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我一直在尝试让 python 编码的 pandas 逻辑输出与“OBV - On Balance Volume”的交易视图图表输出完全相同

OBV 的一些 Pine 脚本参考：

study(title="On Balance Volume", shorttitle="OBV")
src = close
obv = cum(change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume)
plot(obv, color=blue, title="Price_OBV")

Tradingview Wiki页面中给出的计算方法

On Balance Volume 是技术分析中最直接的计算之一。它只是基于几个条件的加法或减法。

  1. 如果当前收盘价大于之前的收盘价，那么：之前的 OBV + 当前的交易量 = 当前的 OBV

  2. 如果当前收盘价低于前一个收盘价，则：前一个 OBV - 当前交易量 = 当前 OBV

  3. 如果当前收盘价等于前一个收盘价，则：前一个 OBV = 当前 OBV

我尝试过的 Python 代码：

def on_balance_volume(close_data, volume):
    """
    On Balance Volume.
    Formula:
    start = 1
    if CLOSEt > CLOSEt-1
        obv = obvt-1 + volumet
    elif CLOSEt < CLOSEt-1
        obv = obvt-1 - volumet
    elif CLOSEt == CLOSTt-1
        obv = obvt-1
    """
    catch_errors.check_for_input_len_diff(close_data, volume)
    obv = np.zeros(len(volume))
    obv[0] = 0
    for idx in range(0, len(obv)):
        if (close_data[idx] - close_data[idx-1]) > 0:
            obv[idx] = obv[idx-1] + volume[idx]
        elif (close_data[idx] - close_data[idx-1])<0:
            obv[idx] = obv[idx-1] - volume[idx]
#        elif close_data[idx] == close_data[idx-1]:
#            obv[idx] = obv[idx-1]
    return obv


df['obv']=on_balance_volume(df['close'],df['volume'])

注意：我验证了与交易视图中显示的完全匹配的交易量输入。

您可以使用此数据源来验证输出（生成您的密钥以获取数据） DateLink

为了在 python 代码中获得确切的电视图表 OBV 值，我需要做些什么改变。

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