三紫一红共振指标源码

三紫一红共振指标源码
以下是一个用Python编写的三紫一红共振指标的源代码：```python
import pandas as pd
import numpy as np
def resonance_index(data, n, k):
#计算三个紫荷指标
def calculate_purple_lotus(data, n):
data['MA_C'] = data['Close'].rolling(n).mean
data['STD_C'] = data['Close'].rolling(n).std
data['UP'] = data['MA_C'] + k * data['STD_C']
data['LP'] = data['MA_C'] - k * data['STD_C']
#计算红荷指标
def calculate_red_lotus(data, n):
data['MA_H'] = data['High'].rolling(n).mean
data['MA_L'] = data['Low'].rolling(n).mean
data['MA_C'] = data['Close'].rolling(n).mean
#计算共振指标
def calculate_resonance_index(data):
data['RI'] = (data['UP'] - data['LP']) / (data['MA_H'] - data['MA_L'])
#计算三紫一红共振指标
calculate_purple_lotus(data, n)
calculate_red_lotus(data, n)
calculate_resonance_index(data)
return data
#读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
#设置参数
n=20#窗口大小
k=2#系数
#计算指标
resonance_data = resonance_index(data, n, k)
#输出结果
print(resonance_data)
```
这段代码中使用了pandas库来处理数据，计算了三个紫荷指标和一个红荷指标，并最终计算了共振指标。

其中使用了rolling函数来计算滑
动窗口的均值和标准差，然后根据公式计算紫荷指标的上下界，并计算红荷指标的三个移动平均值，最后计算共振指标。