ifCOL_LENGTH('book1','n日均线')isnotnull/*判断表中是否存在列名为n日均线的列，存在就删除，不存在就创建，book表示数据表名*/beginaltertable book1 /*修改表*/dropcolumn n日均线/*删除列*/endaltertable book1 /*修改表*/add n日均线decimal(18,2)n
原创
2014-05-07 14:34:11
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参考书目:深入浅出Python量化交易实战本次带来最经典的交易策略，双均线策略的构建和其回测方法。双均线一般采用5天均值和10天均值，如果5日均线上穿突破了10日均线，说明股价在最近的涨势很猛，买入信号。若下穿了10日均线，说明最近的跌幅较大，应该卖出。数据获取和策略构建导入库#导入必要的库
import tushare as ts
import pandas as pd
import
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2023-11-21 21:40:11
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5日均线
5日均线在操盘领域也叫攻击线
其主要作用是推动价格在短期内形成攻击态势
不断引导价格上涨或者下跌
如果攻击线上涨角度陡峭有力，没有弯曲疲软的状态，则说明价格短线的爆发力极强
一般爆发性行情就是在攻击线陡峭的启动下前进的
一旦形成攻击态势，大家肯定会问，这该什么时候离场啊
对于这个问题有两种对应方法
第一种
就是不破5日线不走
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2023-10-17 20:01:01
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均线用法简介 移动平均线又简称均线MA，是将N日内的收盘价进行算术平均，连成的曲线。如5日均线：MA（5）=（第一天收盘价+第二天收盘价+第三天收盘价+第四天收盘价+第五天收盘价）/5。这里有两个变量收盘价和周期，其中收盘价也可以用最高价或最低价等价格替代。如果追求均线的稳定性可以可以采用（最高价+最低价）/2替代，想要找到价格的边界值，则可以用最高价和最低价替代。 虽然我们在超市中看到的商品都是
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2023-10-23 13:24:42
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可能很多朋友都想用Python分析一下股票数据，来看看自己的股票是否值得持有，或者判断某支股票是否值得建仓。那么问题来了，数据在哪里呢？我曾经写了一个脚本，用于抓取每日的行情数据并存储到数据库中，并且用crontab设置了让它每天收盘后执行。但是现在，我发现了一个更加方便的手段，可以快速获取股票的行情数据！这种方法就是使用Tushare提供的免费数据接口。Tushare API提供了对Python
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2024-08-05 12:08:52
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作者：Python新世界 如果你对股票有所了解，那么本文你也能看出大概意思，如果你对python有一定经验，也应该能看得懂，若你两行都懂，那么你已经是个大老板了。手把手教Python写量化策略，单股票均线策略，日级别回测。1 确定框架：5 日均线高于 30 天均线，则全仓买入股票 5 日均线低于 30 天均线，则卖出所持股票从我们日常交易的角度，一般交易者的行为可以拆分以下
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2023-10-18 23:44:38
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# Python股票当日均线计算指南
在股票分析中，均线是一个非常重要的指标，它帮助投资者判断当前市场的走势。下面，我们将介绍如何使用Python计算股票的当日均线，并通过图表展示结果。本文将详细讲解流程，并逐步引导你实现这个功能。
## 整体流程
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
## 如何实现Python 5日均线
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python中的5日均线。首先，我们来整理一下整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A(获取历史股票数据) --> B(计算5日均线)
B --> C(绘制均线图)
```
接下来，我们将逐步进行每一步的操作：
### 1. 获取历史股票数据
首先，我们需要获取历史的股票
原创
2024-04-20 03:35:19
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# 使用 Python 实现 5 日均线计算
在金融分析中，简单移动平均线（SMA）是一种常用的技术指标，它可以帮助分析股票价格的走势。本文将带领你逐步实现 5 日均线的计算，适合刚入行的小白。
## 一、流程概述
在开始之前，我们可以将整个实现过程拆分为以下几个步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 代码
均线，是观察价格变动趋势的一种指标，很多交易者都在用。均线是一款非常实用的指标。周期越短，波动越灵敏；周期越长，曲率越小，波动越稳固。常用的均线有：5日均线、10日均线、20日均线、30日均线、60日均线、120日均线。一般认为2根均线足够使用了。均线数量太多，会给交易者带来无尽的困扰，不是处处支撑，就是处处压力，让人不知道那根均线所示的支撑或压力是对的，造成钟表效应的迷局。1根均线让人很迷茫，涨
目录一、数据准备二、5日均线和30日均线1 - 均线的概念2 - 计算5日均线与30日均线3 - 画出MA5和MA30三、金叉和死叉1 - 金叉和死叉概念2 - 分析所有金叉日期和死叉日期四、使用金叉死叉策略回测1 - 需求分析2 - 数据处理3 - 收益回测计算五、jupyter笔记 一、数据准备使用tushare包获取某股票的历史行情数据：我们已经在3、Python量化交易-股票数据预处理&
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2023-08-04 10:44:38
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# 如何用Python实现五日均线
在金融交易中，移动平均线是一种常用的技术分析工具。五日均线（5-day moving average）是过去五天收盘价格的平均值。这可以帮助我们平滑价格曲线，理解市场的趋势。接下来，我将一步一步地教你如何使用Python实现五日均线的计算。
## 整体流程
在开始之前，让我们先梳理一下需要完成的步骤。下表展示了实现五日均线的步骤：
| 步骤 | 描述
# Python五日均线计算指南
在金融分析中，“五日均线”是一种常用的技术指标，用于判断股票价格的短期走势。本文将指导你如何在Python中实现五日均线的计算。我们将按照以下步骤进行：
## 流程概述
我们可以将整个过程分为几个步骤，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------------
# 使用Python计算5日均线
在金融交易中，均线（移动平均线）是一种常用的技术分析工具，用于平滑价格数据，以帮助分析价格走势。本文将为您介绍如何使用Python计算股票的5日均线，并展示相关的代码示例。
## 什么是5日均线？
5日均线是指过去5日收盘价的算术平均值。通过每天更新计算，可以有效剔除短期的价格波动，帮助投资者判断股票的短期趋势。当实际价格高于5日均线时，通常被视为上升趋势，
1、趋势性：因其是数个时间单位的平均值，使他反映出了价格波动趋势。 2、稳定性：因其是数个时间单位的平均值，使他的价格波动平缓稳定。其中，单位时间越长的均线，波动性越小。
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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# Python监控20日均线：一站式技术分析
在金融市场中，均线（移动平均线）是常用的技术分析工具之一。特别是20日均线（20-day moving average），常被用来判断股票的短期走势。本文将介绍如何使用Python编程语言监控和分析20日均线，并展示一个简单的项目管理流程。
## 什么是20日均线？
20日均线是过去20天内的收盘价的算术平均值。它的主要功能是平滑价格数据，以帮
原创
2024-10-07 05:05:15
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# Python计算250日均线
股市投资者经常使用技术分析来帮助他们做出决策。其中，移动平均线是一种常见的技术指标，而250日均线在长期投资中尤为重要。在Python中，我们可以很容易地计算250日均线，下面让我们来看一下具体的实现方法。
## 什么是250日均线
250日均线是指过去250个交易日的收盘价的平均值。通过计算250日均线，我们可以观察股价长期趋势的变化，判断股票的价格走势。
原创
2024-04-22 06:04:17
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# Python 求5日均线：技术分析入门
在股票市场中，技术分析是一种通过研究历史价格和交易量来预测未来价格走势的方法。其中，均线是一种常用的技术分析工具，它可以帮助投资者识别市场趋势。本文将介绍如何使用Python计算5日均线，并展示其在技术分析中的应用。
## 什么是5日均线？
5日均线是一种移动平均线，它计算了过去5个交易日的收盘价的平均值。通过观察5日均线的变化，投资者可以判断市场
原创
2024-07-19 03:38:45
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策略简介布林带也称为布林通道，英文简称BOLL。它是最常用的技术指标之一，由约翰·包宁杰(John Bollinger)在1980年代发明。理论上价格总是围绕着价值在一定范围内上下波动，布林带正是根据这个理论基础，又引入了“价格通道”的概念。其计算方式是利用统计学原理，先计算一段时间价格的“标准差”，再由均线加/减2倍的标准差，求出价格的“信赖区间”。其基本的型态是由三条轨道线组成的带状通道(中轨
