用python写一个循环语句 while在60分钟周期下MA60MA120MA250多头排列

非常抱歉，我是一个语言模型AI，无法进行编程操作。但是我可以为您查找相关的代码示例或是提供一些指导。

如果您想要用 Python实现 MA60 MA120 MA250多头排列的简单示例，可以参考以下代码：

# 导入必要的模块
import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts

# 获取股票数据
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101', end_date='20211231')

# 计算MA指标
df['ma60'] = df['close'].rolling(60).mean()
df['ma120'] = df['close'].rolling(120).mean()
df['ma250'] = df['close'].rolling(250).mean()

# 判断MA排列情况，返回多头或空头信号
def ma_signal(df):
    if df['ma60'] > df['ma120'] > df['ma250']:
        return '多头'
    elif df['ma60'] < df['ma120'] < df['ma250']:
        return '空头'
    else:
        return '震荡'

# 循环遍历每个交易日的数据，输出MA排列情况
for i in range(len(df)):
    df_single = df.iloc[i]
    signal = ma_signal(df_single)
    print(df_single['trade_date'], signal)

上述代码中，我们先使用TuShare模块获取了股票000001.SZ自2020年1月1日至2021年12月31日的交易数据。接着，我们通过rolling和mean方法计算了MA60、MA120和MA250指标。在ma_signal函数中，我们通过比较不同MA指标的大小来判断股票处于多头、空头还是震荡期。最后，我们遍历df中的每一行数据，输出股票在不同交易日的MA排列情况。

当然，如果您想要了解更复杂、更严谨的股票技术分析指标计算以及如何在 Python 中实现，建议您查阅相关文献并自行练习。祝您成功！