打印结果来使用它。

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SROC指标是一种常用的技术分析指标，用于衡量股票价格的变动速度。其源码如下： IMPORT PANDAS AS PD IMPORT NUMPY AS NP DEF SROC(DATA, WINDOW_SIZE=5): """ 计算SROC指标 :PARAM DATA: DATAFRAME, 包含股票价格数据 :PARAM WINDOW_SIZE: INT, 窗口大小，默认为5 :RETURN: SERIES, SROC指标值 """ DATA['CLOSE'] = DATA['CLOSE'].ROLLING(WINDOW_SIZE).MEAN() DATA['SROC'] = DATA['CLOSE'] - DATA['CLOSE'].SHIFT(-WINDOW_SIZE) RETURN DATA['SROC'] 上述代码中，首先导入了PANDAS和NUMPY库，然后定义了一个名为SROC的函数，该函数接受两个参数：DATA（包含股票价格数据的DATAFRAME）和WINDOW_SIZE（窗口大小，默认为5）。在函数内部，首先计算了CLOSE列的滚动平均值，然后计算了CLOSE列与前一个窗口大小的CLOSE值之差，即SROC指标。最后返回SROC指标值。

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SROC指标是一种常用的技术分析工具，用于衡量股票或期货的相对强弱。其源码通常包括以下几个部分：导入所需的库和模块定义SROC函数，接收两个参数：当前价格和前一交易日的价格计算SROC值返回SROC值以下是一个简单的PYTHON实现： IMPORT PANDAS AS PD IMPORT NUMPY AS NP DEF SROC(CURRENT_PRICE, PREVIOUS_PRICE): RETURN (CURRENT_PRICE - PREVIOUS_PRICE) / PREVIOUS_PRICE * 100 # 示例数据 DATA = {'DATE': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'], 'CLOSE': [100, 105, 110]} DF = PD.DATAFRAME(DATA) # 计算SROC值 DF['SROC'] = DF['CLOSE'].APPLY(LAMBDA X: SROC(X, DF['CLOSE'].SHIFT(1))) PRINT(DF) 这段代码首先导入了PANDAS和NUMPY库，然后定义了一个名为SROC的函数，该函数接收两个参数：当前价格和前一交易日的价格。函数内部计算SROC值，并将其作为新列添加到数据框中。最后，我们使用示例数据计算SROC值并打印结果。

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