识别缠论中枢python代码

缠论中枢是缠论分析中的一个重要概念，用于确定股票价格的震荡区间和走势方向。可以通过以下几个步骤进行识别：

1. 计算缠论指标：

缠论指标包括均线、趋势线和缠论形态等，可以通过Python中的TA-Lib库或自行编写函数进行计算。以均线为例，可以使用以下代码计算5日均线和10日均线：

import talib
import numpy as np

# 读取K线数据
data = np.loadtxt('kline.csv', delimiter=',')

# 计算5日均线和10日均线
ma5 = talib.SMA(data[:, 3], timeperiod=5)
ma10 = talib.SMA(data[:, 3], timeperiod=10)

2. 识别缠论形态：

缠论形态包括顶分型、底分型、上升趋势线、下降趋势线等，可以通过自行编写函数或采用第三方库进行识别。以中枢为例，可以使用以下代码识别中枢：

def is_zhongshu(data, i):
    # 判断是否为中枢
    if (i >= 6 and (data[i-5][3] < data[i-2][3] and data[i-4][3] < data[i-2][3] and
        data[i-3][3] < data[i-2][3] and data[i-1][3] < data[i-2][3] and
        data[i][3] < data[i-2][3] and data[i-1][3] > data[i-3][3] and
        data[i-1][3] > data[i-4][3] and data[i-1][3] > data[i-5][3])):
        return True
    else:
        return False

# 识别中枢
for i in range(6, len(data)):
    if is_zhongshu(data, i):
        print('中枢', data[i][0])

3. 计算中枢的边界：

计算中枢的边界可以通过以下公式进行计算：

- 中枢上沿：(最高价+最低价+2*收盘价)/4
- 中枢下沿：(最高价+最低价+2*收盘价)/4

可以使用以下代码计算中枢的上下沿：

def calc_zhongshu_border(data, i):
    # 计算中枢上下沿
    high = np.max(data[i-5:i+1, 1])
    low = np.min(data[i-5:i+1, 2])
    close = data[i][3]
    top = (high + low + 2 * close) / 4
    bottom = (high + low + 2 * close) / 4
    return top, bottom

# 计算中枢边界
for i in range(6, len(data)):
    if is_zhongshu(data, i):
        top, bottom = calc_zhongshu_border(data, i)
        print('中枢', data[i][0], top, bottom)

需要注意的是，以上代码仅作为示例，实际应用中可能需要根据不同的缠论分析方法进行调整和优化。