K线形态识别_高档五阴线
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
解说
技术特征
技术含义
K线形态策略代码
结果
解说
高档五阴线出现在上涨行情中，由一根大阳线或中阳线和在阳线上方并排的五根小阴线组成。
技术特征
1）出现在上涨行情中。
2）先是收出一根大阳线或中阳线，然后在阳线上方出现五根并排小阴线。
技术含义
高档五阴线是见顶信号。
高档五阴线与低档五阳线技术含义相对，是一种准转势信号。
K线形态策略代码
def excute_strategy(daily_file_path):'''名称：高档五阴线识别：先收出一根大阳线或中阳线，然后在阳线上方出现五根并排小阴线自定义：1. 阳线上方 =》 阳线实体上三分之一以上2. 并排 =》五根小阴线最高价不超过阳线最高价往上实体的三分之一前置条件：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 = '2021-01-01'end_date_str = '2022-01-01'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_body_yeah'] = 0df.loc[(df['type']==1) & (df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)>0.02),'big_position_body_yeah'] = 1df['small_negative_body_yeah'] = 0df.loc[(df['type']==-1) & (df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)>0.005) & (df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)<0.015),'small_negative_body_yeah'] = 1df['five_yeah'] = 0df.loc[(df['big_position_body_yeah']==1) & (df['small_negative_body_yeah'].shift(-1)==1) & (df['small_negative_body_yeah'].shift(-2)==1) & (df['small_negative_body_yeah'].shift(-3)==1) & (df['small_negative_body_yeah'].shift(-4)==1) & (df['small_negative_body_yeah'].shift(-5)),'five_yeah'] = 1df['bottom_yeah'] = 0rate_len = 0.5df.loc[(df['five_yeah']==1) & (df['closePrice']-df['body_length']*rate_len<df['closePrice'].shift(-1)) & (df['closePrice']-df['body_length']*rate_len<df['closePrice'].shift(-2)) & (df['closePrice']-df['body_length']*rate_len<df['closePrice'].shift(-3)) & (df['closePrice']-df['body_length']*rate_len<df['closePrice'].shift(-4)) & (df['closePrice']-df['body_length']*rate_len<df['closePrice'].shift(-5)),'bottom_yeah'] = 1df['top_yeah'] = 0df.loc[(df['bottom_yeah']==1) & (df['highestPrice']+df['body_length']*0.33>df['highestPrice'].shift(-1)) & (df['highestPrice']+df['body_length']*0.33>df['highestPrice'].shift(-2)) & (df['highestPrice']+df['body_length']*0.33>df['highestPrice'].shift(-3)) & (df['highestPrice']+df['body_length']*0.33>df['highestPrice'].shift(-4)) & (df['highestPrice']+df['body_length']*0.33>df['highestPrice'].shift(-5)),'top_yeah'] = 1df['signal'] = 0df['signal_name'] = ''df.loc[df['top_yeah']==1,'signal'] = 1file_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':[-4],'temp':len(df.loc[df['signal']==1])}return line_data结果
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