在这篇文章中，我们会利用上一篇文章中的均线交叉策略回测中获得的结果（《用 Python 基于均线交叉策略进行回测》），并花一些时间更深入地挖掘权益曲线并生成一些关键绩效指标和一些有趣的数据分析。为完整起见，文末扫码加入宽客量化俱乐部可以获得生成策略回测结果所需的所有代码和Jupyter Notebook文件，并绘制了权益曲线图。#导入相关模块
import pandas as pd
import
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2024-10-14 17:10:57
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均线多头排列选股公式总体还是比较简单的，写出均线，然后比较大小。为了做成选股公式，选出均线多头刚起步的，还需要做一些修改。另外为了方便自定义均线条数以及均线参数，介绍了两种改写方法。一、均线多头排列选股公式比如5日、10日、20日三条均线多头排列MA5:=MA(C,5);MA10:=MA(C,10);MA20:=MA(C,20);PL:MA5>MA10 AND MA10>MA20;{5
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2024-01-25 10:53:38
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# Python选股：5分钟均线多头排列的实现教程
在金融分析中，均线是一种常用的技术指标，能够帮助投资者识别市场的趋势。本教程将向你介绍如何使用Python实现“5分钟均线多头排列”的选股策略。接下来，我们将详细阐述整个流程，并逐步完整地实现代码。
## 整体流程
下面是实现这个选股策略的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|--
原创
2024-09-30 05:51:47
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# Python 多头排列：概念与实现
在金融市场中，“多头排列”是一个常见的技术分析概念，它指的是价格在多个重要移动平均线（MA）之上，并且这些移动平均线呈现出向上发散的趋势。简而言之，多头排列状态代表着市场的强劲上涨趋势。本文将介绍多头排列的概念，并展示如何使用Python实现这个策略。通过具体代码示例，我们将帮助读者深入理解并开发自己的多头排列策略。此外，还将通过旅行图和甘特图辅助说明。
判断多头排列的 python 代码
在金融领域中，“多头排列”是一个常用的术语，指的是股票或其他资产的短期、中期和长期均线（例如5日、10日、20日均线等）呈现出上升趋势。这通常被视为一种看涨信号。本文将深入探讨如何用 Python 代码来判断多头排列，并对其进行详细的拆解与分析。
首先，让我们从技术定位开始理解这一概念。多头排列不仅限于股票，也可以适用于许多金融资产。在市场波动频繁的环境中，
股票均线空头排列表示股票正在下降趋势，本例用于找出股票均线空头排列的所有时间区间，并在K线图中空头排列的区间绘制出来，方便查看过往所有空头排列发生的时间区间，并方便观察在空头排列区间K线图的分布位置与形态变化等信息目录效果代码使用数据效果 代码需要的包、时间计算方法、蜡烛控件、日期横轴控件import sys,json
import numpy as np
from datetime i
（1）、均线多头排列
a1:=MA(CLOSE,n1);
a2:=MA(CLOSE,n2);
a3:=MA(CLOSE,n3);
a4:=MA(CLOSE,n4);
COUNT(a1>a2 AND a2>a3 AND a3>a4,3)=3 AND CLOSE>OPEN; 注：n1、n2、n3、n4日均线呈多头排列。 （2）、均线空
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2023-11-23 19:03:47
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# 均线多头 python代码实现指南
## 1. 简介
在金融市场分析中，均线多头是一种常见的技术分析方法。均线多头意味着较短周期的移动平均线（例如5日均线）位于较长周期的移动平均线（例如20日均线）之上，通常被认为是买入信号。
本文将以Python代码为例，教会刚入行的开发者如何实现均线多头的判断。
## 2. 实现流程
为了更好地理解实现过程，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
原创
2023-11-25 13:11:01
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# Python 判断均线接近的实现
在金融分析中，均线（移动平均线）常常用于判断趋势和信号。当我们说“均线接近”时，通常是指短期均线与长期均线之间的距离减小，这可以提示趋势的变化。本文将带你一步步实现这一功能，适合初学者理解。
## 实现流程
我们将通过以下几个步骤来实现这个功能：
| 步骤 | 描述 |
|----|----------
原创
2024-09-24 05:47:18
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# Python 均线计算方案
在金融市场分析中，移动平均线（Moving Average，MA）是一种常用的技术指标。均线是一种通过对过去一段时间内的价格进行平均计算，来平滑价格波动，从而帮助投资者识别趋势的工具。本文将介绍如何使用Python来计算股票的均线，并给出代码示例。同时，我们将展示项目实施的流程图和甘特图。
## 1. 问题描述
假设我们希望分析某股票在过去60天的价格数据，并
原创
2024-10-18 07:59:36
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目录前言T+0限制实现思路一、调整买卖比例并统计pnl1 - 在main中添加统计pnl2 - 调整买入比例0.98，卖出比例1.023 - 获取pnl值二、策略添加T+0限制1 - T+0实现2 - 获取T+0限制后pnl值三、盈亏柱状图对比1 - 无T+0限制柱状图2 - T+0限制柱状图四、k线图对比1 - 无T+0限制k线图2 - T+0限制k线图五、完整源码 前言之前我们已经完成了回测
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2024-03-04 20:33:34
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MACD指标被普遍认为是最经典实用的技术指标之一。其实并不是因为MACD有多么精妙的算法，而是MACD遵循了最基本的“均线指导原则”，形象的将经典双均线系统换了一种更加直观的表达方式。在MT4中，默认应用的是单线MACD指标，而在证券市场分析中，一般应用的是双线MACD指标。两者在算法上有所区别，其中单线MACD指标更加基础。因其用直观的柱状体描述双均线系统的变化形态，故谓之：均线艺术家。MACD
目录一、使用tushare包获取某股票的历史行情数据1.1 获取历史行情数据1.2 将互联网上获取的股票数据存储到本地1.3 对读取出来的数据进行相关处理1.3.1 删除指定列1.3.2 修改某列的数据类型 1.3.3 将某列作为行索引二、计算该股票历史数据的5日均线和30日均线三、分析输出所有金叉日期和死叉日期四、双均值策略的测试一、使用tushare包获取某股票的历史行情数据1.1
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2023-09-03 14:28:00
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本篇文章中，我将用 Python 构建一个简单的移动平均线交叉交易策略进行回测，并使用 标准普尔 500 指数（S&P500） 进行测试。一个简单的移动平均线交叉策略可能是使用技术指标的量化交易策略的最简单示例之一，在用 Python 进行与财务数据相关的分析时，首先导入我们所需的模块（扫描本文最下方二维码获取全部完整源码和Jupyter Notebook 文件打包下载。）：import
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2024-07-10 17:36:05
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用python计算各类移动平均线计算移动平均线是最常见的需求，下面这段代码将完成以下三件事情：1.从csv格式的文件中导入数据，数据例图如下：2.计算各类移动平均线，包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA；3.将计算好的数据输出到csv文件中。代码应该复制下来就能运行了，关于从哪里可以得到代码中使用的数据，后面会讲，下面贴上代码：–– coding: utf-8 ––
“””
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2023-11-05 17:19:41
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前言StudyQuant -【量化投资教学系列帖子】，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，分享最前沿的研究成果。希望能对大家有帮助。量化投资文章 概述在二级市场中，趋势形态可简单分为三种：上升趋势、下降趋势和震荡趋势。趋势跟随是一种基于价量分析的投资方式，其基本策略是在趋势开始形成时选择趋势方向买入，等待趋势结束后卖出。趋势跟随通常用作中长线策略或者周期较长的短线策略（三五天左右），
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2024-01-24 16:19:53
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均线策略应该是我们刚进入股市时就听过的一个策略，而双均线策略，顾名思义，就是两根均线：短期均线和长期均线。当短线均线上穿长期均线（金叉）时买入，当短期均线下穿长期均线（死叉）时卖出，这就是双均线策略的核心思想。下图中，黄色的线表示30日均线，白色的线表示5日均线，可以看出，当5日均线下穿30日均线时，形成死叉，股价也成空头趋势；当5日均线上穿30日均线时，形成金叉，股价之后也一直在上涨。当然
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2023-09-04 12:23:07
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## Python 均线斜率的计算方案
### 问题描述
在股票交易中，均线是一种常用的技术分析指标。它通过计算一定周期内的股票价格的平均值，用来判断股票的趋势和价格的走势。均线斜率是指均线的变化速度，可以用来判断趋势的变化。在这个方案中，我们将介绍如何使用Python计算均线斜率。
### 方案步骤
#### 1. 获取股票数据
首先，我们需要获取股票的历史价格数据。可以使用第三方库
原创
2023-11-21 13:13:05
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移动均线是技术分析中最常用的指标之一，就单一的移动均线而言，其作用就是平滑价格走势，部分的去除噪音，体现出一定时间内价格的趋势走向。均线一般可分为简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均，其中最核心的是简单移动平均，其他的两个是出于时效性的考虑而产生的变形。因此，下面我们从简单移动平均线来对均线做进一步的理解。那么如何通过移动平均来得到近似最佳
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2024-03-12 18:00:49
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本文采用了聚宽平台接口进行量化策略设置：一、效果图双均线策略：双均线策略，当五日均线位于十日均线上方则买入，反之卖出。二、证券知识：策略收益（Total Returns） 最容易理解的一个概念，策略收益也就是策略开始到结束，总资产的变化率。----本文 选取的平安银行 这只股票，通过双均线策略来计算策略收益。基准收益（Benchmark Returns） 如果一个策略一年赚了50%，而这一年来上证
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2023-10-13 15:37:14
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