缠论学习一

1、飞吻:短期均线略略走平后继续按原来趋势进行下去。

      唇吻:短期均线靠近长期均线但不跌破或升破,然后按原来趋势继续下去。

      湿吻:短期均线跌破或升破长期均线甚至出现反复缠绕,如胶似漆。 

2、个缠中说禅买点定律:大级的第二类买点由次一级相应走势的第一类买点构成

### 使用Python实现论股票市场分析 #### 论简介及其重要性 论作为种复杂的技术分析方法,在中国股市中被广泛应用。该理论提供了独特的视角来解读市场的结构化运动,有助于投资者识别机会并管理风险[^1]。 #### Python库的选择和支持 为了支持论的具体计算需求,可以利用`TA-Lib`这样的第三方金融技术指标库来进行开发工作。此库不仅包含了丰富的内置函数用于执行各种经典和技术性的运算操作,还能够方便快捷地集成到个人项目当中去。 #### 示例代码展示 下面给出了段简单的Python脚本片段,演示了怎样借助`pandas`和`TA-Lib`两个流行的数据科学包完成基本的论算法框架构建: ```python import pandas as pd import talib.abstract as ta def calculate_chan_theory(dataframe): """ 计算论相关指标 参数: dataframe (pd.DataFrame): 包含OHLCV等列的历史行情数据表 返回: pd.Series: 新增列表示论结果序列 """ # 假设这里实现了具体的论逻辑... return dataframe['close'] # 这里仅作示意返回收盘价系列 if __name__ == "__main__": df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 加载本地CSV文件形式存储的日线级别K线记录 result_series = calculate_chan_theory(df) print(result_series.head()) ``` 请注意上述例子中的`calculate_chan_theory()`函数体内部并未真正实现任何有关论的核心业务流程;这步骤留给读者根据实际情况自行补充完善。此外,考虑到论本身的复杂度较高,建议初学者先从学习官方文档以及参考现有开源资源入手,逐步积累经验后再尝试独立编写完整的解决方案。 #### 结合其他工具的应用场景拓展 除了单纯依赖编程手段外,还可以考虑将论与其他类型的图表模式或者统计模型相结合起来共同作用于投资决策过程之中。比如配合波浪理论起研究长期趋势变化规律,或是运用机器学习算法挖掘潜在的价格波动特征等等[^3]。
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