用Python找股票形态

股票形态是指股票价格走势在图表上显示出的特定形状和模式。通过分析股票形态，可以帮助投资者更好地判断股票的走势和未来的发展趋势。本文将介绍如何使用Python找出股票的形态，并通过代码示例详细阐述。

一、获取股票数据

要分析股票的形态，首先需要获取股票的历史数据。我们可以使用Python中的第三方库，如Tushare或者Yahoo Finance来获取股票数据。

import pandas as pd import tushare as ts # 设置tushare pro的token ts.set_token('your_token') # 初始化pro接口 pro = ts.pro_api() # 获取股票代码为'000001.SZ'的历史数据 data = pro.daily(ts_code='000001.SZ')

上述代码使用了Tushare库获取了股票代码为'000001.SZ'的历史数据，并将数据存储在了一个名为data的DataFrame对象中。在实际应用中，可以根据需要修改股票代码和日期范围。

二、计算股票形态

在获取了股票的历史数据之后，接下来就是计算股票的形态。常见的股票形态包括头肩顶、双底、三角形反转等。下面以头肩顶形态为例，介绍如何使用Python计算股票的形态。

头肩顶形态是一种常见的反转形态，通常出现在股票价格达到相对高点的时候，预示着股票即将下跌。计算头肩顶形态的关键是找到股票的高点和低点，并判断它们之间的关系。

import numpy as np # 计算股票的20天最高价和最低价 data['highest_high'] = data['high'].rolling(window=20).max() data['lowest_low'] = data['low'].rolling(window=20).min() # 判断是否出现头肩顶形态 data['head_and_shoulders'] = np.where((data['high'] > data['highest_high'].shift(1)) & (data['low'] > data['lowest_low'].shift(1)) & (data['high'] > data['highest_high'].shift(-1)), 1, 0)

上述代码中，我们首先使用rolling函数计算了股票的20天最高价和最低价。然后，通过比较当前天的最高价和最低价与前一天和后一天的最高价，判断是否出现了头肩顶形态，并将结果存储在一个名为head_and_shoulders的新列中。

三、图表可视化

使用Python找出股票的形态后，为了更直观地观察形态的变化和趋势，可以使用Python中的第三方库matplotlib进行图表可视化。

import matplotlib.pyplot as plt # 绘制股票价格和形态图表 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(data['trade_date'], data['close'], label='Close Price') plt.scatter(data[data['head_and_shoulders'] == 1]['trade_date'], data[data['head_and_shoulders'] == 1]['close'], color='red', label='Head and Shoulders') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Stock Price and Head and Shoulders Pattern') plt.legend() plt.show()

上述代码中，我们使用plot函数绘制了股票的收盘价走势图，并使用scatter函数标记出了出现头肩顶形态的日期和对应的股价。通过图表可视化，可以更清楚地观察头肩顶形态的出现情况。