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 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

### 回答1：
以下是一个简单的Python程序，用于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：

import tushare as ts

# 获取当天所有股票的数据
today_data = ts.get_today_all()

# 遍历所有股票，筛选符合条件的个股
for index, row in today_data.iterrows():
    # 获取股票代码
    code = row['code']
    
    # 获取该股票的60分钟周期、120分钟周期和250分钟周期的均线
    ma60 = ts.get_hist_data(code, ktype='60')['ma60'].iloc[-1]
    ma120 = ts.get_hist_data(code, ktype='120')['ma120'].iloc[-1]
    ma250 = ts.get_hist_data(code, ktype='250')['ma250'].iloc[-1]
    
    # 判断是否符合条件
    if ma60 > ma120 and ma120 > ma250:
        print(code)

这个程序使用了TuShare库来获取股票数据。首先，我们通过`ts.get_today_all()`函数获取当天所有股票的数据。然后，我们遍历所有股票，依次获取每个股票的60分钟周期、120分钟周期和250分钟周期的均线。最后，我们判断是否符合条件，如果符合条件，就输出该股票的代码。

### 回答2：
使用Python编写一个程序来自动实时筛选出当天符合以下要求的个股：60分钟周期的移动平均线（MA60）大于120分钟周期的移动平均线（MA120），同时MA120大于250分钟周期的移动平均线（MA250）。

要实现这个程序，我们可以使用以下步骤：

1. 导入必要的模块和库，如pandas、numpy和ta-lib（用于计算移动平均线）。

2. 设置数据源。你可以从股票数据接口或本地数据库读取数据，也可以使用模拟数据进行测试。

3. 对每只股票进行循环遍历处理。在每一次循环中，我们将获取该股票的历史价格数据，并用60分钟、120分钟和250分钟周期计算相应的移动平均线。

4. 检查条件。我们将检查MA60是否大于MA120，并且MA120是否大于MA250。如果符合条件，则将该股票添加到结果列表中。

5. 输出结果。在循环结束后，我们将输出所有符合条件的股票列表。

下面是一个简化的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import talib

# 获取数据源，这里假设从本地csv文件读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv', parse_dates=['datetime'])
# 假设数据中有'close'列用于计算移动平均线

# 存储符合条件的股票列表
result = []

# 循环遍历每只股票
for stock_symbol in data['stock_symbol'].unique():
    stock_data = data[data['stock_symbol'] == stock_symbol]
    close_prices = np.array(stock_data['close'])
    
    # 使用talib计算移动平均线
    ma60 = talib.MA(close_prices, timeperiod=60)
    ma120 = talib.MA(close_prices, timeperiod=120)
    ma250 = talib.MA(close_prices, timeperiod=250)
    
    # 检查条件
    if ma60[-1] > ma120[-1] and ma120[-1] > ma250[-1]:
        result.append(stock_symbol)

# 输出结果
print("当天符合条件的个股为：", result)

请注意，这只是一个示例代码，实际上你需要根据你的数据源和数据结构进行一些调整。此外，你还需要实现实时获取数据的方式来获得当天的最新数据。

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。