顺势指标CCI
唐纳德·蓝伯特于上世纪80年代提出比较新颖的顺势指标CCI，其引进了价格与固定期间的股价平均区间的偏离程度的概念，强调股价平均绝对偏差在股市技术分析中的重要性。CCI有两个与大多数常见的分析指标不一样的特点，第一个是其并非只利用股票的单一数据特征，第二个是指标波动于正无穷与负无穷之间而0并不代表它的中轴线。计算方法：
CCI（N日）=（TP－MA）÷MD÷0.015
其中，
TP=（最高价+最低价+收盘价）÷3
MA=近N日收盘价的累计之和÷N
MD=近N日（MA－收盘价）的累计之和÷N
0.015为计算系数，N为计算周期
实现
某些分析过程可以参考前面的博文，量化交易——传统技术分析相对强弱指数RSI的原理及实现，这里不细讲。
相关代码：
import numpy as npimport mathimport randomimport jsonimport matplotlib.pyplot as pltimport syssys.setrecursionlimit(10000)#date|open|high|low|close|volume|adjsuted def get_stock_hist(num):s_his=np.genfromtxt(C:/Users/Haipeng/Desktop/python/Korea/Korea_{:03d}.csv.format(num), delimiter=,)s_hi=s_his[1:][:]days=s_hi.shape[0]this_stock = []for i in range(1,days,1):this_day = [i]for k in range(1,7):this_day.append(s_hi[i][k])this_stock.append(this_day)print Maximum date is ,len(this_stock)return this_stockdef get_price(D, p_tpe):<
