需要Python代码实现双龙战法核心逻辑：1、 当 4 日和 8 日均线双双多头排列时，看多 2、 当 4 日和 8 日均线双双空头排列时，看空

以下是Python代码实现双龙战法核心逻辑：

import pandas as pd

def dragon_strategy(data):
    """
    双龙战法核心逻辑：
    当 4 日和 8 日均线双双多头排列时，看多
    当 4 日和 8 日均线双双空头排列时，看空
    """
    ma_4 = pd.Series(data['close']).rolling(window=4).mean()
    ma_8 = pd.Series(data['close']).rolling(window=8).mean()

    if ma_4.iloc[-1] > ma_8.iloc[-1] and ma_4.iloc[-2] > ma_8.iloc[-2]:
        return "看多"
    elif ma_4.iloc[-1] < ma_8.iloc[-1] and ma_4.iloc[-2] < ma_8.iloc[-2]:
        return "看空"
    else:
        return "观望"

这段代码中，`data` 是一个包含股票历史数据的 pandas DataFrame 对象，其中至少包含 `date` 和 `close` 两列。首先，使用 `rolling` 函数计算 4 日和 8 日的均线值。然后，检查最近两个时刻均线的排列情况，如果 4 日和 8 日均线双双多头排列，则返回“看多”，如果双双空头排列，则返回“看空”，否则返回“观望”。

相关问题

需要Python代码实现双龙战法核心逻辑：1、 当 4 日和 8 日均线双双多头排列时，买入 2、 当 4 日和 8 日均线双双空头排列时，卖出

以下是Python代码实现双龙战法核心逻辑：

import pandas as pd

def double_dragon_strategy(df):
    """
    双龙战法核心逻辑实现
    :param df: 包含股票数据的DataFrame，需要包含 'open', 'high', 'low', 'close' 列
    :return: 返回交易信号 'buy' 或 'sell' 的列表
    """

    # 计算 4 日和 8 日均线
    df['ma4'] = df['close'].rolling(window=4).mean()
    df['ma8'] = df['close'].rolling(window=8).mean()

    # 判断均线排列情况，生成交易信号
    signals = []
    for i in range(len(df)):
        if i < 8:
            signals.append('hold')
        else:
            if df['ma4'][i] > df['ma8'][i] and df['ma4'][i-1] <= df['ma8'][i-1]:
                signals.append('buy')
            elif df['ma4'][i] < df['ma8'][i] and df['ma4'][i-1] >= df['ma8'][i-1]:
                signals.append('sell')
            else:
                signals.append('hold')
    
    return signals

这个函数接收一个包含股票数据的DataFrame，需要包含 'open', 'high', 'low', 'close' 列。函数首先计算 4 日和 8 日均线，然后根据均线排列情况生成交易信号，最后返回交易信号 'buy' 或 'sell' 的列表。如果两条均线未发生排列，将返回 'hold'。

使用示例：

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 执行双龙战法核心逻辑
signals = double_dragon_strategy(df)

# 打印信号列表
print(signals)

其中，'stock_data.csv' 是一个包含股票数据的 CSV 文件，包含 'open', 'high', 'low', 'close' 列。

Python实现股票双龙战法核心逻辑

股票双龙战法是一种股票交易策略，基于日线K线图形态分析和技术指标分析，利用股票价格的上涨和下跌趋势，寻找具有较高潜在收益的股票交易机会。以下是Python实现股票双龙战法核心逻辑的示例代码：

import tushare as ts

# 获取股票数据
def get_stock_data(code, start_date, end_date):
    stock_data = ts.get_k_data(code, start_date, end_date)
    stock_data.index = pd.to_datetime(stock_data.date)
    return stock_data

# 计算EMA指标
def calculate_ema(data, n):
    ema = pd.Series(data['close'].ewm(span=n, min_periods=n).mean(), name='EMA_' + str(n))
    return ema

# 计算MACD指标
def calculate_macd(data, n_fast, n_slow, n_signal):
    ema_fast = calculate_ema(data, n_fast)
    ema_slow = calculate_ema(data, n_slow)
    macd = pd.Series(ema_fast - ema_slow, name='MACD')
    signal = pd.Series(macd.ewm(span=n_signal, min_periods=n_signal).mean(), name='Signal')
    histogram = pd.Series(macd - signal, name='Histogram')
    return macd, signal, histogram

# 判断股票是否符合双龙战法
def double_dragon(stock_data):
    # 计算MACD指标
    macd, signal, histogram = calculate_macd(stock_data, 12, 26, 9)

    # 判断MACD和Signal是否交叉
    if macd[-1] > signal[-1] and macd[-2] < signal[-2]:
        # 判断Histogram是否在零轴上方
        if histogram[-1] > 0:
            return True
    return False

# 示例用法
if __name__ == '__main__':
    stock_data = get_stock_data('600519', '2020-01-01', '2022-02-15')
    if double_dragon(stock_data):
        print('符合双龙战法')
    else:
        print('不符合双龙战法')

上述代码中，我们使用了tushare包来获取股票数据，并定义了三个函数来计算EMA指标、MACD指标和判断股票是否符合双龙战法。最后，在示例用法中，我们获取茅台（股票代码为'600519'）的日线数据，并判断是否符合双龙战法。可以根据需要修改函数参数和代码逻辑，适配不同的股票数据和交易策略。