在股票市场中，技术分析是一种久经考验的方法，可以帮助投资者预测股票价格的走势。在前端开发中，利用股票的历史价格数据进行技术分析可以实现一些有趣的web应用。本教程将介绍一款名为 stock-technical-indicators 的 npm 包，它可以帮助你计算常用的股票技术指标。
安装
你可以通过命令行进行安装：
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该命令将会在你的项目中安装 stock-technical-indicators 包。
使用
假设你已经在项目中准备好包含股票价格数据的数组 prices，我们将使用以下代码：
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上述代码中，我们首先引入了 stock-technical-indicators 包，并将其赋值给一个变量 STI。接下来，我们从价格数组中提取了 close 属性，并将其传递给了 sma 函数。sma 函数接收两个参数：价格数组和计算移动平均线所需的周期，这里我们选择了10。在这里，我们将移动平均线的结果赋值给 sma10。
指标
stock-technical-indicators 包提供了许多常用的技术指标，包括：
- Simple Moving Average (SMA)
- Exponential Moving Average (EMA)
- Relative Strength Index (RSI)
- Moving Average Convergence Divergence (MACD)
- Bollinger Bands
Simple Moving Average (SMA)
在股票市场中，移动平均线被广泛应用于趋势分析。SMA 的计算方法很简单：将一段时间内的股票收盘价加总，再除以该段时间内的交易日数量。这些平均价格被连续绘制于价格走势图上，以形成移动平均线。
我们可以通过调用 STI.sma 函数来计算 SMA。该函数接收两个参数：价格数组和计算 SMA 所需的时间周期。
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Exponential Moving Average (EMA)
EMA 是 SMA 的改进版，它给不同时间点的价格赋予了不同的权重，使指标更加灵敏。EMA 的计算方法：
- 计算第一个周期的 SMA，作为本周期的 EMA。
- 计算本周期的 EMA，公式为：EMA(n) = (Price(n) - EMA(n-1)) x (2/(n+1)) + EMA(n-1)。
计算 EMA 同样可以使用 STI.ema 函数。该函数接收两个参数：价格数组和计算 EMA 所需的时间周期。
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Relative Strength Index (RSI)
RSI 是一个用于测量股票价格超买区和超卖区的指标。RSI 的计算方法：
- 计算一段时间内所有股价正数差的平均值和负数差的平均值。
- 计算相对强度和相对弱点。
- 计算 RS。
- 计算 RSI。
计算 RSI 同样可以使用 STI.rsi 函数。该函数接收两个参数：价格数组和计算 RSI 所需的时间周期。
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Moving Average Convergence Divergence (MACD)
MACD 是一个趋势追踪的指标，它通过比较两个不同周期的移动平均线之间的差异，来判断价格走势的变化趋势。MACD 的计算方法：
- 计算 12 天期的 EMA。
- 计算 26 天期的 EMA。
- 计算 MACD，公式为：MACD = EMA(12) - EMA(26)。
- 计算 MACD 的 9 天期 EMA。
- 计算 DIF，公式为：DIF = MACD - MACD(9)。
计算 MACD 同样可以使用 STI.macd 函数。该函数接收三个参数：价格数组、快速EMA计算的时间周期和慢速EMA计算的时间周期。在我们的示例中，我们选择了12和26。
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Bollinger Bands
Bollinger Bands 也称为布林带， 是另一种常用的股票价格分析工具。布林带由三根线构成：
- 20 天期的 SMA。
- 上下两根线，分别为20天的 SMA 加上和减去2个标准差。
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总结
通过使用 stock-technical-indicators 包，我们可以很容易地计算出常用的股票技术指标。在本教程中，我们介绍了 SMA、EMA、RSI、MACD 和布林带。这些指标具有深刻的指导意义，可以帮助我们更好地理解股票市场的变化。希望这篇文章对你有所帮助！
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