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。

解说

技术特征

技术含义

K线形态策略代码

结果

解说

下跌三连阴是连续三根中阴线或大阴线的K线组合，最后一根阴线往往是大阴线。

技术特征

1）出现在跌势中。

2）由三根阴线组成，每根阴线都以最低价或次低价报收。

3）阴线一般为中阴线或大阴线，但最后一根阴线经常是大阴线。

技术含义

1）在下跌趋势当中出现下跌三连阴，继续看跌。是卖出信号。

2）在股价已有较大跌幅后出现下跌三连阴。是见底信号。

K线形态策略代码

def excute_strategy(daily_file_path):'''名称：下跌三连阴识别：连续三根中阴线或大阴线，最后一根阴线往往是大阴线自定义：1. 中阴线=》实体长度大于前一交易日价格的2%2. 三根阴线，后一日的开盘价低于前一日开盘价，收盘价低于前一日收盘价3. 第三根阴线为大阴线前置条件：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_body_yeah'] = 0df.loc[(df['type']==-1) & (df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)>0.04),'big_body_yeah'] = 1df['median_body_yeah'] = 0df.loc[(df['type']==-1) & (df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)>0.02),'median_body_yeah'] = 1df['three_negative_yeah'] = 0df.loc[(df['type']==-1) & (df['type'].shift(1)==-1) & (df['type'].shift(2)==-1),'three_negative_yeah'] = 1df['signal'] = 0df['signal_name'] = ''df.loc[(df['three_negative_yeah']==1) & (df['big_body_yeah']==1) & (df['median_body_yeah'].shift(1)==1) & (df['median_body_yeah'].shift(2)==1) & (df['openPrice']<df['openPrice'].shift(1)) & (df['openPrice'].shift(1)<df['openPrice'].shift(2)) & (df['closePrice']<df['closePrice'].shift(1)) & (df['closePrice'].shift(1)<df['closePrice'].shift(2)),'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':[3],'temp':len(df.loc[df['signal']==1])}return line_data

结果

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