前言
使用Python開發(fā)一個(gè)股票項(xiàng)目。
項(xiàng)目地址：
https://github.com/pythonstock/stock
相關(guān)資料：
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78294566
主要使用開發(fā)語(yǔ)言是python。
使用的lib庫(kù)是pandas，tushare，TensorFlow，tornado等。
本文的原文連接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78578548
未經(jīng)博主允許不得轉(zhuǎn)載。
博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys
計(jì)算股票中的16個(gè)常用指標(biāo)方法大全
一個(gè)python的類庫(kù)stockstats 已經(jīng)幫忙把這些數(shù)據(jù)都計(jì)算出來(lái)了。
現(xiàn)在需要做的就是把這個(gè)數(shù)據(jù)展示出，分析下。每一個(gè)都是一個(gè)緯度分析的方法。
要一個(gè)一個(gè)的學(xué)習(xí)下。
主要指標(biāo)有 CR指標(biāo) KDJ指標(biāo) SMA指標(biāo) MACD指標(biāo) BOLL指標(biāo) RSI指標(biāo) WR指標(biāo)
CCI指標(biāo) TR、ATR指標(biāo) DMA指標(biāo) DMI，+DI，-DI，DX，ADX，ADXR指標(biāo)
TRIX，MATRIX指標(biāo) VR，MAVR指標(biāo) 等。
具體的計(jì)算代碼不做分析，可以直接查看 stockstats 也是非常的簡(jiǎn)單的。
用幾個(gè) pandas 的函數(shù)就出來(lái)了。主要將的是使用方法。
具體使用效果需要慢慢使用才知道。
特別的感謝 http://wiki.mbalib.com/ 好多說(shuō)明是從 mbalib上面查詢到的。
pip install stockstats
直接安裝就行。
項(xiàng)目地址：https://github.com/jealous/stockstats
這個(gè)lib庫(kù)和pandas 一樣實(shí)現(xiàn)了下標(biāo)訪問(wèn)的方式去計(jì)算。
@classmethod
def _get_kdjk(cls, df, n_days):
""" Get the K of KDJ
K ＝ 2/3 × (prev. K) +1/3 × (curr. RSV)
2/3 and 1/3 are the smooth parameters.
:param df: data
:param n_days: calculation range
:return: None
"""
rsv_column = 'rsv_{}'.format(n_days)
k_column = 'kdjk_{}'.format(n_days)
df[k_column] = list(cls._calc_kd(df.get(rsv_column)))
如果要計(jì)算數(shù)據(jù) 直接訪問(wèn) stockStat['kdjk_3’] ，就可以制定使用 kdjk 指標(biāo)，同時(shí)設(shè)置周期3天。參數(shù)傳遞方式特別有意思。很簡(jiǎn)單粗暴。用起來(lái)超級(jí)方便。
#開始計(jì)算。以平安銀行為例：
#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import stockstats
begin_time = '2017-02-01'
end_time = '2017-11-01'
code = "000001"
stock = ts.get_hist_data(code, start=begin_time, end=end_time)
stock["date"] = stock.index.values #增加日期列。
stock = stock.sort_index(0) # 將數(shù)據(jù)按照日期排序下。
#print(stock) [186 rows x 14 columns]
#初始化統(tǒng)計(jì)類
#stockStat = stockstats.StockDataFrame.retype(pd.read_csv('002032.csv'))
stockStat = stockstats.StockDataFrame.retype(stock)
print("init finish .")
1，delta 方法
沒(méi)有找到 volume_delta 這個(gè)方法的實(shí)現(xiàn)。
原來(lái)調(diào)用是 key + “_delta” 去調(diào)用的。
超級(jí)方便。
# volume delta against previous day
# The Volume Delta (Vol ?)
stockStat[['volume','volume_delta']].plot(figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
#交易量的delta轉(zhuǎn)換。交易量是正，volume_delta把跌變成負(fù)值。
stockStat[['close','close_delta']].plot(subplots=True, figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
2，計(jì)算n天差
可以計(jì)算，向前n天，和向后n天的差。直接使用 key “n_d” 或 “-n_d” 。
如下圖。向前和向后對(duì)漲跌的趨勢(shì)判斷不太一樣。使用”_-n_d” 比較像原始數(shù)據(jù)的漲跌。
stockStat[
['close','close_1_d','close_2_d','close_-1_d','close_-2_d']
].plot(subplots=True, figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
# close_1_d 1 天的價(jià)差。 n天 - (n+1)天
# close_2_d 1 天的價(jià)差。 n天 - (n+2)天
# shift 函數(shù)是將數(shù)據(jù) 向前-n 向后+n 移動(dòng)n天。 但是這個(gè)操作做了一個(gè)負(fù)值。
# 也就是 close_-1_d 才是和昨天的差 close_1_d 是和明天的差
#print(stockStat['close_-2_d'].head(10))
#print("stockStat['close']-stockStat['close'].shift(-1)")
#print((stockStat['close']-stockStat['close'].shift(-2)).head(10))
#print("############檢查數(shù)據(jù)")
#print(stockStat['close'].head(10))
#print(stockStat['close'].shift(2).head(10))
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3，n天漲跌百分百計(jì)算
open price change (in percent) between today and the day before yesterday 'r’ stands for rate.
stock['close_-2_r’]
可以看到，-n天數(shù)據(jù)和今天數(shù)據(jù)的百分比。
stockStat[
['close','close_-1_r','close_-2_r']
].plot(subplots=True, figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
4，CR指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/CR%E6%8C%87%E6%A0%87
價(jià)格動(dòng)量指標(biāo)
- CR跌穿a、b、c、d四條線，再由低點(diǎn)向上爬升160時(shí)，為短線獲利的一個(gè)良機(jī)，應(yīng)適當(dāng)賣出股票。
- CR跌至40以下時(shí)，是建倉(cāng)良機(jī)。而CR高于300~400時(shí)，應(yīng)注意適當(dāng)減倉(cāng)。
# CR indicator, including 5, 10, 20 days moving average
stockStat[
['close','cr','cr-ma1','cr-ma2','cr-ma3']
].plot(subplots=True, figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
5，KDJ指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%8C%87%E6%A0%87
隨機(jī)指標(biāo)(KDJ)一般是根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理，通過(guò)一個(gè)特定的周期（常為9日、9周等）內(nèi)出現(xiàn)過(guò)的最高價(jià)、最低價(jià)及最后一個(gè)計(jì)算周期的收盤價(jià)及這三者之間的比例關(guān)系，來(lái)計(jì)算最后一個(gè)計(jì)算周期的未成熟隨機(jī)值RSV，然后根據(jù)平滑移動(dòng)平均線的方法來(lái)計(jì)算K值、D值與J值，并繪成曲線圖來(lái)研判股票走勢(shì)。
（3）在使用中，常有J線的指標(biāo)，即3乘以K值減2乘以D值（3K－2D＝J），其目的是求出K值與D值的最大乖離程度，以領(lǐng)先KD值找出底部和頭部。J大于100時(shí)為超買，小于10時(shí)為超賣。
# KDJ, default to 9 days
stockStat[['close','kdjk','kdjd','kdjj'] # 分別是k d j 三個(gè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)。
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
# three days KDJK cross up 3 days KDJD
# stockStat['kdjk_3_xu_kdjd_3'].plot(figsize=(20,10), grid=True)
# plt.show()
print(stockStat['kdjk_3_xu_kdjd_3'].tail())
6，SMA指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/Sma
簡(jiǎn)單移動(dòng)平均線（Simple Moving Average，SMA）
可以動(dòng)態(tài)輸入?yún)?shù)，獲得幾天的移動(dòng)平均。
# 2 days simple moving average on open price
stockStat[['close','close_5_sma','close_10_sma'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
7，MACD指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/MACD
平滑異同移動(dòng)平均線(Moving Average Convergence Divergence，簡(jiǎn)稱MACD指標(biāo))，也稱移動(dòng)平均聚散指標(biāo)
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MACD
stock['macd’]
MACD signal line
stock['macds’]
MACD histogram
stock['macdh’]
MACD技術(shù)分析，運(yùn)用DIF線與MACD線之相交型態(tài)及直線棒高低點(diǎn)與背離現(xiàn)象，作為買賣訊號(hào)，尤其當(dāng)市場(chǎng)股價(jià)走勢(shì)呈一較為明確波段趨勢(shì)時(shí)，
MACD 則可發(fā)揮其應(yīng)有的功能，但當(dāng)市場(chǎng)呈牛皮盤整格局，股價(jià)不上不下時(shí)，MACD買賣訊號(hào)較不明顯。
當(dāng)用MACD作分析時(shí)，亦可運(yùn)用其他的技術(shù)分析指標(biāo)如短期 K，D圖形作為輔助工具，而且也可對(duì)買賣訊號(hào)作雙重的確認(rèn)。
# MACD
stockStat[['close','macd','macds','macdh'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
8，BOLL指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/BOLL
布林線指標(biāo)(Bollinger Bands)
bolling, including upper band and lower band
stock['boll’]
stock['boll_ub’]
stock['boll_lb’]
1、當(dāng)布林線開口向上后，只要股價(jià)K線始終運(yùn)行在布林線的中軌上方的時(shí)候，說(shuō)明股價(jià)一直處在一個(gè)中長(zhǎng)期上升軌道之中，這是BOLL指標(biāo)發(fā)出的持股待漲信號(hào)，如果TRIX指標(biāo)也是發(fā)出持股信號(hào)時(shí)，這種信號(hào)更加準(zhǔn)確。此時(shí)，投資者應(yīng)堅(jiān)決持股待漲。
2、當(dāng)布林線開口向下后，只要股價(jià)K線始終運(yùn)行在布林線的中軌下方的時(shí)候，說(shuō)明股價(jià)一直處在一個(gè)中長(zhǎng)期下降軌道之中，這是BOLL指標(biāo)發(fā)出的持幣觀望信號(hào)，如果TRIX指標(biāo)也是發(fā)出持幣信號(hào)時(shí)，這種信號(hào)更加準(zhǔn)確。此時(shí)，投資者應(yīng)堅(jiān)決持幣觀望。
# bolling, including upper band and lower band
stockStat[['close','boll','boll_ub','boll_lb'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
9，RSI指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/RSI
相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)（Relative Strength Index，簡(jiǎn)稱RSI），也稱相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)、相對(duì)力度指數(shù)
6 days RSI
stock['rsi_6’]
12 days RSI
stock['rsi_12’]
（2）強(qiáng)弱指標(biāo)保持高于50表示為強(qiáng)勢(shì)市場(chǎng)，反之低于50表示為弱勢(shì)市場(chǎng)。
（3）強(qiáng)弱指標(biāo)多在70與30之間波動(dòng)。當(dāng)六日指標(biāo)上升到達(dá)80時(shí)，表示股市已有超買現(xiàn)象，如果一旦繼續(xù)上升，超過(guò)90以上時(shí)，則表示已到嚴(yán)重超買的警戒區(qū)，股價(jià)已形成頭部，極可能在短期內(nèi)反轉(zhuǎn)回轉(zhuǎn)。
（4）當(dāng)六日強(qiáng)弱指標(biāo)下降至20時(shí)，表示股市有超賣現(xiàn)象，如果一旦繼續(xù)下降至10以下時(shí)則表示已到嚴(yán)重超賣區(qū)域，股價(jià)極可能有止跌回升的機(jī)會(huì)。
# 6 days RSI 12 days RSI
stockStat[['close','rsi_6','rsi_12'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
10，WR指標(biāo)
?
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%A8%81%E5%BB%89%E6%8C%87%E6%A0%87
?
威廉指數(shù)（Williams%Rate）該指數(shù)是利用擺動(dòng)點(diǎn)來(lái)度量市場(chǎng)的超買超賣現(xiàn)象。
?
?
10 days WR
stock['wr_10’]
6 days WR
stock['wr_6’]
# 10 days WR 6 days WR
stockStat[['close','wr_10','wr_6'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
11，CCI指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%A1%BA%E5%8A%BF%E6%8C%87%E6%A0%87
順勢(shì)指標(biāo)又叫CCI指標(biāo)，其英文全稱為“Commodity Channel Index”，
是由美國(guó)股市分析家唐納德·藍(lán)伯特（Donald Lambert）所創(chuàng)造的，是一種重點(diǎn)研判股價(jià)偏離度的股市分析工具。
CCI, default to 14 days
stock['cci’]
20 days CCI
stock['cci_20’]
1、當(dāng)CCI指標(biāo)從下向上突破﹢100線而進(jìn)入非常態(tài)區(qū)間時(shí)，表明股價(jià)脫離常態(tài)而進(jìn)入異常波動(dòng)階段，
中短線應(yīng)及時(shí)買入，如果有比較大的成交量配合，買入信號(hào)則更為可靠。
2、當(dāng)CCI指標(biāo)從上向下突破﹣100線而進(jìn)入另一個(gè)非常態(tài)區(qū)間時(shí)，表明股價(jià)的盤整階段已經(jīng)結(jié)束，
將進(jìn)入一個(gè)比較長(zhǎng)的尋底過(guò)程，投資者應(yīng)以持幣觀望為主。
# CCI, default to 14 days 20 days CCI
stockStat[['close','cci','cci_20'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
12，TR、ATR指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%9D%87%E5%B9%85%E6%8C%87%E6%A0%87
均幅指標(biāo)（Average True Ranger,ATR）
均幅指標(biāo)（ATR）是取一定時(shí)間周期內(nèi)的股價(jià)波動(dòng)幅度的移動(dòng)平均值，主要用于研判買賣時(shí)機(jī)。
TR (true range)
stock['tr’]
ATR (Average True Range)
stock['atr’]
均幅指標(biāo)無(wú)論是從下向上穿越移動(dòng)平均線，還是從上向下穿越移動(dòng)平均線時(shí)，都是一種研判信號(hào)。
# ATR (Average True Range)
stockStat[['close','tr','atr'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
13，DMA指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/DMA
DMA指標(biāo)（Different of Moving Average）又叫平行線差指標(biāo)，是目前股市分析技術(shù)指標(biāo)中的一種中短期指標(biāo)，它常用于大盤指數(shù)和個(gè)股的研判。
DMA, difference of 10 and 50 moving average
stock['dma’]
本文的原文連接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78578548
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# DMA, difference of 10 and 50 moving average
stockStat[['close','dma'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
14，DMI，+DI，-DI，DX，ADX，ADXR指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/DMI
動(dòng)向指數(shù)Directional Movement Index,DMI）
http://wiki.mbalib.com/wiki/ADX
平均趨向指標(biāo)（Average Directional Indicator，簡(jiǎn)稱ADX）
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%96%B9%E5%90%91%E6%8C%87%E6%95%B0%E8%AF%84%E4%BC%B0
平均方向指數(shù)評(píng)估（ADXR）實(shí)際是今日ADX與前面某一日的ADX的平均值。ADXR在高位與ADX同步下滑，可以增加對(duì)ADX已經(jīng)調(diào)頭的盡早確認(rèn)。
ADXR是ADX的附屬產(chǎn)品，只能發(fā)出一種輔助和肯定的訊號(hào)，并非入市的指標(biāo)，而只需同時(shí)配合動(dòng)向指標(biāo)(DMI)的趨勢(shì)才可作出買賣策略。
在應(yīng)用時(shí)，應(yīng)以ADX為主，ADXR為輔。
DMI
+DI, default to 14 days
stock['pdi’]
-DI, default to 14 days
stock['mdi]
DX, default to 14 days of +DI and -DI
stock['dx’]
ADX, 6 days SMA of DX, same as stock['dx_6_ema’]
stock['adx]
ADXR, 6 days SMA of ADX, same as stock['adx_6_ema’]
stock['adxr’]
# DMI，+DI，-DI，DX，ADX，ADXR
stockStat[['close','pdi','mdi','dx','adx','adxr'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
15，TRIX，MATRIX指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/TRIX
TRIX指標(biāo)又叫三重指數(shù)平滑移動(dòng)平均指標(biāo)（Triple Exponentially Smoothed Average）
TRIX, default to 12 days
stock['trix’]
MATRIX is the simple moving average of TRIX
stock['trix_9_sma’]
# TRIX MATRIX
stockStat[['close','trix','trix_9_sma'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
16，VR，MAVR指標(biāo)
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%88%90%E4%BA%A4%E9%87%8F%E6%AF%94%E7%8E%87
成交量比率（Volumn Ratio，VR）（簡(jiǎn)稱VR），是一項(xiàng)通過(guò)分析股價(jià)上升日成交額（或成交量，下同）與股價(jià)下降日成交額比值，
從而掌握市場(chǎng)買賣氣勢(shì)的中期技術(shù)指標(biāo)。
VR, default to 26 days
stock['vr’]
MAVR is the simple moving average of VR
stock['vr_6_sma’]
# TRIX MATRIX
stockStat[['close','vr','vr_6_sma'] #
].plot(subplots=True,figsize=(20,10), grid=True)
plt.show()
計(jì)數(shù)count
使用 _c 計(jì)算數(shù)量，可以和其他的一起使用
#返回?cái)?shù)量。
# close price less than 10.0 in 5 days count
print(stockStat['close_10.0_le_5_c'].tail())
#返回 True False 可以作為是否購(gòu)買結(jié)果。
# CR MA2 cross up CR MA1 in 20 days count
print(stockStat['cr-ma2_xu_cr-ma1_20_c'].tail())
date
2017-10-26 0.0
2017-10-27 0.0
2017-10-30 0.0
2017-10-31 0.0
2017-11-01 0.0
Name: close_10.0_le_5_c, dtype: float64
date
2017-10-26 False
2017-10-27 False
2017-10-30 False
2017-10-31 False
2017-11-01 False
Name: cr-ma2_xu_cr-ma1_20_c, dtype: bool
計(jì)算全部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
總結(jié)
本文的原文連接是: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/78578548
未經(jīng)博主允許不得轉(zhuǎn)載。
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stockstats使用起來(lái)超級(jí)的方便。股票市場(chǎng)真的是個(gè)大熔爐，鍛煉人。同時(shí)也要不斷的學(xué)習(xí)。
學(xué)習(xí)股票中的數(shù)據(jù)分析，是python 的stockstats 可以很輕松的做到。
數(shù)據(jù)的分析報(bào)表的展示都非常容易。能夠幫助股民快速的做出分析決策。
不放棄股票中的機(jī)會(huì)。
總之第一步先把這些數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)。然后再做分析。
其他
計(jì)算全部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在 stockstats 里面有3個(gè)寫錯(cuò)了，少分號(hào)啥的。
# volume delta against previous day
stockStat['volume_delta']
# open delta against next 2 day
stockStat['open_2_d']
# open price change (in percent) between today and the day before yesterday
# 'r' stands for rate.
stockStat['open_-2_r']
# CR indicator, including 5, 10, 20 days moving average
stockStat['cr']
stockStat['cr-ma1']
stockStat['cr-ma2']
stockStat['cr-ma3']
# volume max of three days ago, yesterday and two days later
stockStat['volume_-3,2,-1_max']
# volume min between 3 days ago and tomorrow
stockStat['volume_-3~1_min']
# KDJ, default to 9 days
stockStat['kdjk']
stockStat['kdjd']
stockStat['kdjj']
# three days KDJK cross up 3 days KDJD
#stock['kdj_3_xu_kdjd_3'] 這個(gè)寫錯(cuò)了。
stockStat['kdjk_3_xu_kdjd_3']
# 2 days simple moving average on open price
stockStat['open_2_sma']
# MACD
stockStat['macd']
# MACD signal line
stockStat['macds']
# MACD histogram
stockStat['macdh']
# bolling, including upper band and lower band
stockStat['boll']
stockStat['boll_ub']
stockStat['boll_lb']
# close price less than 10.0 in 5 days count
stockStat['close_10.0_le_5_c']
# CR MA2 cross up CR MA1 in 20 days count
stockStat['cr-ma2_xu_cr-ma1_20_c']
# 6 days RSI
stockStat['rsi_6']
# 12 days RSI
stockStat['rsi_12']
# 10 days WR
stockStat['wr_10']
# 6 days WR
stockStat['wr_6']
# CCI, default to 14 days
stockStat['cci']
# 20 days CCI
stockStat['cci_20']
# TR (true range)
stockStat['tr']
# ATR (Average True Range)
stockStat['atr']
# DMA, difference of 10 and 50 moving average
stockStat['dma']
# DMI
# +DI, default to 14 days
stockStat['pdi']
# -DI, default to 14 days
stockStat['mdi'] #少了個(gè)單引號(hào)
# DX, default to 14 days of +DI and -DI
stockStat['dx']
# ADX, 6 days SMA of DX, same as stockStat['dx_6_ema']
stockStat['adx'] #少了個(gè)單引號(hào)
# ADXR, 6 days SMA of ADX, same as stockStat['adx_6_ema']
stockStat['adxr']
# TRIX, default to 12 days
stockStat['trix']
# MATRIX is the simple moving average of TRIX
stockStat['trix_9_sma']
# VR, default to 26 days
stockStat['vr']
# MAVR is the simple moving average of VR
stockStat['vr_6_sma']
#[5 rows x 95 columns]
#print(stockStat.head())
print(stockStat.columns.values)
print(len(stockStat.columns.values))
打印出來(lái)全部的columns 信息。其中有些是臨時(shí)的計(jì)算變量。
['open' 'high' 'close' 'low' 'volume' 'price_change' 'p_change' 'ma5'
'ma10' 'ma20' 'v_ma5' 'v_ma10' 'v_ma20' 'turnover' 'volume_delta'
u'open_2_s' u'open_2_d' u'open_-2_r' u'middle' u'cr' u'cr-ma1' u'cr-ma2'
u'cr-ma3' u'volume_-3_s' u'volume_-1_s' u'volume_2_s'
u'volume_-3,2,-1_max' u'volume_-2_s' u'volume_0_s' u'volume_1_s'
u'volume_-3~1_min' u'rsv_9' u'kdjk_9' u'kdjk' u'kdjd_9' u'kdjd' u'kdjj_9'
u'kdjj' u'rsv_3' u'kdjk_3' u'kdjd_3' 'kdjk_3_xu_kdjd_3' u'open_2_sma'
u'close_26_ema' u'macd' u'macds' u'macdh' u'close_20_sma' u'close_20_mstd'
u'boll' u'boll_ub' u'boll_lb' u'close_10.0_le' u'close_10.0_le_5_c'
u'cr-ma1_20_c' 'cr-ma2_xu_cr-ma1_20_c' u'close_-1_s' u'close_-1_d' u'rs_6'
u'rsi_6' u'rs_12' u'rsi_12' u'wr_10' u'wr_6' u'middle_14_sma' u'cci'
u'middle_20_sma' u'cci_20' u'tr' u'atr' u'close_10_sma' u'close_50_sma'
u'dma' u'high_delta' u'um' u'low_delta' u'dm' u'pdm' u'pdm_14_ema'
u'pdm_14' u'atr_14' u'pdi_14' u'pdi' u'mdm' u'mdm_14_ema' u'mdm_14'
u'mdi_14' u'mdi' u'dx_14' u'dx' u'dx_6_ema' u'adx' u'adx_6_ema' u'adxr'
u'trix' u'trix_9_sma' u'change' u'vr' u'vr_6_sma']
99
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