底背离python代码

时间: 2023-07-09 07:50:42 浏览: 191
底背离是一个股票技术分析术语,指股票价格下跌,但是指标却上升,预示着股票价格可能会反转上涨。 在Python中,可以使用pandas和matplotlib等库来分析股票价格和指标数据,并可视化展示。以下是一个简单的例子: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取股票价格数据 price_data = pd.read_csv('stock_price.csv', index_col=0, parse_dates=True) # 计算股票指标,如移动平均线等 indicator_data = calculate_indicator(price_data) # 绘制价格和指标曲线 plt.plot(price_data.index, price_data['close'], label='Price') plt.plot(indicator_data.index, indicator_data['indicator'], label='Indicator') plt.legend() plt.show() ``` 其中,`calculate_indicator`函数是自定义的计算指标的函数,`stock_price.csv`是存储股票价格数据的CSV文件。 通过对股票价格和指标数据的分析,可以判断是否存在底背离,从而进行相应的投资策略。
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macd 顶 底背离 python源码

### MACD 指标顶底背离现象的 Python 实现 为了检测 MACD 的顶底背离现象,可以采用如下方法: 定义函数 `find_divergence` 来识别价格走势与 MACD 走势之间的差异。该函数接收数据框作为输入参数,其中包含日期、收盘价以及计算好的 MACD 值。 ```python import pandas as pd import numpy as np from ta.trend import macd_diff def find_divergence(data): # 计算MACD线和信号线 data['macd'] = macd_diff(data['Close'], window_slow=26, window_fast=12, window_sign=9) price_peaks = [] macd_peaks = [] for i in range(1, len(data)-1): if (data.loc[i,'Close'] > data.loc[i-1,'Close']) and \ (data.loc[i,'Close'] > data.loc[i+1,'Close']): price_peaks.append((i,data.loc[i,'Close'])) if (data.loc[i,'macd'] > data.loc[i-1,'macd']) and \ (data.loc[i,'macd'] > data.loc[i+1,'macd']): macd_peaks.append((i,data.loc[i,'macd'])) divergences = [] for p_idx,p_val in price_peaks: for m_idx,m_val in macd_peaks: if abs(p_idx-m_idx)<5: # 时间窗口内比较高低点位置关系 if p_val<data.loc[m_idx,'Close']: divergences.append(('Bottom Divergence',p_idx)) elif p_val>data.loc[m_idx,'Close']: divergences.append(('Top Divergence',p_idx)) return divergences ``` 此代码片段实现了基于给定时间序列的价格高点和低点来查找可能存在的顶背离或底背离情况[^1]。 对于可视化部分,则可以通过绘制柱状图并标注出发现的背离区域来进行展示: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(14,7)) for div_type,idx in divergences: color = 'red' if div_type=='Top Divergence' else 'green' plt.axvline(x=data.index[idx], linestyle='--', alpha=.8, c=color,label=f'{div_type}') sns.lineplot(x=data.index,y="Close",data=data,color='blue') plt.legend() plt.title('Price with Top/Bottom Divergences Highlighted') plt.show() ``` 这段绘图逻辑能够帮助直观理解哪些时间段出现了潜在的重要反转信号。

python写macd底背离代码

当计算MACD底背离时,我们需要使用股票的收盘价数据。下面是一个Python示例代码,用于计算MACD底背离: ```python import pandas as pd import numpy as np # 准备数据 data = pd.read_csv('stock_data.csv') # 替换为你的数据文件路径 close_prices = data['Close'].values # 计算MACD指标 ema_12 = pd.Series(close_prices).ewm(span=12).mean() ema_26 = pd.Series(close_prices).ewm(span=26).mean() macd = ema_12 - ema_26 signal_line = pd.Series(macd).ewm(span=9).mean() # 寻找底背离 bottom_divergence = [] for i in range(2, len(macd)-2): if macd[i-2] > macd[i] and macd[i-1] > macd[i] and macd[i+1] > macd[i] and macd[i+2] > macd[i]: if close_prices[i-2] > close_prices[i] and close_prices[i-1] > close_prices[i] and close_prices[i+1] < close_prices[i] and close_prices[i+2] < close_prices[i]: bottom_divergence.append(i) # 打印底背离位置 for i in bottom_divergence: print(f"MACD底背离位置:{i}, 价格:{close_prices[i]}") ``` 请注意,你需要将`stock_data.csv`替换为你自己的股票数据文件路径。这段代码首先计算MACD指标,并且在MACD值底部寻找底背离。底背离的判断条件是前两个和后两个MACD值都大于当前MACD值,并且前两个收盘价大于当前收盘价,后两个收盘价小于当前收盘价。 这是一个简单的例子,可能会有一些特殊情况未考虑到。你可以根据具体需求对代码进行修改和优化。
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