如何获得更多类型的股票指数？例如macd，jdk，sar等指数。

[z-yf17]

[Micro-sheep]

以 macd 指标为例，你可以通过以下方法计算出来，示例代码如下

import efinance as ef
# 股票代码
stock_code = 'AAPL'
df = ef.stock.get_quote_history(stock_code)
ticker = df['收盘']
# 12 日指数滑动平均值
exp1 = ticker.ewm(span=12, adjust=False).mean()
# 26 日指数滑动平均值
exp2 = ticker.ewm(span=26, adjust=False).mean()
# dif 值
dif = exp1-exp2
# dea 值
dea = dif.ewm(span=9, adjust=False).mean()
# macd 值
macd = 2*(dif-dea)

如果你需要获取这些指标，其中的一个方法是

1. 查阅相关资料，弄清楚计算这些指标需要哪些数据
2. 查阅 pandas 文档，学会一些操作以用代码实现公式计算

如果这些指标不能通过计算获得，你再反馈一下，我帮你找找。

[z-yf17]

谢谢大佬~ 已按照您说的去查了相关指标的计算方式，但是在使用efinance进行实现的时候还是遇到了问题，主要问题在于对库函数不熟悉，不知如何调用所需要的函数。大佬是否能提供一些典型指数的计算方法和函数调用，以供大家进一步参考呢？还有就是是否能够麻烦大佬提供一下jdk和sar的计算代码呢？自己查到了但是无法用代码实现，谢谢！！

[Micro-sheep]

谢谢大佬~ 已按照您说的去查了相关指标的计算方式，但是在使用efinance进行实现的时候还是遇到了问题，主要问题在于对库函数不熟悉，不知如何调用所需要的函数。大佬是否能提供一些典型指数的计算方法和函数调用，以供大家进一步参考呢？还有就是是否能够麻烦大佬提供一下jdk和sar的计算代码呢？自己查到了但是无法用代码实现，谢谢！！

efinance 主要是用来获取数据的，并且数据的返回类型 绝大多是是 pandas.Series 和 pandas.DataFrame，这意味着你可以在此基础上对其使用 pandas 提供的 pandas.Series 以及 pandas.DataFrame 的操作。

以 ewm 函数为例，它是 pandas.DataFrame 所提供的操作方法，是 pandas 官方编写的，所以你应该查阅他们写的文档。 具体流程是

1. 打开 pandas 的 API 参考链接：pandas
2. 在明确知道你需要的函数的情况下，你可以在这个 API 参考界面的搜索框输入你需要了解的函数，例如：ewm，当你搜索之后，会有比较精确的搜索结果展示给你。比如 ewm 的搜索结果对应的链接：ewm 搜索结果 ,预览如下

因为前面说到，efinance 返回的数据绝大多数是 pandas.Series 和 pandas.DataFrame，所以你应该优先参考前面那两个搜索结果。依次点进去，以 pandas.Series.ewm 为例，点开它之后，预览如下

你会看到文档大致分为：函数构造、参数类型、返回值以及使用例子。efinance 的文档也是如此。

你了解 ewm 的公式之后，再结合例子应该可以掌握它。

至于对 efinance 的函数不熟悉，你可以参考 efinance 的文档：efinance api reference，这些文档本身是从代码注释生成的，这意味着如果你选择一个好的 IDE 或者编辑器，便可以在写代码的过程中获得一个很好的体验。以 vs code 为例，在装了 python 以及 pylance 这两个插件之后，代码补全以及注释文档渲染效果如下

3. 总结：如果你需要计算某个指标，则需在 efinance 的参考文档里面查阅或者搜索某些关键词，以掌握如何用它来获取数据。在得到数据之后，再查阅指标的计算公式。遇到代码实现。则去搜索 pandas 的 API 文档。