BIAS (Bias Ratio) - 乖离率

1 公式

BIAS = (当日收盘价 - N日平均收盘价) ➗ N日平均收盘价 ✖ 100％

N一般取6、12、24

2 数据准备

我们以科创50指数 000688 为例，指数开始日期为2019-12-31，数据格式如下：

3 计算过程

def calculate_bias(df: pd.DataFrame, N=6) -> pd.DataFrame:
    '''
    计算给定DataFrame中股票价格的N周期乖离率。

    Parameters
    ----------
    df : pd.DataFrame
        包含股票价格数据的DataFrame，至少需要包含'close'列作为收盘价。
    N : int, optional
        用于计算移动平均线的周期数，默认为6。

    Returns
    -------
    data : pd.DataFrame
        DataFrame对象，新增了两列：'ma'表示N周期移动平均线，
        'bias'表示N周期乖离率。
    '''

    # 创建一个df的副本以避免修改原始数据
    data = df.copy()

    # 使用rolling方法计算N周期内的平均价
    # rolling(N)创建一个窗口，对窗口内数据进行操作；mean()计算均值
    data['ma'] = data['close'].rolling(N).mean()

    # 计算乖离率：(收盘价 - 移动平均线) / 移动平均线 * 100%
    # 这个计算结果是一个百分比，表示收盘价相对于移动平均线的偏离程度
    data['bias'] = (data['close'] - data['ma']) / data['ma'] * 100

    return data

4 注意事项

计算结果与东方财富软件和雪球中均一致