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

黑三兵是连续三根创新低的小阴线。

和红三兵不同的是,黑三兵既可以出现在上涨趋势中,也可以出现在下跌趋势中。

技术特征

1)既可以出现在上涨趋势中,也可以出现在下跌趋势中。

2)由三根最低价一根比一根低的小阴线组成。

技术含义

黑三兵是卖出信号,后市看跌。

黑三兵是和红三兵相对的看跌形态,出现在上涨趋势中,表明股价或指数已转涨为跌,后市下跌才刚刚开始;出现在下降趋势当中,表明空方的力量依然强大,继续看跌。因此收出黑三兵后,交易者应当及时卖出离场。

1)黑三兵出现在上涨行情中,特别是在股价有了较大升幅之后出现,表明行情已转涨为跌,后市继续看跌。

2)黑三兵出现在整理行情中,继续看跌。

3)黑三兵出现在下跌行情中,继续看跌。

K线形态策略代码

def excute_strategy(daily_file_path):'''名称:黑三兵识别:1. 连续三根创新低的小阴线2. 三根最低价一根比一根低前置条件: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['small_negative_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_yeah'] = 1df['three_yeah'] = 0df.loc[(df['small_negative_yeah']==1) & (df['small_negative_yeah'].shift(-1)==1) & (df['small_negative_yeah'].shift(-2)==1),'three_yeah'] = 1df['signal'] = 0df['signal_name'] = ''df.loc[(df['three_yeah']==1) & (df['lowestPrice']>df['lowestPrice'].shift(-1)) & (df['lowestPrice'].shift(-1)>df['lowestPrice'].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':[-1],'temp':len(df.loc[df['signal']==1])}return line_data

结果

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