MACD广泛用于分析股票，货币，加密和其他资产的图表
MACD是交易股票，货币，加密货币等的常用技术指标。
MACD的基础知识
MACD在许多不同的交易圈中使用和讨论。移动平均线收敛差异（MACD）是趋势跟踪指标。通过从12周期EMA中减去26周期EMA，可以非常简单地计算MACD。我们之前在这里的文章中讨论了EMA 。MACD可以通过几种不同的方式使用和解释，以便为交易者提供潜在的价值并洞察他们的交易决策。
有用的策略
MACD通常用于分析交叉，发散和陡坡（正或负）的周期。与MACD线（从16周期EMA中减去12周期EMA）一起，图表通常包括在MACD顶部绘制的信号线。该信号线是MACD的9天EMA。
在看涨交叉中，就像在移动平均线中一样，当MACD超过信号线时会出现买入信号。当MACD穿过信号线以下时出现看跌信号。如果出现高倾斜MACD的交叉，则可能是超买或超卖情况的迹象，这取决于交叉是分别看涨还是看跌。MACD是了解价格走势强弱的重要指标。弱势运动可能会纠正，强势运动可能会继续。
分歧也很容易理解。当MACD建立高价或低价偏离价格的高点或低点时，它会建立分歧。当MACD在MACD有两个上涨低点且资产价格出现两个低点时，看涨背离已经到位。分歧可用于发现变化的趋势。交易者总是在寻找竞争优势，预测趋势变化可能非常有利可图。当然，分歧并不完全可靠，只应作为额外的信息使用，而不是价格方向的唯一指示。
陡坡可能表示超买或超卖情况。在这种情况下，股票的走势可能很快就会失去动力并看到当前方向的修正或逆转。
MACD还有以下作用：
一、帮助判断底部
当股价与MACD面积(或DIF值)出现底背离时，通常预示着底部的出现，此时需要关注抄底买入的机会。
二、帮助判断顶部
当股价与MACD面积(或DIF值)出现顶背离时，通常预示着顶部的出现，此时需要考虑逃顶卖出。
三、帮助判断回调结束
股价进入多方区域后，会出现回调，回调结束后，股价通常会继续上涨或加速上涨。本书配套提供的看盘指标公式可即时显示“回调结束”信号。
四、帮助判断反弹结束
股价进入空方区域后，会出现反弹，反弹结束后，股价通常会继续下跌或加速下跌。本书配套的看盘指标公式也可即时显示“反弹结束”信号。
0轴，重要的多空分界线
MACD在红柱跟绿柱转换之间，有一个分界线，这个分界线就是MACD0轴线。上了0轴的股票说明了一个事实，那就是它已经由弱转强了，完成了趋势的扭转。
事实上，MACD上0轴的过程，就是股价站上均线的过程。因为朋友们不要忘记，MACD的设计思路就是对均线的一个平滑优化。细心的朋友可能会发现，MACD与0轴的关系与股价和MA60的关系大体一致。MA60压在头顶上当然操作起来不爽啦，所以在0轴之上根据MACD进行操作，相当于在一个均线发散多头的市场中赚钱，风险将大大降低。
MACD这么厉害，赶紧看python怎么来实现。
Python实现
我们一如既往地选择股票并收集数据。像往常一样，我们将对AMD进行分析并使用IEX API来获取数据。IEX一直是我非常可靠的数据来源，但您可以使用Quandl或您喜欢的任何其他数据源。
import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt import pyEX as p ticker =' AMD'timeframe ='6m' df = p.chartDF（ticker，timeframe） df = df [['close']] df.reset_index（level = 0， inplace = True）df.columns = ['ds'，'y'] plt.plot（df.ds，df.y，label ='AMD'） plt.show（）
AMD从2018年末到现在（2019年初）。
exp1 = df.y.ewm（span = 12，adjust = False）.mean（） exp2 = df.y.ewm（span = 26，adjust = False）.mean（） macd = exp1-exp2 exp3 = macd.ewm（span = 9，adjust = False）.mean（） plt.plot（df.ds，macd，label ='AMD MACD'，color ='＃EBD2BE'） plt.plot（df.ds，exp3，label ='Signal Line'，color ='＃E5A4CB'） plt。 legend（loc ='左上角'） plt.show（）
这允许我们绘制MACD与信号线的关系图。看看你是否能发现看涨和看跌的交叉！
MACD与信号线
检查下图。你纠正了吗？请记住，当MACD越过信号线时会发生看涨交叉，而当MACD穿过信号线时会出现看跌交叉。
看涨交叉以绿色代表，看跌交叉以红色代表。
以上示例是使用MACD研究交叉的简单方法。接下来，让我们研究力量并检查超买或超卖情况。
我们首先实现指数移动平均线和MACD。
exp1 = df.y.ewm（span = 12，adjust = False）.mean（） exp2 = df.y.ewm（span = 26，adjust = False）.mean（） exp3 = df.y.ewm（span = 9，adjust = False）.mean（） macd = exp1-exp2 plt.plot（df.ds，df.y，label ='AMD'） plt.plot（df.ds，macd，label ='AMD MACD'，color ='orange'） plt.plot（df.ds，exp3 ，label ='信号线'，color ='Magenta'） plt.legend（loc ='左上'） plt.show（）
蓝线代表AMD股价，橙线代表MACD
通过将其与股票价格分开绘制并更清楚地看到陡峭的斜坡，我们可以将这个MACD线向上吹一点。
MACD从2018年末到现在（2019年初）。
让我们回顾一下我们之前对超买和超卖的讨论。随着时间的推移，我们可以看到MACD保持平稳。但有些时候MACD曲线比其他曲线更陡峭。这些都是超买或超卖情况。我们用绿色圆圈代表我们的超卖情况，用红色圆圈代表超买。您可以看到MACD显示超买或超卖后不久，动能放缓，股价反应相应。
绿色圆圈对应看涨背离，红色对应看跌背离
绿色圆圈对应看涨背离，红色对应看跌背离
我们简要讨论了MACD并在Python中实现它，以检查它在交叉和超买/超卖条件下的使用。希望这篇文章能帮助您在交易工具箱中添加另一个工具！
有关MACD的更详细信息：
请google 或百度，MACD - 维基百科.
当然，中国的股票还是建议tushare。请查看历史：
python数据分析防止解禁股风险