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
两阴夹一阳,又名两黑夹一红,由两根较长的阴线夹着一根较短的阳线组成。两阴夹一阳既可以出现在上涨趋势中,也可以出现在下跌趋势中。
1)既可以出现在上涨趋势中,也可以出现在下跌趋势中。
2)由两根较长的阴线和一根较短的阳线组成。
3)阳线夹在两根阴线中间。
1)在涨势中出现是见顶信号,卖出。
2)两阴夹一阳大多出现在下降趋势中,很少出现在上涨趋势中。
3)在跌势中出现继续看跌。
在股价或指数连续上涨的过程中,突然收出一根中阴线或大阴线,表明空方开始反击。次日,多方企图重振雄风,但未能将股价或指数推升至前一日高点的上方,说明多方攻势乏力。第三日,空方再度发力,一根长阴线将多方昨日的战果悉数抹掉,并继续向纵深挺进。多空双方攻守移位,说明股价或指数已经见顶,风险降临,交易者应及时减仓或清仓。
- def excute_strategy(daily_file_path):
- '''
- 名称:两阴夹一阳(两黑夹一红)
- 识别:
- 1. 由两根较长的阴线夹着一根较短的阳线组成
- 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 = '2013-01-01'
- end_date_str = '2014-01-01'
- 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'] < df['openPrice'], 'type'] = -1
-
- df['three_yeah'] = 0
- df.loc[(df['type']==-1) & (df['type'].shift(-1)==1) & (df['type'].shift(-2)==-1),'three_yeah'] = 1
- df['ext_yeah'] = 0
- df.loc[(df['three_yeah']==1) & (df['openPrice']>df['closePrice'].shift(-1)) & (df['closePrice'].shift(-1)
'openPrice'].shift(-2)),'ext_yeah'] = 1 - df['ext_yeah0'] = 0
- df.loc[(df['ext_yeah']==1) & (df['closePrice']
'openPrice'].shift(-1)) & (df['openPrice'].shift(-1)>df['closePrice'].shift(-2)),'ext_yeah0'] = 1 - df['signal'] = 0
- df['signal_name'] = ''
- df.loc[df['ext_yeah0']==1,'signal'] = 1
-
-
- 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':[-1],
- 'temp':len(df.loc[df['signal']==1])
- }
- return line_data