股票每天最高最低价的黄金分割线买卖点标记

如题，自己备份用。

import datetime
import numpy as np
import scipy.stats as st
import baostock as bs
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
import pandas as pdimport mplfinance as mpf# 获取某支股票过去xx天的数据 dataframe格式 stockCode格式'000001.SZ'
def get_stockData(stockCode, dayRange=50):# 登录系统lg = bs.login()# 显示登录返回信息print(lg.error_code)print(lg.error_msg)# 平安银行股票代码bs_code = stockCode  # '000001.SZ'# 过去x days的数据days = dayRangeend_date = datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d')start_date = (datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=days)).strftime('%Y-%m-%d')rs = bs.query_history_k_data(code=bs_code,fields='code,date,open,high,low,close,peTTM,pbMRQ,volume',  # 代码 日期 etc volume成交量start_date=start_date, end_date=end_date, frequency="d", adjustflag="3")# 获取具体的股价信息stock_list = []while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 分页查询，将每页信息合并在一起stock_list.append(rs.get_row_data())stock_data = pd.DataFrame(stock_list, columns=rs.fields)# 如果写入文档可以启用下边这行# stock_data.to_csv("stock_temp.csv", index=False)# 获取原始数据中的部分数据，注意一定用loc，不要用ilocshow_data = stock_data.loc[:, ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]# 原数据集中的日期强制修改为日期格式show_data['date'] = pd.to_datetime(show_data['date'])# 选取所有行的股票代码 开收盘价 以及最高低价，并转化为float类型（默认为string）show_data.loc[:, ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']] = show_data[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].astype(float)# 将日期设定为index主键show_data = show_data.set_index(['date'], drop=True)# 如果上文用到写入文档，这里就可以读取文档了 读取文档就不用上边这一堆罗里吧嗦的转换了# show_data2 = pd.read_csv('stock_temp.csv', index_col=0, parse_dates=True, usecols=[1, 2, 3, 4, 5])bs.logout()return show_data# 计算过去5的股票最高值与最低值之间的黄金分割点数值 返回数组
def get_fibonaciwithDays(stockData, days=5):stockdata = stockDataave_days = dayslen_data = len(stockdata)fibo_points = []for i in range(0, len_data):if i < ave_days:fibo_points.append(np.NaN)else:high_point = 0low_point = 99999999for j in range(0, ave_days):if stockdata.iloc[i - (ave_days - j)]['high'] > high_point:high_point = stockdata.iloc[i - (ave_days - j)]['high']if stockdata.iloc[i - (ave_days - j)]['low'] < low_point:low_point = stockdata.iloc[i - (ave_days - j)]['low']fibo_point_value = low_point + (high_point - low_point) * 0.618fibo_points.append(fibo_point_value)# print(fibo_points)return fibo_points# 计算两个数组的交叉点，返回上穿和下穿两个数组 data1为快线 date2为慢线
def get_crossPoint(stockdata1, stockdata2):if len(stockdata1) != len(stockdata2):print("两个数组长度不一致，请检查数组")returnupCross = []  #上穿数组downCross = []  # 下穿数组data1isbig = Truestart_flag = Truefor i in range(0, len(stockdata1)):if (not np.isnan(stockdata1[i])) and (not np.isnan(stockdata2[i])):#  if (stockdata1[i] != np.NaN) and (stockdata2[i] != np.NaN): 这个是错误语法if start_flag:# 刚开始计算 初始化数值if stockdata1[i] < stockdata2[i]:data1isbig = Falseelse:data1isbig = Truestart_flag = Falseif stockdata1[i] < stockdata2[i] and data1isbig:# 下穿data1isbig = FalseupCross.append(np.NaN)downCross.append(stockdata1[i])continueelif stockdata1[i] > stockdata2[i] and (not data1isbig):# 上穿data1isbig = TrueupCross.append(stockdata2[i])downCross.append(np.NaN)continueelse:upCross.append(np.NaN)downCross.append(np.NaN)continueelse:upCross.append(np.NaN)downCross.append(np.NaN)continuereturn upCross, downCrossstock_data = get_stockData('000001.SZ', 200)
# 根据过去5日线和10日线的黄金分割点 判定买入卖出机会
fibo_points_data_5 = get_fibonaciwithDays(stock_data, 5)
fibo_points_data_10 = get_fibonaciwithDays(stock_data, 10)
upScatter, downScatter = get_crossPoint(fibo_points_data_5, fibo_points_data_10)
add_plot = [mpf.make_addplot(upScatter, type='scatter', markersize=50, marker='^', color='purple'),mpf.make_addplot(downScatter, type='scatter', markersize=50, marker='v', color='b'),mpf.make_addplot(fibo_points_data_5, type='line', markersize=100, marker='^', color='orangered'),mpf.make_addplot(fibo_points_data_10, type='line', markersize=100, marker='^', color='aqua'),
]# 画K线图
mpf.plot(stock_data, type='candle', style='yahoo', addplot=add_plot, volume=True) #  mav=(5, 10)plt.show()

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