移动平均线是技术分析理论中应用最普遍的指标之一，主要用于确认、跟踪和判断趋势，提示买入和卖出信号，在单边市场行情中可以较好的把握市场机会和规避风险。但是，移动平均线一般要与其他的技术指标或基本面相结合来使用，特别是当市场处于盘整行情时，其买入卖出信号会频繁出现，容易失真。

通用函数名：MA

代码：ta.MA(close,timeperiod=30,matype=0)

      移动平均线系列指标包括：SMA简单移动平均线、EMA指数移动平均线、WMA加权移动平均线、DEMA双移动平均线、TEMA三重指数移动平均线、TRIMA三角移动平均线、KAMA考夫曼自适应移动平均线、MAMA为MESA自适应移动平均线、T3三重指数移动平均线。

      其中，close为收盘价，时间序列，timeperiod为时间短，默认30天，指标类型matype分别对应：0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)

      不同类型的移动均线也有各自相应的调用函数：

　　SMA简单移动平均线: ta.SMA(close, timeperiod=30)
　　EMA指数移动平均线: ta.EMA(close, timeperiod=30)
　　WMA加权移动平均线: ta.WMA(close, timeperiod=30)
　　DEMA双移动平均线: ta.DEMA(close, timeperiod=30)
　　TEMA三重指数移动平均线: ta.TEMA(close, timeperiod=30)
　　TRIMA三角移动平均线: ta.TRIMA(close, timeperiod=30)
　　KAMA考夫曼自适应移动平均线: ta.KAMA(close, timeperiod=30)
　　MAMA为MESA自适应移动平均线: ta.MAMA(close, timeperiod=30)
　　T3三重指数移动平均线。 ta.T3(close, timeperiod, vfactor=0)

# 先引入后面可能用到的包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import talib as ta
import tushare as ts

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 查看包含的技术指标和数学运算函数
#print(ta.get_functions())
#print(ta.get_function_groups())


ta_fun = ta.get_function_groups()
ta_fun.keys()



"""使用tushare获取上证指数数据"""
df = ts.get_k_data('sh', start='2000-01-01')
# 此时index是[0,1,2...]需要将date调整为datetime格式，并设置为index
df.index = pd.to_datetime(df.date)
df = df.sort_index()



"""画各种类型的移动平均线"""
types = ['SMA', 'EMA','WMA', 'DEMA', 'TEMA', 'TRIMA', 'KAMA', 'MAMA', 'T3']
df_ma = pd.DataFrame(df.close)
for i in range(len(types)):
    df_ma[types[i]] = ta.MA(df.close, timeperiod=5, matype=i)
df_ma.tail()

df_ma.loc['2018-08-01':].plot(figsize=(16,6))
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.title('上证指数各种类型移动平均线', fontsize=15)
plt.xlabel('')
plt.show()

# 为什么此处会有legend？

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"""画5、30、120、250指数移动平均线"""
N = [5, 30, 120, 250]
for i in N:
    df['ma_'+str(i)] = ta.EMA(df.close, timeperiod=i)
df.tail()

df.loc['2014-01-01':, ['close', 'ma_5', 'ma_30', 'ma_120', 'ma_250']].plot(figsize=(16,6))
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.title('上证指数走势', fontsize=15)
plt.xlabel('')
plt.show()

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