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
时间: 2024-04-30 22:17:54 浏览: 176
可以使用TA-Lib来计算移动平均线,然后再根据计算结果判断是否符合条件。以下是一个示例代码:
```python
import talib
import pandas as pd
# 获取历史K线数据
kline_data = pd.read_csv('kline_data.csv')
# 计算60分钟周期下的移动平均线
ma60_60min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=60)
# 计算120分钟周期下的移动平均线
ma120_60min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=120)
# 计算250分钟周期下的移动平均线
ma250_60min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=250)
# 判断60分钟周期下是否符合条件
if ma60_60min[-1] > ma120_60min[-1] > ma250_60min[-1]:
print('60分钟周期符合条件')
# 计算30分钟周期下的移动平均线
ma60_30min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=30)
# 计算120分钟周期下的移动平均线
ma120_30min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=60)
# 计算250分钟周期下的移动平均线
ma250_30min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=250)
# 判断30分钟周期下是否符合条件
if ma60_30min[-1] > ma120_30min[-1] > ma250_30min[-1]:
print('30分钟周期符合条件')
# 计算15分钟周期下的移动平均线
ma60_15min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=15)
# 计算120分钟周期下的移动平均线
ma120_15min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=60)
# 计算250分钟周期下的移动平均线
ma250_15min = talib.SMA(kline_data.close, timeperiod=250)
# 判断15分钟周期下是否符合条件
if ma60_15min[-1] > ma120_15min[-1] > ma250_15min[-1]:
print('15分钟周期符合条件')
```
其中,`kline_data.csv`是历史K线数据,可以根据自己的需求进行替换。在计算移动平均线时,可以根据不同的周期设置不同的`timeperiod`参数。最后根据计算结果判断是否符合条件。
阅读全文