用Python写一个程序 可以自动实时找出当天符合下列要求的个股 60分钟周期MA60>MA120>MA250的个股的程序 每隔60秒查询一次

以下是一个基于Python的程序，可以实现自动实时找出当天符合要求的个股：

import tushare as ts
import time

while True:
    # 获取当前交易日的股票数据
    data = ts.get_today_all()

    # 筛选符合要求的个股
    selected = data[(data['ma60'] > data['ma120']) & (data['ma120'] > data['ma250'])]

    # 输出符合要求的个股代码和名称
    if len(selected) > 0:
        print(selected[['code', 'name']])

    # 等待60秒后再次查询
    time.sleep(60)

该程序使用了tushare库来获取股票数据，然后筛选出当天60分钟周期的MA60、MA120和MA250均线都满足大于关系的个股。每隔60秒查询一次，如果有符合要求的个股，则输出其代码和名称。

相关问题

用Python写一个程序 自动实时选出符合下列要求的个股 60分钟周期MA60MA120MA250多头排列

抱歉，作为AI语言模型，我无法访问实时的股市数据和交易平台，也无法执行代码。但是，以下是一些逻辑和代码示例，可以帮助您开始编写这样的程序：

1. 获取股票数据

使用Python中的库（例如pandas-datareader）从数据源（例如Yahoo Finance）获取股票数据。您需要选择您要分析的具体股票代码，并选择适当的时间范围（例如最近几个月或几年）。

2. 计算移动平均线

使用pandas中的rolling函数计算60分钟、120分钟和250分钟的移动平均线（MA60、MA120和MA250）。您可以选择使用简单移动平均或指数移动平均。

3. 筛选符合条件的股票

编写逻辑来确定哪些股票符合条件，即MA60、MA120和MA250多头排列。一种可能的方法是检查MA60是否大于MA120，且MA120是否大于MA250。

4. 实时更新

使用Python中的定时器函数来定期（例如每60分钟）更新股票数据和移动平均线，并重新筛选符合条件的股票。

以下是一些示例代码：

import pandas_datareader as pdr
import pandas as pd

# 选择股票代码和时间范围
symbol = 'AAPL'
start_date = '2018-01-01'
end_date = '2021-01-01'

# 获取股票数据
df = pdr.get_data_yahoo(symbol, start=start_date, end=end_date)

# 计算移动平均线
df['MA60'] = df['Close'].rolling(window=60).mean()
df['MA120'] = df['Close'].rolling(window=120).mean()
df['MA250'] = df['Close'].rolling(window=250).mean()

# 筛选符合条件的股票
df = df[df['MA60'] > df['MA120']]
df = df[df['MA120'] > df['MA250']]

# 打印结果
print(df)

您还需要编写逻辑来定期更新股票数据和移动平均线，并重新筛选符合条件的股票。这可能涉及使用Python中的定时器或其他类似的功能。

python中日周期下MA60>MA120>MA250,60分钟周期下MA6O>MA120 >MA250,30分钟周期下MA60>MA120 ＞MA250,15分钟周期下MA6O>MA 120 >MA250 用python怎么写代码

假设你已经获取了当前周期内的K线数据，可以按照以下步骤计算MA指标：

1. 定义计算MA指标的函数

def MA(close, n):
    """
    计算移动平均线
    :param close: 收盘价序列
    :param n: 平均线周期
    :return: 平均线序列
    """
    res = []
    for i in range(len(close)):
        if i < n:
            res.append(None)
        else:
            res.append(sum(close[i-n:i]) / n)
    return res

2. 计算不同周期的MA指标

# 日周期下的MA指标
ma60d = MA(close, 60)
ma120d = MA(close, 120)
ma250d = MA(close, 250)

# 60分钟周期下的MA指标
ma60m = MA(close, 60)
ma120m = MA(close, 120)
ma250m = MA(close, 250)

# 30分钟周期下的MA指标
ma30m = MA(close, 60)
ma120m = MA(close, 120)
ma250m = MA(close, 250)

# 15分钟周期下的MA指标
ma15m = MA(close, 60)
ma120m = MA(close, 120)
ma250m = MA(close, 250)

3. 判断MA指标是否符合条件

if ma60d[-1] > ma120d[-1] > ma250d[-1]:
    print("日周期下MA60>MA120>MA250")
if ma60m[-1] > ma120m[-1] > ma250m[-1]:
    print("60分钟周期下MA60>MA120>MA250")
if ma30m[-1] > ma120m[-1] > ma250m[-1]:
    print("30分钟周期下MA60>MA120>MA250")
if ma15m[-1] > ma120m[-1] > ma250m[-1]:
    print("15分钟周期下MA60>MA120>MA250")

注意，这里假设`close`是收盘价序列，如果你使用其他价格序列计算MA指标，需要相应地修改代码。