K线形态识别_黄昏之星和黄昏十字星
写在前面：
1. 本文中提到的“K线形态查看工具”的具体使用操作请查看该博文；
2. K线形体所处背景，诸如处在上升趋势、下降趋势、盘整等，背景内容在K线形态策略代码中没有体现；
3. 文中知识内容来自书籍《K线技术分析》by邱立波。
目录
解读
技术特征
技术含义
K线形态策略代码
结果
解读
黄昏之星是三根K线的组合，第一根是阳线，第三根是深入第一根阳线实体的阴线，第二根是在阳线和阴线上方的小阴线或小阳线。第二根K线是十字线时又叫黄昏十字星，是黄昏之星的特殊形态。黄昏之星、黄昏十字星的阴线和阳线之间也可以是两根小K线。
技术特征
1）出现在上涨趋势中。
2）由三根K线组成，第一根是阳线，第二根是高开小阴线、小阳线或十字线，第三根是阴线。
3）第三根阴线实体深入到第一根阳线实体之内。
技术含义
黄昏之星是见顶反转信号，后市看跌，卖出。
黄昏之星和早晨之星的形态完全相同，只是方向和技术含义相反。黄昏之星的见顶信号强于早晨之星的见底信号，交易者见到后应及时减仓或清仓。
和早晨之星一样，黄昏之星的三根K线也完美地体现了道氏理论定义下的短期趋势逆转过程：第一根阳线是后高高于前高，第二根K线股价滞张整理，第三根阴线是后低低于前低。
K线形态策略代码
def excute_strategy(daily_file_path):'''名称：黄昏之星和黄昏十字星识别：1. 由三根K线组成，第一根是阳线，第二根是高开小阴线、小阳线或十字线2. 第三根是阴线，第三根K线实体深入到第一根K线实体之内3. 中间的小阴线、小阳线或十字线，可以是连续两根自定义：1. 第一根为长阳线，第三根实体两端相对第一根实体两端都上下不超过0.5%2. 中间部分最低价在第一根实体三分之二以上，即两者重合部分不超过第一根实体上三分之二前置条件：计算时间区间 2021-01-01 到 2022-01-01:param daily_file_path: 股票日数据文件路径:return:'''import pandas as pdimport osstart_date_str = '2019-01-01'end_date_str = '2020-01-01'df = pd.read_csv(daily_file_path,encoding='utf-8')# 删除停牌的数据df = df.loc[df['openPrice'] > 0].copy()df['o_date'] = df['tradeDate']df['o_date'] = pd.to_datetime(df['o_date'])df = df.loc[(df['o_date'] >= start_date_str) & (df['o_date']<=end_date_str)].copy()# 保存未复权收盘价数据df['close'] = df['closePrice']# 计算前复权数据df['openPrice'] = df['openPrice'] * df['accumAdjFactor']df['closePrice'] = df['closePrice'] * df['accumAdjFactor']df['highestPrice'] = df['highestPrice'] * df['accumAdjFactor']df['lowestPrice'] = df['lowestPrice'] * df['accumAdjFactor']# 开始计算df['type'] = 0df.loc[df['closePrice']>=df['openPrice'],'type'] = 1df.loc[df['closePrice']<df['openPrice'],'type'] = -1df['body_length'] = abs(df['closePrice']-df['openPrice'])df['big_position_yeah'] = 0df.loc[(df['type']==1) & (df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)>0.02),'big_position_yeah'] = 1df['big_negative_yeah'] = 0df.loc[(df['type']==-1) & (df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)>0.02),'big_negative_yeah'] = 1df['small_yeah'] = 0df.loc[df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)<0.015,'small_yeah'] = 1df['sort_three_yeah'] = 0df['sort_four_yeah'] = 0df.loc[(df['big_position_yeah']==1) & (df['small_yeah'].shift(-1)==1) & (df['big_negative_yeah'].shift(-2)==1),'sort_three_yeah'] = 1df.loc[(df['big_position_yeah']==1) & (df['small_yeah'].shift(-1)==1) &(df['small_yeah'].shift(-2)==1) & (df['big_negative_yeah'].shift(-3)==1),'sort_four_yeah'] = 1horizonal_len = 0.01df['three_horizonal_yeah'] = 0df.loc[(df['sort_three_yeah']==1) & (abs(df['closePrice']-df['openPrice'].shift(-2))/df['closePrice']<horizonal_len),'three_horizonal_yeah'] = 1df['four_horizonal_yeah'] = 0df.loc[(df['sort_four_yeah']==1) & (abs(df['closePrice']-df['openPrice'].shift(-3))/df['closePrice']<horizonal_len),'four_horizonal_yeah'] = 1df['signal'] = 0df['signal_name'] = ''df.loc[(df['three_horizonal_yeah']==1) & (df['closePrice']-df['body_length']*0.66 < df['lowestPrice'].shift(-1)),'signal'] = 1df.loc[(df['three_horizonal_yeah']==1) & (df['closePrice']-df['body_length']*0.66 < df['lowestPrice'].shift(-1)),'signal_name'] = '三'df.loc[(df['four_horizonal_yeah']==1) & (df['closePrice']-df['body_length']*0.66 < df['lowestPrice'].shift(-1)) & (df['closePrice']-df['body_length']*0.66 < df['lowestPrice'].shift(-2)),'signal'] = 2df.loc[(df['four_horizonal_yeah']==1) & (df['closePrice']-df['body_length']*0.66 < df['lowestPrice'].shift(-1)) & (df['closePrice']-df['body_length']*0.66 < df['lowestPrice'].shift(-2)),'signal_name'] = '四'file_name = os.path.basename(daily_file_path)title_str = file_name.split('.')[0]line_data = {'title_str':title_str,'whole_header':['日期','收','开','高','低'],'whole_df':df,'whole_pd_header':['tradeDate','closePrice','openPrice','highestPrice','lowestPrice'],'start_date_str':start_date_str,'end_date_str':end_date_str,'signal_type':'duration','duration_len':[-1,-2],'temp':len(df.loc[(df['signal']==1) & (df['signal']==2)])}return line_data
结果
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