聚宽python macd底背离代码

在聚宽平台上，你可以使用Python编写MACD底背离策略。以下是一个简化版的MACD底背离策略的代码示例[^1]：

import pandas as pd
import numpy as np
from talib import MACD

def calculate_macd(data):
    fast_ema, slow_ema, macd, signal_line, hist = MACD(data['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
    data['macd'] = macd
    data['signal_line'] = signal_line
    data['histogram'] = hist
    return data

def identify_divergence(data):
    buy_signal = False
    for i in range(2, len(data)):
        if data.iloc[i]['close'] < data.iloc[i-1]['close'] and data.iloc[i]['macd'] > data.iloc[i-1]['macd']:
            if data.iloc[i-1]['histogram'] > 0 and data.iloc[i]['histogram'] <= 0:
                buy_signal = True
                break
    return buy_signal

# 使用示例数据
data = pd.read_csv('your_data.csv') # 替换为实际的数据文件路径
data = calculate_macd(data)
divergence_points = data[data.apply(lambda row: identify_divergence(row), axis=1)]

# 打印底背离买入信号的位置
print("底背离买入信号：", divergence_points.index.tolist())

这段代码首先计算收盘价的MACD指标，然后在价格下降的同时，如果MACD上升并且柱状图（histogram）从正值变为负值，就认为出现了底背离，触发买入信号。

请注意，这只是一个基础示例，实际应用可能需要考虑更多因素，如调整参数、过滤假信号等。在使用时，确保你的数据集包含了足够的历史信息以便于策略的有效性。