用Python写一个程序 可以自动实时找出当天符合下列要求的个股 60分钟周期MA60>MA120>MA250的个股的程序
时间: 2023-09-20 07:06:11 浏览: 41
### 回答1:
以下是一个简单的Python程序,用于实时找出当天符合下列要求的个股 60分钟周期MA60>MA120>MA250的个股:
```python
import tushare as ts
# 获取当天所有股票的数据
today_data = ts.get_today_all()
# 遍历所有股票,筛选符合条件的个股
for index, row in today_data.iterrows():
# 获取股票代码
code = row['code']
# 获取该股票的60分钟周期、120分钟周期和250分钟周期的均线
ma60 = ts.get_hist_data(code, ktype='60')['ma60'].iloc[-1]
ma120 = ts.get_hist_data(code, ktype='120')['ma120'].iloc[-1]
ma250 = ts.get_hist_data(code, ktype='250')['ma250'].iloc[-1]
# 判断是否符合条件
if ma60 > ma120 and ma120 > ma250:
print(code)
```
这个程序使用了TuShare库来获取股票数据。首先,我们通过`ts.get_today_all()`函数获取当天所有股票的数据。然后,我们遍历所有股票,依次获取每个股票的60分钟周期、120分钟周期和250分钟周期的均线。最后,我们判断是否符合条件,如果符合条件,就输出该股票的代码。
### 回答2:
使用Python编写一个程序来自动实时筛选出当天符合以下要求的个股:60分钟周期的移动平均线(MA60)大于120分钟周期的移动平均线(MA120),同时MA120大于250分钟周期的移动平均线(MA250)。
要实现这个程序,我们可以使用以下步骤:
1. 导入必要的模块和库,如pandas、numpy和ta-lib(用于计算移动平均线)。
2. 设置数据源。你可以从股票数据接口或本地数据库读取数据,也可以使用模拟数据进行测试。
3. 对每只股票进行循环遍历处理。在每一次循环中,我们将获取该股票的历史价格数据,并用60分钟、120分钟和250分钟周期计算相应的移动平均线。
4. 检查条件。我们将检查MA60是否大于MA120,并且MA120是否大于MA250。如果符合条件,则将该股票添加到结果列表中。
5. 输出结果。在循环结束后,我们将输出所有符合条件的股票列表。
下面是一个简化的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
# 获取数据源,这里假设从本地csv文件读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv', parse_dates=['datetime'])
# 假设数据中有'close'列用于计算移动平均线
# 存储符合条件的股票列表
result = []
# 循环遍历每只股票
for stock_symbol in data['stock_symbol'].unique():
stock_data = data[data['stock_symbol'] == stock_symbol]
close_prices = np.array(stock_data['close'])
# 使用talib计算移动平均线
ma60 = talib.MA(close_prices, timeperiod=60)
ma120 = talib.MA(close_prices, timeperiod=120)
ma250 = talib.MA(close_prices, timeperiod=250)
# 检查条件
if ma60[-1] > ma120[-1] and ma120[-1] > ma250[-1]:
result.append(stock_symbol)
# 输出结果
print("当天符合条件的个股为:", result)
```
请注意,这只是一个示例代码,实际上你需要根据你的数据源和数据结构进行一些调整。此外,你还需要实现实时获取数据的方式来获得当天的最新数据。