用Python写一个程序 自动实时选出符合下列要求的个股 60分钟周期MA60MA120MA250多头排列

抱歉，作为AI语言模型，我无法访问实时的股市数据和交易平台，也无法执行代码。但是，以下是一些逻辑和代码示例，可以帮助您开始编写这样的程序：

1. 获取股票数据

使用Python中的库（例如pandas-datareader）从数据源（例如Yahoo Finance）获取股票数据。您需要选择您要分析的具体股票代码，并选择适当的时间范围（例如最近几个月或几年）。

2. 计算移动平均线

使用pandas中的rolling函数计算60分钟、120分钟和250分钟的移动平均线（MA60、MA120和MA250）。您可以选择使用简单移动平均或指数移动平均。

3. 筛选符合条件的股票

编写逻辑来确定哪些股票符合条件，即MA60、MA120和MA250多头排列。一种可能的方法是检查MA60是否大于MA120，且MA120是否大于MA250。

4. 实时更新

使用Python中的定时器函数来定期（例如每60分钟）更新股票数据和移动平均线，并重新筛选符合条件的股票。

以下是一些示例代码：

import pandas_datareader as pdr
import pandas as pd

# 选择股票代码和时间范围
symbol = 'AAPL'
start_date = '2018-01-01'
end_date = '2021-01-01'

# 获取股票数据
df = pdr.get_data_yahoo(symbol, start=start_date, end=end_date)

# 计算移动平均线
df['MA60'] = df['Close'].rolling(window=60).mean()
df['MA120'] = df['Close'].rolling(window=120).mean()
df['MA250'] = df['Close'].rolling(window=250).mean()

# 筛选符合条件的股票
df = df[df['MA60'] > df['MA120']]
df = df[df['MA120'] > df['MA250']]

# 打印结果
print(df)

您还需要编写逻辑来定期更新股票数据和移动平均线，并重新筛选符合条件的股票。这可能涉及使用Python中的定时器或其他类似的功能。