python中60分钟周期下MA60>MA120>MA250,30分钟周期下MA60>MA120>MA250,15分钟周期下MA60>MA120>MA250 用python怎么写代码

这是一个简单的股票技术分析指标，可以使用Python的pandas和ta-lib库来计算。下面是一个简单的示例代码，假设你已经有了股票数据的DataFrame对象df：

import pandas as pd
import talib as ta

# 计算60分钟MA
ma60_60 = ta.SMA(df['close'], timeperiod=60)
# 计算120分钟MA
ma120_60 = ta.SMA(df['close'], timeperiod=120)
# 计算250分钟MA
ma250_60 = ta.SMA(df['close'], timeperiod=250)

# 判断60分钟周期是否满足条件
if ma60_60.iloc[-1] > ma120_60.iloc[-1] and ma120_60.iloc[-1] > ma250_60.iloc[-1]:
    print("60分钟周期满足条件")

# 计算30分钟MA
df_30 = df.resample('30T').last()
ma60_30 = ta.SMA(df_30['close'], timeperiod=60)
ma120_30 = ta.SMA(df_30['close'], timeperiod=120)
ma250_30 = ta.SMA(df_30['close'], timeperiod=250)

# 判断30分钟周期是否满足条件
if ma60_30.iloc[-1] > ma120_30.iloc[-1] and ma120_30.iloc[-1] > ma250_30.iloc[-1]:
    print("30分钟周期满足条件")

# 计算15分钟MA
df_15 = df.resample('15T').last()
ma60_15 = ta.SMA(df_15['close'], timeperiod=60)
ma120_15 = ta.SMA(df_15['close'], timeperiod=120)
ma250_15 = ta.SMA(df_15['close'], timeperiod=250)

# 判断15分钟周期是否满足条件
if ma60_15.iloc[-1] > ma120_15.iloc[-1] and ma120_15.iloc[-1] > ma250_15.iloc[-1]:
    print("15分钟周期满足条件")

这段代码首先使用ta-lib库计算了60、30、15分钟周期的MA60、MA120和MA250，然后分别判断了这些周期下的MA是否满足条件。其中，`iloc[-1]`表示取最后一个值，也就是最新的MA值。需要注意的是，这段代码仅仅是一个示例，具体的使用需要根据实际情况进行调整。