全股市均线策略python代码

时间: 2023-05-08 12:00:20 浏览: 81
全股市均线策略是一种通过计算股票价格的平均值,来判断股票趋势和买卖信号的交易策略。这种策略在股票交易中应用广泛,可以采用Python来编写实现。以下是一个简单的全股市均线策略的Python代码。 1. 导入所需库 ```Python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 设置股票代码和时间 ```Python stock_code = 'SH000001' start_date = '2015-01-01' end_date = '2021-12-31' ``` 3. 从股票数据源中获取数据并进行处理 ```Python from jaqs.data import DataApi data_api = DataApi(addr='tcp://data.quantos.org:8910') data_api.login(username="phone number", password="password") df, msg = data_api.daily( symbol=stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date, fields="open,close,high,low,volume,vwap" ) data_api.logout() df = df.set_index('trade_date') df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean() df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean() df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean() df['ma60'] = df['close'].rolling(60).mean() df['ma120'] = df['close'].rolling(120).mean() df = df.dropna(axis=0, how='any') ``` 4. 根据均线计算交易信号 ```Python df['signal'] = None for i in range(1, len(df)): if df['ma5'].iloc[i] > df['ma60'].iloc[i] and df['ma5'].iloc[i-1] <= df['ma60'].iloc[i-1]: df['signal'].iloc[i] = 'buy' elif df['ma5'].iloc[i] < df['ma60'].iloc[i] and df['ma5'].iloc[i-1] >= df['ma60'].iloc[i-1]: df['signal'].iloc[i] = 'sell' ``` 5. 绘制股票价格和交易信号曲线图 ```Python buy_points_x = df[df['signal'] == 'buy'].index buy_points_y = df[df['signal'] == 'buy']['close'] sell_points_x = df[df['signal'] == 'sell'].index sell_points_y = df[df['signal'] == 'sell']['close'] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(df['close'], label='Close') plt.plot(df['ma5'], label='MA5') plt.plot(df['ma10'], label='MA10') plt.plot(df['ma20'], label='MA20') plt.plot(df['ma60'], label='MA60') plt.plot(df['ma120'], label='MA120') plt.scatter(buy_points_x, buy_points_y, color='green', label='Buy') plt.scatter(sell_points_x, sell_points_y, color='red', label='Sell') plt.legend(loc='upper left') plt.show() ``` 以上就是一个简单的全股市均线策略的Python代码。如果您想在实际交易中采用股票交易策略,建议您先进行充分的实验和研究,对股市趋势、价格预测和交易成本等多方面因素进行充分考虑和评估。

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