使用Python分析股票价格背离现象

股票市场中，背离现象是一种常见的技术分析信号。背离是指价格走势与技术指标走势之间的偏差，通常可以预测价格的转折点。在这篇文章中，我们将使用Python的技术分析工具，研究如何在5分钟和15分钟的时间框架内识别背离现象。

什么是背离？

背离分为正背离和负背离：

  1. 正背离：当价格创出新低，而技术指标（如相对强弱指数RSI或MACD）却未创出新低，通常预示着价格即将反弹。
  2. 负背离：当价格创出新高，而技术指标未创出新高，通常意味着即将发生价格回调或下跌。

准备工作

我们需要安装pandas、numpy和matplotlib等库来处理数据和可视化。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas numpy matplotlib yfinance

接下来，我们必须获取股票数据。我们将使用yfinance来下载特定股票的历史数据。

import yfinance as yf

# 下载某只股票的5分钟和15分钟数据
ticker = 'AAPL'  # 以苹果公司股票为例
data_5m = yf.download(ticker, interval='5m', period='1d')
data_15m = yf.download(ticker, interval='15m', period='1d')

print(data_5m.head())
print(data_15m.head())

计算技术指标

接下来，我们需要计算相对强弱指数（RSI）来识别背离，RSI的计算公式是：

[ RSI = 100 - \frac{100}{1 + RS} ]

其中，RS是特定时间段内的平均涨幅与平均跌幅的比值。

我们可以使用以下函数来计算RSI：

def calculate_rsi(data, window=14):
    delta = data['Close'].diff(1)
    gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=window).mean()
    rs = gain / loss
    rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
    return rsi

data_5m['RSI'] = calculate_rsi(data_5m)
data_15m['RSI'] = calculate_rsi(data_15m)

识别背离

现在，我们可以定义一个函数来检查价格和RSI之间的背离关系：

def find_divergence(data):
    divergence = []

    for i in range(1, len(data)):
        # 正背离检测
        if data['Close'][i] < data['Close'][i-1] and data['RSI'][i] > data['RSI'][i-1]:
            divergence.append((data.index[i], 'Bullish Divergence'))
        
        # 负背离检测
        elif data['Close'][i] > data['Close'][i-1] and data['RSI'][i] < data['RSI'][i-1]:
            divergence.append((data.index[i], 'Bearish Divergence'))

    return divergence

divergence_5m = find_divergence(data_5m)
divergence_15m = find_divergence(data_15m)

可视化结果

我们可以通过图表将价格与RSI及背离现象直观展现：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_divergence(data, divergence):
    fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(14, 7))

    ax1.plot(data.index, data['Close'], label='Price', color='blue')
    ax1.set_ylabel('Price', color='blue')
    
    ax2 = ax1.twinx()
    ax2.plot(data.index, data['RSI'], label='RSI', color='orange')
    ax2.axhline(70, color='red', ls='--')
    ax2.axhline(30, color='green', ls='--')
    
    for point in divergence:
        plt.plot(point[0], data['Close'][point[0]], 'ro' if 'Bullish' in point[1] else 'go')
        ax1.annotate(point[1], (point[0], data['Close'][point[0]]))

    plt.title('Price and RSI with Divergence')
    plt.show()

plot_divergence(data_5m, divergence_5m)
plot_divergence(data_15m, divergence_15m)

结论

在本篇文章中，我们介绍了背离现象及其在股市中的重要性。通过以上Python代码示例，你可以方便地获取股票数据、计算技术指标RSI并识别背离。希望你能利用这些工具充分挖掘金融市场的潜力。

下面是我们数据模型的关系图示：

erDiagram
    STOCK {
        string ticker
        float price
        float rsi
    }

    DIVIDENCE {
        datetime timestamp
        string type
    }

    STOCK ||--o{ DIVIDENCE : identifies

希望本文能帮助你更好地理解和应用背离分析，增加你的投资信心和决策能力！