python数据分析04--双均线策略、金叉与死叉的理解

需求：双均线策略制定¶
1.使用tushare包获取某股票的历史行情数据2.计算该股票历史数据的5日均线和30日均线什么是均线？
对于每一个交易日，都可以计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来，成为一条线，就叫做N日移动平均线。移动平均线常用线有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指标。
5天和10天的是短线操作的参照指标，称做日均线指标；
30天和60天的是中期均线指标，称做季均线指标；
120天和240天的是长期均线指标，称做年均线指标。
均线计算方法：MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期（天数）3.分析输出所有金叉日期和死叉日期
股票分析技术中的金叉和死叉，可以简单解释为：
分析指标中的两根线，一根为短时间内的指标线，另一根为较长时间的指标线。
如果短时间的指标线方向拐头向上，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“金叉”；
如果短时间的指标线方向拐头向下，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“死叉”；
一般情况下，出现金叉后，操作趋向买入；死叉则趋向卖出。当然，金叉和死叉只是分析指标之一，要和其他很多指标配合使用，才能增加操作的准确性。4.如果我从假如我从2010年1月1日开始，初始资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部卖出，则到今天为止，我的炒股收益率如何？
分析：买卖股票的单价使用开盘价买卖股票的时机最终手里会有剩余的股票没有卖出去会有。如果最后一天为金叉，则买入股票。估量剩余股票的价值计算到总收益。剩余股票的单价就是用最后一天的收盘价。

import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdf = ts.get_k_data('000001',start='1990-01-01')
df.head()
df.info()# 将date作为行索引,使用to_datetime()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 发现date那行的Dtype由object变为了datetime64
df.info()
# 更改date为行索引
df.set_index('date',inplace=True)
df.head()# 将字符串改为整型
df['code'] = df['code'].astype('int')
# code已变
df.info()# 目前数据已经处理好
# 计算该股票历史数据的5日均线和30日均线
ma5 = df['close'].rolling(5).mean()
ma30 = df['close'].rolling(30).mean()
# 为什么前四项为空，因为只有从第五个开始，才有五日均值，正如前29个为空。
# ma5# 将ma5与ma30的值加入到表中
df['ma5'] = ma5
df['ma30'] = ma30
df.head()# 将空值对应的行数据删掉，ma30的前29行，基本没影响，可以用切片.
# 此时data为新数据，但是df还是有空的。
data = df[30:]# 把ma5和ma30的线画出来，取其中100个点
plt.plot(data['ma5'][100:200],label='ma5')
plt.plot(data['ma30'][100:200],label='ma30')
plt.legend()
# ma5和ma30的交叉点就是金叉或者死叉
# 短期均线和长期均线谁更敏感一点？短期均线
# 如果短时间的指标线方向拐头向上，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“金叉”；简单来说就是，短期上穿长期
# 如果短时间的指标线方向拐头向下，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“死叉”；简单来说就是，短期下穿长期# 找到data中的金叉和死叉日期，肯定有很多,.shift(1),右移一位
s1 = ma5 > ma30
s2 = ma5 < ma30
s3 = s2.shift(1)death_cross_time = data.loc[s1&s3].index
golden_cross_time = data.loc[~(s1|s3)].index# 获取前两个金叉和死叉
# death_cross_time[[1,2]],golden_cross_time[[1,2]]# 接下来就是实现金叉买，死叉卖new_df = data['2010':'2020']
new_df# 获取2010-2020年的金叉和死叉
s1 = ma5 < ma30
s2 = ma5 > ma30
s3 = s2.shift(1)
death_cross_time = new_df.loc[s1&s3].index
golden_cross_time = new_df.loc[~(s1|s3)].indexdeath_cross_timefirst_money = 100000 # 本金
cost_money = 100000  # 流动资金
# 将金叉和死叉的时间全部整合到一个Series中
# 金叉用1表示，死叉用0表示
s1 = pd.Series(data=1,index=golden_cross_time)
s2 = pd.Series(data=0,index=death_cross_time)
# Series级联操作
s = s1.append(s2)# s按照索引排序，1就买，0就卖
s = s.sort_index()
shold = 0 # 持有股票数量
for i in range(len(s)):if s[i] == 1:date = s.index[i] # 拿到金叉时间，买入price = new_df.loc[date]['open'] # 买股票单价，用开盘价hand_count = cost_money // (100*price) # 最多买入多少手hold = hand_count*100 # 持有股票数量cost_money -= hold * priceelse: # 卖股票death_time = s.index[i]sell_price = new_df.loc[death_time]['open']cost_money += (sell_price*hold)hold = 0# 考虑是否有股票剩余，看最后一天
last_price = new_df['open'][-1] # 剩余股票的单价
last_money = hold * last_price
print('总收益：',cost_money+last_money-first_money)总收益： 426296.2999999997

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