[PYTHON] Analyse parabolique
Qui est la cible de cet article
--Investisseur individuel --Les personnes qui veulent savoir ce que fait l'analyse parabolique
- Les personnes qui veulent coder elles-mêmes l'analyse parabolique --Les personnes qui souhaitent utiliser l'analyse parabolique pour le trading
1 Qu'est-ce que cet article?
L'analyse parabolique est l'une des analyses du graphique d'investissement en actions. J'espère que vous avez lu cet article ce qu'est l'analyse parabolique, mais il s'agit actuellement d'une tendance haussière ou baissière. Ou bien, c'est une analyse technique qui montre en un coup d'œil le tournant de la tendance. L'analyse parabolique n'est souvent pas implémentée dans les applications de trading pour smartphone, et il faut du temps pour afficher les résultats de l'analyse parabolique pour chaque problème pour voir quels problèmes de leur portefeuille ont changé les tendances. (Par exemple, Manex Securities a une fonction pour tracer les résultats de l'analyse parabolique sur un graphique, mais l'affichage de chaque problème prendra beaucoup de temps et de travail.) Seuls les problèmes qui ont récemment changé leurs tendances. Tout d'abord, il semble que la probabilité de rentabilité augmentera si vous analysez les stocks criblés à l'aide de Bollinger et du tableau d'équilibre Ichimoku.
Dans cet article, je voudrais expliquer le contenu suivant.
--Explication des algorithmes pour l'analyse parabolique
- Une application Web qui vous permet de voir quelles actions de votre portefeuille ont changé de tendance
★ Ceci est une vidéo de l'application créée dans cet article </ b>
2 Que voulez-vous faire?
- Explication des algorithmes d'analyse parabolique
Je vais expliquer l'algorithme de l'analyse parabolique. Nous fournissons également du code Python créé avec Jupyter.
- Une application qui recherche en un coup d'œil les actions qui ont changé de tendance
Je crée et exploite une application qui gère les informations de mon portefeuille. Détails Veuillez consulter cet article. Nous allons également implémenter la fonction d'analyse parabolique et la fonction qui montre le tournant de la tendance en un coup d'œil dans cette application.
3 Comment faites-vous cela?
3-1 Algorithme d'analyse parabolique
J'ai lu le code décrit dans Cet article: Draw parabolic SAR with matplotlib et l'ai déposé dans l'organigramme (du code est ajouté). Masu). Tout d'abord, les informations déposées sur l'organigramme ont été transférées dans la feuille Excel. Si vous saisissez les données OHLC de la marque dans cette feuille Excel, vous pouvez calculer l'analyse parabolique sur la feuille Excel. De plus, nous avons transféré le code source vers jupyter afin de pouvoir effectuer la même analyse parabolique sur jupyter. Les fichiers ci-dessus ont été téléchargés sur GitHub, il serait donc intéressant de les toucher pour comprendre le fonctionnement de l'analyse parabolique.
J'ai téléchargé le fichier ici.
Résultat d'exécution de l'analyse parabolique sur paraboric.ipynb
4 Qu'avez-vous fait?
Implémentation de la fonction d'analyse parabolique. Vous pouvez désormais extraire de votre portefeuille les actions qui ont subi un changement de tendance au cours des trois derniers jours. Il est difficile d'afficher le résultat de l'analyse parabolique pour chaque problème et de savoir quand la conversion de tendance s'est produite, mais grâce à cette fonction, il est désormais possible d'extraire immédiatement le problème qui a récemment subi la conversion de tendance.
Voici un graphique de VOO (Vanguard S & P 500 ETF). C'est un exemple que j'ai pu faire un profit en faisant vendre parce que j'ai acheté de la tendance baissière à la tendance haussière le 3ème jour et le SAR et les jambes de bougie étaient sur le point de se rapprocher.
