python背离点的判断

##python实现背离点的判断（test2）

这一次是先判断金叉和死叉，然后把其输出结果作为新的两张表，然后在新的两张表里分别进行判断是否是背离点。

import baostock as bs
import pandas as pd
import talib as ta
import matplotlib.pyplot as pltdef computeMACD(code, startdate, enddate):login_result = bs.login(user_id='anonymous', password='123456')print(login_result)###获取股票日K线数据###rs = bs.query_history_k_data(code,"date,code,close,tradeStatus",start_date=startdate, end_date=enddate,frequency="d", adjustflag="3")#### 打印结果集 ####result_list = []while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 获取一条记录，将记录合并在一起result_list.append(rs.get_row_data())df = pd.DataFrame(result_list, columns=rs.fields)# 剔除停盘数据df2 = df[df['tradeStatus'] == '1']# 获取dif,dea,hist，它们的数据类似是tuple，且跟df2的date日期一一对应# 记住了dif,dea,hist前33个为Nan，所以推荐用于计算的数据量一般为你所求日期之间数据量的3倍# 这里计算的hist就是dif-dea,而很多证券商计算的MACD=hist*2=(dif-dea)*2dif, dea, hist = ta.MACD(df2['close'].astype(float).values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)df3 = pd.DataFrame({'dif': dif[33:], 'dea': dea[33:], 'hist': hist[33:]},index=df2['date'][33:], columns=['dif', 'dea', 'hist'])df3.plot(title='MACD')df4= pd.merge(df3, df2, on='date', how='left')plt.show()df4.to_csv("./test2_df4.csv", index=False)#print(df4)# 寻找MACD金叉和死叉datenumber = int(df3.shape[0])#金叉表today_data = pd.DataFrame(columns=['date', 'dif', 'dea', 'close'])lastday_data = pd.DataFrame(columns=['date', 'dif', 'dea', 'close'])#死叉表today_data2 = pd.DataFrame(columns=['date', 'dif', 'dea', 'close'])lastday_data2 = pd.DataFrame(columns=['date', 'dif', 'dea', 'close'])for i in range(datenumber - 1):if((df4.iloc[i, 1] <= df4.iloc[i, 2]) & (df4.iloc[i + 1, 1] >= df4.iloc[i + 1, 2])):#判断金叉#print("期货代码:{},MACD金叉的日期：{}, 价格：{},dif:{},dea:{}".format(code, df4.iloc[i + 1, 0], df4.iloc[i + 1, 5],df4.iloc[i + 1, 1], df4.iloc[i + 1, 2]))#if (df3.iloc[i, 0] <= df3.iloc[i, 1]) & (df3.iloc[i + 1, 0] >= df3.iloc[i + 1, 1]):dict1={'date':df4.iloc[i + 1, 0],'dif':df4.iloc[i + 1, 1],'dea':df4.iloc[i + 1, 2],'close':df4.iloc[i + 1, 5]}dict2={'date':df4.iloc[i, 0],'dif':df4.iloc[i, 1],'dea':df4.iloc[i, 2],'close':df4.iloc[i, 5]}today_data = today_data.append(dict1, ignore_index=True)lastday_data = lastday_data.append(dict2, ignore_index=True)if ((df4.iloc[i, 1] >= df4.iloc[i, 2]) & (df4.iloc[i + 1, 1] <= df4.iloc[i + 1, 2])):#判断死叉dict1 = {'date': df4.iloc[i + 1, 0], 'dif': df4.iloc[i + 1, 1], 'dea': df4.iloc[i + 1, 2],'close': df4.iloc[i + 1, 5]}dict2 = {'date': df4.iloc[i , 0], 'dif': df4.iloc[i, 1], 'dea': df4.iloc[i, 2],'close': df4.iloc[i, 5]}today_data2 = today_data2.append(dict1, ignore_index=True)lastday_data2 = lastday_data2.append(dict2, ignore_index=True)print(today_data)print(lastday_data)print(today_data2)print(lastday_data2)# 下面开始判断背离点flag = Falsefor j in range(today_data.shape[0] - 1):if ((lastday_data.iloc[j, 1] >today_data.iloc[j+1 , 1]) & (lastday_data.iloc[j, 3] < today_data.iloc[j+1, 3])):  #判断顶背离flag = Trueprint("期货代码:{},顶背离时间：{}, 价格：{}".format(code, today_data.iloc[j+1, 0], today_data.iloc[j+1, 3]))if not flag:print("没有顶背离点")flag=Falsefor j in range(today_data2.shape[0]-1):if((lastday_data2.iloc[j, 1] < today_data2.iloc[j+1, 1]) & (lastday_data2.iloc[j, 3] > today_data2.iloc[j+1 , 3])): #判断底背离flag=Trueprint("期货代码:{},底背离时间：{}, 价格：{}".format(code, today_data2.iloc[j+1, 0], today_data2.iloc[j+1, 3]))if not flag:print("没有底背离点")bs.logout()return (dif, dea, hist)if __name__ == '__main__':code = 'sh.600000'startdate = '2019-06-08'enddate = '2020-01-08'(dif, dea, hist) = computeMACD(code, startdate, enddate)

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