量化交易python波浪理论代码

波浪理论是一种技术分析方法，它试图通过数浪和测量价格的波动来预测股票或金融市场的走势。在Python中实现量化交易中的波浪理论可能会涉及到一些数据分析和绘图库，如pandas、NumPy和matplotlib。然而，直接提供完整的波浪理论代码通常是不可能的，因为这通常涉及到大量的定制逻辑和复杂的判断条件，而且每个交易策略的细节都会有所不同。

一个基础的框架可能包括以下几个步骤：

1. 数据获取和预处理：使用`pandas_datareader`从金融数据源获取历史价格数据。
2. 创建浪形指标：计算上升波和下降波（例如，五浪上涨和三浪下跌）。
3. 判断潜在的转折点：通过比较当前浪形和理论浪型模式（如艾略特波浪模型）。
4. 绘制浪形图：使用`matplotlib`展示价格走势和浪形标记。
5. 信号生成：根据波浪理论规则产生买入、卖出或持有信号。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas_datareader import data as pdr

# 获取历史数据
def get_data(symbol, start_date, end_date):
    data = pdr.get_data_yahoo(symbol, start=start_date, end=end_date)
    return data['Close']

# 检测波形
def detect_waves(data):
    # ... (编写浪形识别算法)
    pass

# 主函数
def main(symbol, start_date, end_date):
    data = get_data(symbol, start_date, end_date)
    waves = detect_waves(data)

    # 可视化
    plt.plot(data)
    for wave in waves:
        # 添加浪形标记
        plt.annotate(wave.type, wave.start, color='red')
    plt.show()

# 示例用法
main('AAPL', '2020-01-01', '2022-12-31')