K线形态识别_穿头破脚

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

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解说

        穿头破脚是两根K线的组合。第二根K线实体比较长，把第一根K线实体从头到脚全部包容覆盖。穿头破脚有两种形态，一种是阳线穿破阴线，经常在底部出现；一种是阴线穿破阳线，经常在顶部出现。

        穿头破脚的第二根K线完全覆盖了第一根K线，表明第二根K线开盘时，股价或指数还征程运行在原来的趋势当中。不过当日另一方就发动了猛烈的进攻，不仅收复了前一日的失地，还继续进攻，深入对方腹地。败退一方智能苦唱“花正红时寒风起，再要回头难上难”。趋势已被如此强烈地扭转，要想再延续此前的走势，谈何容易！因此，穿头破脚发出的转势信号比较强烈。交易者见到顶部穿头破脚，可以及时卖出，见到底部穿头破脚，可以适量买入。 

技术特征

1）既可以出现在上涨趋势中，也可以出现在下跌趋势中。

2）由大小不等、阴阳相反的两根K线组成。

3）上涨趋势中，第一根K线为阳线，第二根K线为阴线。

4）下跌趋势中，第一根K线为阴线，第二根K线为阳线。

5）第二根K线实体把第一根K线实体全部包容在内（不包括上下影线）

技术含义

1）大幅上涨后，在高位出现穿头破脚是卖出信号。

2）大幅下跌以后出现穿头破脚，是买入信号。

K线形态策略代码

def excute_strategy(daily_file_path):
    '''
    名称：穿头破脚
    识别：
    1. 第一根K线是阴线，第二根是阳线，第二根阳线实体把第一根实体全部包容在内（不包括上下影线）
    2. 第一根K线是阳线，第二根是阴线，第二根阴线实体把第一根实体全部包容在内（不包括上下影线）
    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['type'] = 0
    df.loc[df['closePrice']>=df['openPrice'],'type'] = 1
    df.loc[df['closePrice']'openPrice'],'type'] = -1
 
    df['sort_type'] = 0
    df.loc[(df['type']==1) & (df['type'].shift(1)==-1),'sort_type'] = 1
    df.loc[(df['type']==-1) & (df['type'].shift(1)==1),'sort_type'] = -1
 
    df['signal'] = 0
    df['signal_name'] = ''
    df.loc[(df['sort_type']==1) & (df['closePrice']>df['openPrice'].shift(1)) & (df['openPrice']'closePrice'].shift(1)),'signal'] = 1
    df.loc[(df['sort_type']==1) & (df['closePrice']>df['openPrice'].shift(1)) & (df['openPrice']'closePrice'].shift(1)),'signal_name'] = '后阳包前阴'
    df.loc[(df['sort_type']==-1) & (df['openPrice']>df['closePrice'].shift(1)) & (df['closePrice']'openPrice'].shift(1)),'signal'] = 1
    df.loc[(df['sort_type']==-1) & (df['openPrice']>df['closePrice'].shift(1)) & (df['closePrice']'openPrice'].shift(1)),'signal_name'] = '后阴包前阳'
 
 
    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':'duration',
        'duration_len':[2],
        'temp':len(df.loc[df['signal']==1])
    }
    return line_data

结果