完善上面的程序，要求 如果找到了死叉和金叉，从当前倒推n根k线获取波谷区间，找到波谷（最低点）

在编写程序来识别股票市场中的死叉和金叉，并寻找波谷区间时，我们需要首先定义死叉和金叉的条件。在技术分析中，死叉通常是指短期移动平均线从上向下穿过长期移动平均线，而金叉则是指短期移动平均线从下向上穿过长期移动平均线。

为了寻找波谷区间，即价格的最低点，我们可以从出现死叉的点开始，向后查看n根K线，来确定价格的最低点。以下是这个过程的一个简化示例：

1. 定义一个函数来计算移动平均线。
2. 遍历K线数据，检查相邻的移动平均线值来识别死叉和金叉。
3. 一旦识别到死叉，从该点开始，向后倒推n根K线，记录最低价和对应的K线位置。

以下是一个非常基础的伪代码示例：

# 定义移动平均线计算函数
def calculate_moving_average(prices, period):
    # 计算移动平均线，这里简单地使用列表推导式来举例
    return [sum(prices[i-period+1:i+1])/period for i in range(period-1, len(prices))]

# 定义寻找波谷区间的函数
def find_troughs(data, n):
    troughs = []
    for i in range(len(data)):
        # 假设data[i]是价格列表，data[i][0]是开盘价，data[i][1]是收盘价
        if i - n < 0:
            continue  # 如果倒推不到n根K线，则跳过
        
        # 找到死叉点后，从该点开始倒推n根K线，寻找波谷区间
        min_price = min(data[i-n:i][1])
        min_index = data.index(min_price)
        troughs.append((min_index, min_price))
    
    return troughs

# 示例数据和函数调用
kline_data = [(开盘价, 收盘价), ...]  # K线数据
period = 14  # 移动平均线周期
n = 3  # 向后倒推的K线数量

moving_averages = calculate_moving_average([k[1] for k in kline_data], period)

# 假设我们已经通过某种方式检测到了死叉和金叉的位置
# 死叉位置列表: death_cross_positions
# 金叉位置列表: golden_cross_positions

# 假设在death_cross_positions中的某个位置i发生了死叉
# 从位置i开始，寻找波谷区间
troughs = find_troughs(kline_data, n)

# 输出波谷区间
print(troughs)