用 Python 实现的股票量化分析小函数——买进信号函数

最新推荐文章于 2024-12-08 16:30:34 发布

TechGlide

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本文介绍了如何使用Python实现一个股票交易中的买进信号函数，即上穿函数。当短期均线穿越长期均线时，该函数判断可能的上涨趋势，为交易者提供买入参考。通过示例展示了如何结合pandas库获取股票数据并计算均线，以确定买入时机。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用 Python 实现的股票量化分析小函数——买进信号函数

在股票交易中，经常会用到技术分析指标，其中一个比较重要的指标是买进信号。买进信号指标可以帮助交易者判断何时买入某只股票。本文将介绍如何用 Python 实现一个简单的买进信号函数——上穿函数。

上穿函数的意思是当短期均线从下面穿过长期均线时，表示股票价格有望上涨，这时可以考虑买进该股票。具体实现方式如下：

def up_crossing(ma_short, ma_long):
    """
    ma_short: pandas.Series，短期均线
    ma_long: pandas.Series，长期均线
    return: pandas.Series，返回一个 bool 值序列，表示是否满足上穿条件
    """

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Python在股票交易中的应用

DevScript的博客

09-25

320

近年来，随着计算机技术的发展和数据科学的兴起，越来越多的人开始使用编程语言来辅助他们进行股票交易分析和决策。通过使用Python，我们可以方便地获取股票数据、进行数据分析与可视化，开发和回测交易策略。因此，在进行实际交易之前，建议仔细研究和评估策略，并充分了解相关的风险和市场特征。通过编写代码，我们可以实现各种自定义的交易策略，并通过历史数据进行回测，评估策略的表现。获取到股票数据后，我们可以使用Python进行各种数据分析和可视化操作，以帮助我们了解股票的历史走势和特征。上述代码中，我们使用了。

chatgpt赋能python：用Python自动买卖股票-实现你的金融自由梦想

yakuchrisfor的博客

06-26

1745

Python自动买卖股票是一种程序化交易的方式，它通过使用Python脚本执行自动化买卖。Python是一种高级编程语言，易于学习和实现，因此它成为了金融领域和量化交易的首选之一。如果你是一位有经验的程序员或是一位自己想要学习编程的投资者，那么使用Python自动买卖股票将显得特别有意义。与此同时，Python自动买卖股票也可以用于投资机构和金融机构中进行量化交易。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc。

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需要Python代码实现双龙战法3种买入信号：1、均线由下降逐渐转为盘整或上升，价格从均线下方向上突破平均线，为买入信号。 2、价格虽跌破均线，但又回升到均线上方，均线仍保持上升态势，为买进信号。 3...

weixin_35757191的博客

02-15

225

以下是实现双龙战法3种买入信号的Python代码： import pandas as pd def buy_signal_1(df, ma): """ 均线由下降逐渐转为盘整或上升，价格从均线下方向上突破平均线，为买入信号。 df: 数据框 ma: 均线天数 """ if len(df) < ma: return False ...

chatgpt赋能python：初学者指南：用Python进行股票买卖

laingziwei的博客

05-28

523

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

【刷题记录 python】股票买卖系列

cccrrr_BG的博客

08-05

595

leetcode 股票买卖系列

python股票量化交易系统源码_经典的股票量化交易策略（含源码）

weixin_39524147的博客

12-06

7093

1.多因子选股(股票)多因子模型是一类重要的选股模型，它的优点是能够综合很多信息最后得出一个选股结果。多因子模型的表现相对来说也比较稳定，因为在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用。因此，在量化投资中，不同的投资者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别一是在因子的选取上，二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回...

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如果操作过量，即使对市场判断正确，仍会一败涂地。——索罗斯引言成交量是股票市场的温度计，许多股票的疯狂上涨并非基本面发生了实质性的变化，而是短期筹码和资金供求关系造成的。量价关系分析法是一种将价格走势与成交量变化相结合的研究方法，正所谓，大军未动，粮草先行。成交量一直被看为是股票市场的“粮草”，成交量的变化是股价变化的前兆。因此，成交量是分析判断市场行情,并作出投资决策时的重要依据,也是各种技术分...

python期货量化交易_基于vnpy搭建期货量化交易机器人（一）准备工作

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最近有从事期货交易的朋友找到我，说一起探索下期货量化交易，因为之前基于CTP开发过相关期货交易软件，对量化交易有个基本了解。之前是基于C++和QT开发的客户端软件，了解了下现在市面上已经有了比较成熟量化交易框架VNPY，为了快速上手就选择了基于VNPY来搭建期货量化交易机器人。一开始需求比较简单就一条：将交易员写的麦语言策略翻译成基于vnpy的python代码策略，然后通过回测，最终在实盘运行。所...

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python 实现买卖股票的最佳时机简单到困难

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给定一个整数数组prices，其中prices[i]是一只给定股票第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获得的最大利润，你可以尽可能地完成最多交易（多次买入同一支股票）。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）示例：输入：prices=[7, 1, 5, 3, 6, 4] 输出：7 解释：在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第3天（股票价格=5）的时候卖出，这笔交易所获得利润=5-1 在第4天（股票价格=3）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出

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Python自动化交易脚本实现股票买卖，涉及脚本基本构成、交易接口获取、策略制定等内容。

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在股市中用Python自动买卖股票成功需做对的事，包括掌握数据获取处理、制定有效策略、自动化交易执行、做好风险管理、持续学习适应变化、具备良好心理素质及利用云服务器保持程序运行，以获稳定收益。

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432

talib_kdj.py 计算 KDJ 求发出买入信号日期 Buy:买入，close:收盘价，rate:收益率 # -*- coding: utf-8 -*- import os, sys import tushare as ts import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib if len(sys.argv) ==2: code = sys.argv[1] else: .

程序员如何用Python科学炒股

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1771

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python！

量化分析小函数——上穿函数

叶子的博客

12-06

6326

上穿函数用于判断上穿信号的有无。输入为两条信号，obj和ref，两者数据类型为python列表。主要判断obj是否上穿ref。上穿函数用于判断上穿信号的有无。输入为两条信号，obj和ref，两者数据类型为python列表。主要判断obj是否上穿ref。上穿函数用于判断上穿信号的有无。输入为两条信号，obj和ref，两者数据类型为python列表。主要判断obj是否上穿ref。穿函数用于判断上穿信号的有无。输入为两条信号，obj和ref，两者数据类型为python列表。主要判断obj是否上穿ref。...

用Python实现股价的简单移动平均值（SMA）

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02-19

3768

大家好，我是菜鸟哥。前不久收到清华大学出版社赠送的《深入浅出Python量化交易实战》一书，也答应了出版社要写一些读书笔记，今天就来交作业了。根据书中的内容，我自己也做了一点改进的工作——...

股票python量化交易020-双均线策略（上）

Johnny2004的专栏

05-22

3684

双均线策略先说单均线策略，单均线策略是量化交易策略里面比较典型的一种。单均线的交易策略逻辑比较简单：价格上穿均线时买入，价格下穿均线时卖出。而双均线策略，顾名思义，就是两根均线：短期均线和长期均线。当短线均线上穿长期均线（金叉）时买入，当短期均线下穿长期均线（死叉）时卖出，这就是双均线策略的核心思想。双均线策略要优于单均线策略，在股市震荡中，双均线策略的波动要小很多。策略思路生成交易信号，计算累积收益率 def ma_strategy(data, short_window=5, l

python量化缠论买卖点

最新发布

03-25

### Python 实现量化交易中的缠论买卖点缠论是一种基于价格走势的技术分析理论，其核心思想在于通过对市场走势的分解和重构来识别买卖信号。以下是利用 Python 实现缠论买卖点的一个基本框架。 #### 数据准备为了实现缠论算法，首先需要获取高质量的历史行情数据。可以使用 `pandas` 和 `tushare` 等库加载股票历史数据： ```python import tushare as ts import pandas as pd def get_stock_data(stock_code, start_date, end_date): pro = ts.pro_api('your_tushare_token') # 替换为您的 Tushare Token df = pro.daily(ts_code=stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date']) df.set_index('trade_date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) return df[['open', 'high', 'low', 'close']] ``` 此函数用于从 Tushare 获取指定时间段内的日线数据[^1]。 --- #### 缠论的核心概念缠论的关键要素包括笔、线段、中枢和背驰等。其中，“笔”是最基础的概念，表示一段连续上涨或下跌的价格区间；“线段”由若干同向的笔组成；而“中枢”则是价格波动的主要区域。以下是一个简化版的缠论计算逻辑： ```python class ChanTheory: def __init__(self, data): self.data = data self.highs = list(data['high']) # 高点序列 self.lows = list(data['low']) # 低点序列 def find_peaks(self): peaks = [] valleys = [] for i in range(1, len(self.highs)-1): if self.highs[i] > self.highs[i-1] and self.highs[i] > self.highs[i+1]: peaks.append((i, self.highs[i])) if self.lows[i] < self.lows[i-1] and self.lows[i] < self.lows[i+1]: valleys.append((i, self.lows[i])) return peaks, valleys def calculate_zhongshu(self, peaks, valleys): zhongshus = [] peak_values = [peak[1] for peak in peaks] valley_values = [valley[1] for valley in valleys] min_peak = min(peak_values[:len(valleys)]) max_valley = max(valley_values[:len(peaks)]) if min_peak >= max_valley: zhongshus.append(((min_peak + max_valley)/2, (peaks[0][0], valleys[0][0]))) return zhongshus ``` 上述代码实现了两个主要功能： 1. **找顶底分型**：通过比较高点和低点的位置关系找到局部极值点。 2. **计算中枢**：根据顶底分型的结果判断是否存在中枢结构[^3]。 --- #### 买卖点策略当价格突破当前中枢上轨时可视为买入机会；反之，跌破下轨则发出卖出信号。具体实现如下所示： ```python def generate_signals(zhongshus, close_prices): signals = ['HOLD']*len(close_prices) for idx, zhongshu in enumerate(zhongshus): center_price, _ = zhongshu upper_bound = center_price * 1.05 lower_bound = center_price * 0.95 for i in range(len(signals)): if close_prices[i] > upper_bound: signals[i] = 'BUY' elif close_prices[i] < lower_bound: signals[i] = 'SELL' return signals ``` 以上方法会返回一个长度等于收盘价数组大小的列表，标明每一天对应的持仓状态（持有/HOLD）、买进/BUY 或卖出/SELL 的操作建议。 --- #### 可视化结果最后可以通过 Matplotlib 将 K 线图与买卖信号叠加显示出来以便直观观察效果： ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_with_signals(data, signals): fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,7)) candlestick_ohlc(ax, zip(mdates.date2num(data.index.to_pydatetime()), data['open'], data['high'], data['low'], data['close']), width=.6, colorup='g', colordown='r') buy_points = [(data.index[i], data.loc[data.index[i],'close']) for i,sig in enumerate(signals) if sig=='BUY'] sell_points = [(data.index[i], data.loc[data.index[i],'close']) for i,sig in enumerate(signals) if sig=='SELL'] ax.plot(*zip(*buy_points), '^', markersize=8, color='green', label="Buy Signal") ax.plot(*zip(*sell_points), 'v', markersize=8, color='red', label="Sell Signal") plt.legend() plt.show() ``` 调用该绘图工具即可生成带有标记的图表。 --- ### 注意事项由于缠论本身较为复杂，在实际应用过程中可能还需要考虑更多细节因素比如过滤噪声干扰以及优化参数设置等问题。