缠论技术指标的实现

简介: 缠论技术指标的实现需要使用Python编程语言,并结合相关的数据分析库和可视化库。以下是一个简单的示例代码,用于计算股票价格的中枢:

缠论技术指标的实现需要使用Python编程语言,并结合相关的数据分析库和可视化库。以下是一个简单的示例代码,用于计算股票价格的中枢:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def find_zhongshu(data):
    """
    寻找中枢
    """
    data['high_max'] = data['high'].rolling(window=3).max()
    data['low_min'] = data['low'].rolling(window=3).min()
    data['zhongshu'] = 0
    for i in range(3, len(data)):
        if data['high_max'][i] > data['high_max'][i-1] and data['high_max'][i] > data['high_max'][i-2]:
            data['zhongshu'][i] = data['high_max'][i]
        elif data['low_min'][i] < data['low_min'][i-1] and data['low_min'][i] < data['low_min'][i-2]:
            data['zhongshu'][i] = data['low_min'][i]
        else:
            data['zhongshu'][i] = (data['high_max'][i-1] + data['low_min'][i]) / 2
    return data

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 计算中枢
data = find_zhongshu(data)

# 绘制K线图和中枢
plt.plot(data['date'], data['close'], label='Close Price')
plt.plot(data['date'], data['zhongshu'], label='Zhongshu')
plt.legend()
plt.show()

以上代码中,find_zhongshu函数用于寻找股票价格的中枢,它通过计算过去3个交易日内的最高价和最低价来寻找中枢。然后,使用Matplotlib库绘制K线图和中枢。

相关文章
|
4月前
|
调度
【综合能源】计及碳捕集电厂低碳特性及需求响应的综合能源系统多时间尺度调度模型
此程序是基于《计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源-荷多时间尺度调度方法》的复现,实现了电热综合能源系统的日前日内调度模型,涉及燃气轮机、风电机组、火电机组、电锅炉及碳捕集系统。程序使用MATLAB的YALMIP+CPLEX进行优化,考虑了碳捕集、风电协调、需求响应和系统灵活性。它定义了多种决策变量,包括电力和热力出力、碳排放、能耗等,并设置了相应的约束条件,如出力范围、碳捕集效率和旋转备用约束。程序还显示了实现效果的图表,但具体细节未给出。
考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化
考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化
|
6月前
技术指标和振荡器大全(四)(2)
技术指标和振荡器大全(四)(2)
104 0
|
6月前
技术指标和振荡器大全(一)(4)
技术指标和振荡器大全(一)(4)
144 0
|
6月前
|
Java
技术指标和振荡器大全(四)(1)
技术指标和振荡器大全(四)(1)
128 0
|
6月前
技术指标和振荡器大全(三)(3)
技术指标和振荡器大全(三)(3)
109 0
|
6月前
技术指标和振荡器大全(三)(4)
技术指标和振荡器大全(三)(4)
33 0
|
6月前
|
C++
技术指标和振荡器大全(一)(3)
技术指标和振荡器大全(一)(3)
119 0
|
6月前
技术指标和振荡器大全(二)(3)
技术指标和振荡器大全(二)(3)
107 0
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化(Matlab代码实现)
考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化(Matlab代码实现)
178 0