终极振荡器
原文： https://www.backtrader.com/blog/posts/2016-06-22-ultimate-oscillator/ultimate-oscillator/
反向交易者开发启动时的目标之一是使开发新的指标变得非常容易（至少对作者本人而言），以从数学和视觉上测试想法。
票据是关于将终极振荡器添加到反向交易者的军火库中
笔记
它将被添加到下一个版本中，同时可以使用下面的代码使用它。
票证中所示的参考：
以及：
不需要在这里重复。
引用参考文献：
BP = Close - Minimum(Low or Prior Close)
TR = Maximum(High or Prior Close) - Minimum(Low or Prior Close)
Average7 = (7-period BP Sum) / (7-period TR Sum)
Average14 = (14-period BP Sum) / (14-period TR Sum)
Average28 = (28-period BP Sum) / (28-period TR Sum)
UO = 100 x [(4 x Average7)+(2 x Average14)+Average28]/(4+2+1)
总结：
-
bt.Indicator中的第一个子类，确保整个机械工作：py class UltimateOscillator(bt.Indicator): -
它有一个输出行：我们将其命名为
uo：py lines = ('uo',) -
它有 3 个参数，用默认值
7、14和28定义 3 个时段。命名为p1、p2和p3：py params = (('p1', 7), ('p2', 14), ('p3', 28), ) -
计算使用了一些已经内置的backtrader工具
Minimum(Low or Prior Close)：这是Welles Wilder为RSI指示器定义的TrueLow。因此，可以计算出BP或购买压力：
py bp = self.data.close - TrueLow(self.data)Maximum(Low or Prior Close) - Minimum(Low or Prior Close)：这是Welles Wilder为RSI指标定义的TrueRange（可以表示为TrueHigh - TrueLow，因此下一步的计算非常简单：
py tr = TrueRange(self.data)- 其余为纯数学运算，使用
SumN将bp和tr的最新p1、p2、p3期间加上加权计算：
```py av7 = SumN(bp, period=self.p.p1) / SumN(tr, period=self.p.p1) av14 = SumN(bp, period=self.p.p2) / SumN(tr, period=self.p.p2) av28 = SumN(bp, period=self.p.p3) / SumN(tr, period=self.p.p3)
uo = 100.0 * (4.0 * av7 + 2.0 * av14 + av28) / (4.0 + 2.0 + 1.0) ```
- 最后，将计算分配到定义的
uo行：
py self.lines.uo = uo
它看起来比底部的实际长度长（完整代码，包括导入）。
由于我们不仅需要数值，还需要一个漂亮的曲线图，如股票图表提供的曲线图，我们将添加两个额外的点：
-
2 个参数，用于确定在何处放置划定超买和超卖区域的水平线（ala
RSI或Stochastic：py ('upperband', 70.0), ('lowerband', 30.0), -
并绘制初始化代码以使用参数。将添加股票图表图中
10、50和90等处的刻度：```py def _plotinit(self): baseticks = [10.0, 50.0, 90.0] hlines = [self.p.upperband, self.p.lowerband]
self.plotinfo.plotyhlines = hlines self.plotinfo.plotyticks = baseticks + hlines```
为了测试和进一步使用backtrader提供的现有设施，将使用与backtrader一起安装的btrun可执行文件。
-
该指示器存储在名为
ultimateoscillator.py的文件中 -
所使用的数据是反向交易者来源中可用的数据样本之一
-
该指标将使用默认参数和短期参数添加两次
执行：
btrun \
--nostdstats \
--data 2005-2006-day-001.txt \
--indicator ultimateoscillator:UltimateOscillator \
--indicator ultimateoscillator:UltimateOscillator:p1=4,p2=8,p3=16 \
--plot
笔记
使用–noststats 从图表中删除一些观察者。在这种情况下，无需跟踪现金和价值
输出只是一个图表，显示了UltimateOscillator的演变。
UltimateOscillator代码：
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import backtrader as bt
from backtrader.indicators import SumN, TrueLow, TrueRange
class UltimateOscillator(bt.Indicator):
'''
Formula:
# Buying Pressure = Close - TrueLow
BP = Close - Minimum(Low or Prior Close)
# TrueRange = TrueHigh - TrueLow
TR = Maximum(High or Prior Close) - Minimum(Low or Prior Close)
Average7 = (7-period BP Sum) / (7-period TR Sum)
Average14 = (14-period BP Sum) / (14-period TR Sum)
Average28 = (28-period BP Sum) / (28-period TR Sum)
UO = 100 x [(4 x Average7)+(2 x Average14)+Average28]/(4+2+1)
See:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Ultimate_oscillator
- http://stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:ultimate_oscillator
'''
lines = ('uo',)
params = (('p1', 7),
('p2', 14),
('p3', 28),
('upperband', 70.0),
('lowerband', 30.0),
)
def _plotinit(self):
baseticks = [10.0, 50.0, 90.0]
hlines = [self.p.upperband, self.p.lowerband]
self.plotinfo.plotyhlines = hlines
self.plotinfo.plotyticks = baseticks + hlines
def __init__(self):
bp = self.data.close - TrueLow(self.data)
tr = TrueRange(self.data)
av7 = SumN(bp, period=self.p.p1) / SumN(tr, period=self.p.p1)
av14 = SumN(bp, period=self.p.p2) / SumN(tr, period=self.p.p2)
av28 = SumN(bp, period=self.p.p3) / SumN(tr, period=self.p.p3)
uo = 100.0 * (4.0 * av7 + 2.0 * av14 + av28) / (4.0 + 2.0 + 1.0)
self.lines.uo = uo
