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news 2025/9/17 17:17:22

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本文使用Python语言绘制一只股票的CCI（Commodity channel index）曲线，论文参考《Commodity channel index: Tool for trading cyclic trends》，该指标可以用来测量股价、外汇或者贵金属交易是否已超出常态分布范围，波动于正无穷大和负无穷大之间。

参考招商证券软件对CCI指标的应用：

参考百度对CCI公式的定义：

* CCI(n) = (TP－ MA) ÷MD ÷0.015

* TP = (最高价 + 最低价 + 收盘价) ÷ 3

* MA = 最近n日(TP)价的累计和÷n

* MD = 最近n日 (TP-MA )的绝对值的累计和 ÷ n

* 系统默认n为14

根据公式，需要获得一只股票每天的盘口数据，可以使用AKShare库获取：

import akshare as ak
import datetimedate = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")
stock_zh_a_spot_em_df = ak.stock_zh_a_spot_em()
stock_zh_a_spot_em_df.to_csv('E:\\股票盘口信息\\{}.csv'.format(date), encoding='utf_8_sig')

这样我们就获得了每一天的盘口数据，CSV格式，文件内容如下：

采用下面的代码，绘制CCI曲线，股票选择平安银行，代码“000001”，csv格式的文件中“代码”列是数值，所以前面五个0会去掉，故下面代码中stock_num为1，又如上图“代码”列中的758，表示“000758”中色股份。

import math
import os.path
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pddate = []
zg = []
zd = []
zxj = []
TP = []
MA = []
MD = []
CCI = []
n = 14plt.figure(figsize=(10, 5))stock_num = 1path = 'E:\\股票盘口信息'
name_list = os.listdir(path)
for name in name_list:filename = 'E:\\股票盘口信息\\' + namedata = pd.read_csv(filename, encoding='utf_8_sig')for i in range(0, len(data.get('代码'))):if data.get('代码')[i] == stock_num:zg.append(data.get('最高')[i])zd.append(data.get('最低')[i])zxj.append(data.get('最新价')[i])TP.append((data.get('最高')[i] + data.get('最低')[i] + data.get('最新价')[i]) / 3)date.append(name)breakfor i in range(0, len(date)):if i >= (n - 1):count = 0for j in range(0, n):count += TP[i - j]MA.append(count/n)else:MA.append(0)for i in range(0, len(date)):if i >= (n - 1):count = 0for j in range(0, n):count += math.fabs(TP[i - j] - MA[i - j])MD.append(count/n)else:MD.append(0)for i in range(0, len(date)):CCI.append((TP[i] - MA[i])/(MD[i]*0.015))plt.plot(date, CCI, 'b')
plt.grid()
plt.show()

程序运行结果如下：