K线形态识别_大阴线

写在前面：
1. 本文中提到的“K线形态查看工具”的具体使用操作请查看该博文；
2. K线形体所处背景，诸如处在上升趋势、下降趋势、盘整等，背景内容在K线形态策略代码中没有体现；
3. 文中知识内容来自书籍《K线技术分析》by邱立波。

目录

解说

技术特征 

技术含义

K线形态策略代码

结果

---

解说

        大阴线又叫长阴线、长黑线，其K线实体长度为上一交易日价格的4%以上，可以有上下影线。大盘K线实体长度在2%，就可以称为大阴线。

         大阴线的含义和大阳线相反，表示多方在空方的打击下节节败退，毫无招架之力。在局势一边倒的情况下，多方不敢贸然入市，或者幸灾乐祸地持币观望。而那些已经持股在手的交易者，因为恐慌而不计代价地低挂卖单，唯恐不能成交，以致经常发生撤单、低挂，再撤单、再低挂的疯狂行为。多空双方的行为加剧了市场跌势，最终收出大阴线。和大阳线一样，大阴线的实体越长，代表空方的力量越强。

技术特征 

1）可以出现在任何位置和形态当中。

2）实体很长，上下影线一般很短。

技术含义

1）股价或指数连续上涨之后，出现大阴线，是见顶信号。股价或指数的涨幅越大，大阴线的实体越长，信号越准确。

2）下跌刚开始时出现大阴线，继续看跌，有时股价会加速下跌，此时应当离场观望。

3）股价下跌一段时间后进行盘整，形成各种整理技术形态。随后以大阴线的方式突破整理形态，后市继续看跌。卖出信号。

4）股价已有较大跌幅，随后急速下跌，出现大阴线，股价有可能见底。

K线形态策略代码

def excute_strategy(daily_file_path):
    '''
    名称：大阴线
    识别：K线实体长度为上一交易日价格4%以上。
    前置条件：计算时间区间 2021-01-01 到 2022-01-01
    :param daily_file_path: 股票日数据文件路径
    :return:
    '''
    import pandas as pd
    import os
    start_date_str = '2021-01-01'
    end_date_str = '2022-01-01'
    df = pd.read_csv(daily_file_path,encoding='utf-8')
    # 删除停牌的数据
    df = df.loc[df['openPrice'] > 0].copy()
    df['o_date'] = df['tradeDate']
    df['o_date'] = pd.to_datetime(df['o_date'])
    df = df.loc[(df['o_date'] >= start_date_str) & (df['o_date']<=end_date_str)].copy()
    # 保存未复权收盘价数据
    df['close'] = df['closePrice']
    # 计算前复权数据
    df['openPrice'] = df['openPrice'] * df['accumAdjFactor']
    df['closePrice'] = df['closePrice'] * df['accumAdjFactor']
    df['highestPrice'] = df['highestPrice'] * df['accumAdjFactor']
    df['lowestPrice'] = df['lowestPrice'] * df['accumAdjFactor']
 
    # 开始计算
    df['body_length'] = df['closePrice'] - df['openPrice']
    df['signal'] = 0
    df['signal_name'] = 0
    df.loc[(df['body_length']<0) & (abs(df['body_length'])/df['closePrice'].shift(1)>=0.04),'signal'] = 1
    df.loc[(df['body_length']<0) & (abs(df['body_length'])/df['closePrice'].shift(1)>=0.04),'signal_name'] = (abs(df['body_length'])/df['closePrice'].shift(1))*100
    df = df.round({'signal_name':2})
 
    file_name = os.path.basename(daily_file_path)
    title_str = file_name.split('.')[0]
 
    line_data = {
        'title_str':title_str,
        'whole_header':['日期','收','开','高','低'],
        'whole_df':df,
        'whole_pd_header':['tradeDate','closePrice','openPrice','highestPrice','lowestPrice'],
        'start_date_str':start_date_str,
        'end_date_str':end_date_str,
        'signal_type':'line'
    }
    return line_data

结果