Rekey
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- data/service.py: 数据拉取服务，从 TimescaleDB 读取 K 线/Ticker 等行情数据 - indicators/momentum.py: 动量类指标（RSI/MACD/Stochastic 等） - indicators/trend.py: 趋势类指标（EMA/SMA/ADX/SuperTrend 等） - indicators/volatility.py: 波动率指标（Bollinger/ATR/Keltner 等） - indicators/volume.py: 成交量指标（OBV/VWAP/MFI 等）
76 lines
1.8 KiB
Python
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1.8 KiB
Python
"""
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成交量指标 — OBV、VWAP
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所有函数返回与输入等长的 list[float]，不足周期位置填 0.0。
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"""
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def obv(close: list[float], volume: list[float]) -> list[float]:
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"""能量潮 (On-Balance Volume, OBV)
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从 0 开始累加：
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- 收盘价 > 前收盘价：OBV += 成交量
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- 收盘价 < 前收盘价：OBV -= 成交量
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- 收盘价 == 前收盘价：OBV 不变
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Args:
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close: 收盘价序列
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volume: 成交量序列
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Returns:
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与输入等长的 OBV 序列
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"""
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n = len(close)
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result = [0.0] * n
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if n == 0:
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return result
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result[0] = volume[0]
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for i in range(1, n):
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if close[i] > close[i - 1]:
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result[i] = result[i - 1] + volume[i]
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elif close[i] < close[i - 1]:
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result[i] = result[i - 1] - volume[i]
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else:
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result[i] = result[i - 1]
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return result
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def vwap(
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high: list[float],
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low: list[float],
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close: list[float],
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volume: list[float],
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) -> list[float]:
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"""成交量加权平均价 (VWAP)
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累积计算：VWAP = Σ(典型价格 × 成交量) / Σ(成交量)
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典型价格 = (high + low + close) / 3
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Args:
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high: 最高价序列
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low: 最低价序列
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close: 收盘价序列
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volume: 成交量序列
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Returns:
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与输入等长的 VWAP 序列（从第一个有效 bar 开始累加）
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"""
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n = len(close)
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result = [0.0] * n
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if n == 0:
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return result
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cum_pv = 0.0 # cumulative price * volume
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cum_vol = 0.0 # cumulative volume
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for i in range(n):
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typical_price = (high[i] + low[i] + close[i]) / 3.0
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cum_pv += typical_price * volume[i]
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cum_vol += volume[i]
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if cum_vol > 0:
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result[i] = cum_pv / cum_vol
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return result
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