利用tushare的pro版本,结合唐奇安通道和MACD来编写一个发出买入和卖出信号的策略并导出到excel

时间: 2024-05-08 15:15:11 浏览: 9
首先需要导入需要使用的库,其中tushare和pandas为数据处理库,talib为技术指标库,openpyxl为导出excel所需的库。 ```python import tushare as ts import pandas as pd import talib as ta from openpyxl import Workbook ``` 接下来需要通过tushare的pro版本获取股票数据,这里以获取某只股票的日线数据为例。 ```python # 获取日线数据 pro = ts.pro_api('输入你的token') df = pro.daily(ts_code='股票代码', start_date='开始日期', end_date='结束日期') df = df.sort_values('trade_date', ascending=True) df = df.reset_index(drop=True) ``` 接下来需要计算出唐奇安通道的上轨和下轨。 ```python # 计算唐奇安通道上轨和下轨 high_list = df['high'].rolling(window=20).max() low_list = df['low'].rolling(window=20).min() df['upperband'] = high_list.shift(1) df['lowerband'] = low_list.shift(1) ``` 同时也需要计算出MACD指标的值。 ```python # 计算MACD指标 df['dif'], df['dea'], df['hist'] = ta.MACD(df['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) ``` 接下来需要编写一个函数来根据唐奇安通道和MACD指标来判断买入和卖出信号。 ```python # 根据唐奇安通道和MACD指标来判断买入和卖出信号 def get_signal(df): signal_list = [] for i in range(len(df)): if df.loc[i, 'close'] > df.loc[i, 'upperband'] and df.loc[i, 'hist'] > 0: signal = 'sell' elif df.loc[i, 'close'] < df.loc[i, 'lowerband'] and df.loc[i, 'hist'] < 0: signal = 'buy' else: signal = '' signal_list.append(signal) return signal_list df['signal'] = get_signal(df) ``` 最后需要将结果导出到excel文件中。 ```python # 导出结果到excel文件 wb = Workbook() ws = wb.active headers = ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'upperband', 'lowerband', 'dif', 'dea', 'hist', 'signal'] ws.append(headers) for i in range(len(df)): row = [df.loc[i, 'trade_date'], df.loc[i, 'open'], df.loc[i, 'high'], df.loc[i, 'low'], df.loc[i, 'close'], df.loc[i, 'upperband'], df.loc[i, 'lowerband'], df.loc[i, 'dif'], df.loc[i, 'dea'], df.loc[i, 'hist'], df.loc[i, 'signal']] ws.append(row) wb.save('result.xlsx') ``` 整合以上代码,得到完整的策略代码如下: ```python import tushare as ts import pandas as pd import talib as ta from openpyxl import Workbook # 获取日线数据 pro = ts.pro_api('输入你的token') df = pro.daily(ts_code='股票代码', start_date='开始日期', end_date='结束日期') df = df.sort_values('trade_date', ascending=True) df = df.reset_index(drop=True) # 计算唐奇安通道上轨和下轨 high_list = df['high'].rolling(window=20).max() low_list = df['low'].rolling(window=20).min() df['upperband'] = high_list.shift(1) df['lowerband'] = low_list.shift(1) # 计算MACD指标 df['dif'], df['dea'], df['hist'] = ta.MACD(df['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) # 根据唐奇安通道和MACD指标来判断买入和卖出信号 def get_signal(df): signal_list = [] for i in range(len(df)): if df.loc[i, 'close'] > df.loc[i, 'upperband'] and df.loc[i, 'hist'] > 0: signal = 'sell' elif df.loc[i, 'close'] < df.loc[i, 'lowerband'] and df.loc[i, 'hist'] < 0: signal = 'buy' else: signal = '' signal_list.append(signal) return signal_list df['signal'] = get_signal(df) # 导出结果到excel文件 wb = Workbook() ws = wb.active headers = ['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'upperband', 'lowerband', 'dif', 'dea', 'hist', 'signal'] ws.append(headers) for i in range(len(df)): row = [df.loc[i, 'trade_date'], df.loc[i, 'open'], df.loc[i, 'high'], df.loc[i, 'low'], df.loc[i, 'close'], df.loc[i, 'upperband'], df.loc[i, 'lowerband'], df.loc[i, 'dif'], df.loc[i, 'dea'], df.loc[i, 'hist'], df.loc[i, 'signal']] ws.append(row) wb.save('result.xlsx') ```

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