股票中顶分型和底分型的python代码

在股票技术分析中，顶分型和底分型是K线理论中的重要概念，它们通常用于趋势判断。Python中可以使用pandas库处理数据，并结合matplotlib进行绘图来识别这些形态。以下是一个简单的示例，展示如何使用Python代码来分析每日收盘价数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是包含日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价数据的DataFrame
def identify_shape(df, col_name='close'):
    # 创建一个简单移动平均线(SMA)指标
    df['sma'] = df[col_name].rolling(window=5).mean()

    # 顶分型：连续两个上涨后的回调低于SMA
    top_patterns = df[(df[col_name] > df['sma']) & (df[col_name].shift(1) > df[col_name]) & (df[col_name].shift(2) < df[col_name])]
    print("Top patterns:")
    print(top_patterns)

    # 底分型：连续两个下跌后的反弹高于SMA
    bottom_patterns = df[(df[col_name] < df['sma']) & (df[col_name].shift(1) < df[col_name]) & (df[col_name].shift(2) > df[col_name])]
    print("\nBottom patterns:")
    print(bottom_patterns)

# 使用数据前，记得检查df的结构是否合适
identify_shape(df)

这只是一个基础示例，实际应用中可能需要添加更多条件或者调整窗口大小来提高识别的准确度。注意，股票交易策略涉及风险，以上代码仅用于教学目的。