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晨星也称作早晨之星#xff0c;它是一种三日形态的K线组合#xff0c;第一日是阴线#xff0c;第二日价格振幅较小#xff0c;第三日出现阳线#xff0c;它的一般形态如下图所示。晨星的K线组合形态一般出现在下跌的趋势之后#xff0c;预示着价格的上升回调。其…1、晨星
晨星也称作早晨之星它是一种三日形态的K线组合第一日是阴线第二日价格振幅较小第三日出现阳线它的一般形态如下图所示。晨星的K线组合形态一般出现在下跌的趋势之后预示着价格的上升回调。其在作为交易信号使用时通常会结合交易量的指标。 import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import talib
import pandas as pd
# 读取文件
df pd.read_csv(rxx)
dfdf[0:40]
# 识别晨星的K线组合
nums talib.CDLMORNINGSTAR(df[open], df[high], df[low], df[close])
# 可视化
fig plt.figure()
ax fig.add_subplot(111)
# 绘制K线图
mpf.candlestick2_ohlc(ax, df[open], df[high], df[low], df[close], width0.6, colorupred, colordowngreen)
# 标注识别K线组合的位置
index nums[nums100].index.values
for i in index:ax.annotate(s, xy(i, df[high][i]), xytext(i, df[high][i]20), arrowprops {arrowstyle:-,facecolor:black})
plt.show()
2、昏星
昏星Evening Star也称作黄昏之星。它与晨星类似也是一种三日的K线组合形态第一日为阳线第二日价格振幅较小第三日阴线其常见形态如下图所示。但是它的作用于晨星反向它通常出现在一段上升趋势中预示着顶部的价格反转。 import numpy as np
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import talib
import pandas as pd
# 读取文件
df pd.read_csv(rxxx)
dfdf[0:1000]
# 识别昏星的K线组合
nums talib.CDLEVENINGSTAR(df[open], df[high], df[low], df[close])
# 可视化
fig plt.figure()
ax fig.add_subplot(111)
# 绘制K线图
mpf.candlestick2_ohlc(ax, df[open], df[high], df[low], df[close], width0.6, colorupred, colordowngreen)
# 标注识别K线组合的位置
index nums[nums-100].index.values
print(index)
for i in index:ax.annotate(s, xy(i, df[high][i]), xytext(i, df[high][i]200), arrowprops {arrowstyle:-})
plt.show()
3、锤子线
锤子线Hammer是一种单日的K线形态因其形态类似一把锤子所以被命名为锤子线。它通常出现于一段下跌趋势之后通常预示着价格见底。其形态通常表现在实体较短下影线很长没有上影线如下图所示。另外当锤子线的实体颜色是红色而且下影线越长时更具有参考意义。 import numpy as np
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import talib
# 读取文件
df pd.read_csv(rxxx)
dfdf[0:80]
# 识别锤子线的K线模型
nums talib.CDLHAMMER(df[open], df[high], df[low], df[close])
# 可视化
fig plt.figure()
ax fig.add_subplot(111)
# 绘制K线图
mpf.candlestick2_ohlc(ax, df[open], df[high], df[low], df[close], width0.6, colorupred, colordowngreen)
# 标注识别K线组合的位置
index nums[nums100].index.values
for i in index:ax.annotate(s, xy(i, df[high][i]), xytext(i, df[high][i] 50), arrowprops{arrowstyle: -})
plt.show()
4、上吊线
上吊线Hanging Man也称作倒锤子线同锤子线一样也是一种单日的K线形态但意义和锤子线相反。其常出现于一段上升的价格走势之后预示着价格反转。上吊线通常为较小的实体伴随着较长的下影线如下图所示。实体颜色为绿色且具有越长的下影线的上吊线形态的参考意义越强。另外需要注意的是锤子线和上吊线在使用时不仅仅需要判断其形态的出现还需要结合其出现在价格区间的顶端还是底端通常锤子线出现在价格区间底端上吊线出现在价格区间顶端。 import numpy as np
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import talib
# 读取文件
df pd.read_csv(rxxx)
dfdf[0:150]
# 识别上吊线的K线模型
nums talib.CDLHANGINGMAN(df[open], df[high], df[low], df[close])
# 可视化
fig plt.figure()
ax fig.add_subplot(111)
# 绘制K线图
mpf.candlestick2_ohlc(ax, df[open], df[high], df[low], df[close], width0.6, colorupred, colordowngreen)
# 标注识别K线组合的位置
index nums[nums-100].index.values
for i in index:ax.annotate(s, xy(i, df[high][i]), xytext(i, df[high][i] 40), arrowprops{arrowstyle: -})
plt.show()
5、捉腰带线
import numpy as np
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import talib
# 读取文件
df pd.read_csv(rF:\BaiduNetdiskDownload\Python量化金融编程从入门到精通 赠送资源\数据\第5章\SP_Daily_2000_2017.csv)
dfdf[0:50]
# 识别捉腰带线的K线模型
nums talib.CDLBELTHOLD(df[open], df[high], df[low], df[close])
# 可视化
fig plt.figure()
ax fig.add_subplot(111)
# 绘制K线图
mpf.candlestick2_ohlc(ax, df[open], df[high], df[low], df[close], width0.6, colorupred, colordowngreen)
# 标注识别K线组合的位置
index nums[nums100].index.values
for i in index:ax.annotate(s, xy(i, df[high][i]), xytext(i, df[high][i] 20), arrowprops{arrowstyle: -})
plt.show()
