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python识别股票K线形态,准确率回测(一)

量化交易-Ptrade-QMT李魔佛 发表了文章 • 1 个评论 • 2386 次浏览 • 2022-05-22 01:13 • 来自相关话题

python识别股票K线形态,准确率回测(一)

对于一些做股票技术分析的投资者来说,对常见的k线形态应该都不陌生,比如十字星,红三兵,头肩顶(底),岛型反转,吊颈线,两只乌鸦,三只乌鸦,四只乌鸦(哈)








做价投的投资者可能会对这些划线的嗤之以鼻,而短线操盘者却有可能把它奉为圭臬,以之作为买卖标准。

海乃百川,兼听则明,笔者认为多吸收不同的观点与技术,可以更加全面的加深投资认知。你画的圆圈越大,圆圈外的未知空间也越大。

本文介绍使用python对A股市场的股票(转债也可以)的K线进行识别,然后回测某个形态出现后接下来的涨跌幅,还可以通过设定的形态进行选股。

举个例子,我们可以统计所有个股出现了“早晨之星“这一形态后,一周后甚至一个月后,个股是涨了还是跌了,从大量结果中统计出一些有意义的结果。

为了便于验证查看结果图形,我们先介绍如何使用python来画股票K线图。

有数据之后,剩下画图是很简单的,很多第三方的库已经封装好了各种蜡烛图绘制函数。我们要做只是传入每天开,收盘价,以及最高最低价。

获取股票的数据

市面有不少第三方的库可以获取股票和可转债的日线数据,比如tushare和akshare。本文以股票数据为例。

以akshare为例,代码如下所示:
 
# pip install akshare
import akshare as ak
def get_k_line(code="sz002241"): #
df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date="20220101", end_date="20220515",
adjust="qfq")
# 这个函数只适合取股票数据,转债会报错,转债的日线数据可以使用其他函数,这里选择股价前复权
df.to_excel("同和药业k.xlsx")
如上面代码所示,我们使用stock_zh_a_daily方法获取一段时间的数据,这里的日期可以根据你的需求进行调整,比如设置start_date=“20200101”,end_date=“20220515”,就可以获取一年时间段的股票数据。

而股票的代码有sh与sz之分,sz代表深市的股票,所有深市的股票前面都必须带上sz,比如这里的同和药业,就是sz002241。

同样的,sh是上证交易所的股票,所有上证的股票前面必须带上sh。

这里,我们来看看获取的同和药业股票数据格式,如下图所示:

date:交易日期
open:代表开盘价
high:当天最高价
low:当天最低价
close:当天收盘价
volume:当天成交量(元)
outstanding_share:流动股本(股)
turnover:换手率

既然已经拿到了数据,下面我们来绘制K线图。

绘制K线图

在python中,绘制K线图需要用到mpl_finance库,而这个库提供了4种方式绘制K线图,这里我们介绍其中的一种,代码如下所示:
 
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
#显示出来
plt.show()
运行此段代码后,会显示如下效果图:






和东财上的同和药业的k线图基本一致的。

不过,这个K线图有一个问题,就是X坐标轴并不是显示的时间,而是数字,这是因为我们绘制K线图的方法,并没有提供X轴的参数,那怎么让下面的数字替换为时间呢?
 
我们先来看一段代码:
import matplotlib.ticker as ticker
#将股票时间转换为标准时间,不带时分秒的数据
def date_to_num(dates):
num_time = []
for date in dates:
date_time = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')
num_date = date2num(date_time)
num_time.append(num_date)
return num_time

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()
 
这里,我们定义了2个方法:第1个方法date_to_num主要的作用就是将获取的时间数据转换为标准的日期数据;第2个方法,就是根据X的数值替换时间值。

其中,set_major_formatter方法是将数值替换为时间值的操作库,而plt.setup的功能就是设置X轴的标签倾斜45度以及右对齐。运行之后,我们的K线图就显示的非常完美了,如下图所示:



均线图

虽然我们实现了K线图,但是有没有发现,其实大多数的股票交易软件K线图上面其实还标记有均线,比如常用的有5日均线,10日均线,30均线。
所以,我们需要将均线一起添加到我们的K线图之上。
计算均线的方式如下:
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
 
3行代码就可以获取到股票的均线值。
接着,我们可以使用上面的ax进行绘制均线了,
添加的代码如下所示:
 
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
这里,同样将X轴设置为数字,将这两段代码添加到上面的K线图代码中,自然也会将X轴替换为时间。运行之后,显示效果如下图所示:


 
这里5日均线为蓝色,10日均线为橙色,30日均线为绿色,如果需要自己设置颜色,可以在每条均线的的绘制方法中加入color参数。


细心的读者肯定发现30日均线只有最后一小段,这是因为前29日不够30日是算不出均线的,同样的5,10日均线也是如此。

成交量

最后,我们还需要绘制成交量。在多数的股票交易软件中,上面是K线图,一般下面对应的就是成交量,这样对比起来看,往往能直观的看到数据的变化。

但是,因为上面有个K线图,那么同一个画布中就有了2个图片,且它们共用一个X轴,那么我们需要更改一下基本的参数,
 
代码如下所示:
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
#创建绘图的基本参数
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15, 10))
ax1, ax2 = axes.flatten()

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax1, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()
 
这里,我们将绘图的画布设置为2行1列。同时,将上面绘制的所有数据都更改为ax1,这样均线与K线图会绘制到第一个子图中。

接着,我们需要绘制成交量,但是我们知道,一般股票交易软件都将上涨的那天成交量设置为红色,而将下跌的成交量绘制成绿色。所以,首先我们要做的是将获取的股票数据根据当天的涨跌情况进行分类。
 
具体代码如下:
 
red_pred = np.where(df["close"] > df["open"], df["volume"], 0)
blue_pred = np.where(df["close"] < df["open"], df["volume"], 0)
 
如上面代码所示,我们通过np.where(condition, x, y)筛选数据。这里满足条件condition,输出X,不满足条件输出Y,这样我们就将涨跌的成交量数据进行了分类。

最后,我们直接通过柱状图方法绘制成交量,
具体代码如下所示:
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), red_pred, facecolor="red")
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), blue_pred, facecolor="blue")
 
将这4行代码,全部加入到plt.show()代码的前面即可。

运行之后,输出的效果图如下:


根据定义编写形态

接下来,我们根据定义来构造一个简单的形态函数,比如长上影线。

上影线


根据网络上的定义:

⑤上影阳线:开盘后价格冲高回落,涨势受阻,虽然收盘价仍高于开盘价,但上方有阻力,可视为弱势。

⑥上影阴线:开盘后价格冲高受阻,涨势受阻,收盘价低于开盘价,上方有阻力,可视为弱势。








那么简单定义为:(high - close)/close > 7%,(high - open)/open > 7% ,可能不是太精确,这里只是为了演示,忽略一些具体细节。

简单理解就是,当天最高价比收盘价,开盘价高得多。

长上影匹配函数,简单,只有一行就搞定。
 
def long_up_shadow(o,c,h,l):
return True if (h-c)/c >=0.07 and (h-o)/o>=0.07 else False
 
 
然后把这个长上影函数应用到上面的同和药业。
 
得到的效果:
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
count_num = []
for row,item in df.iterrows():
if long_up_shadow(item['open'],item['close'],item['high'],item['low']):
count_num.append(row)

plot_image(df,count_num)
 
图里面的4个箭头长上影是python自动标上去的,然后对着数据到同花顺核对一下,都是满足长度大于7%的。

可以看到在3月18日和28日的两根长上影之后,同和药业的股价走了一波趋势下跌。【PS:选这个股票并没有刻意去挑选,在集思录默认排名,找了一个跌幅第一个转债的正股就把代码拷贝过来测试】

那么,有这么多的形态,难道每一个都要自己写代码筛选形态吗? 不用哈,因为已经有人写了第三方的库,你只需要调用就可以了。


截取的部分函数名与说明


比如,像两只乌鸦,描述起来都感觉有点复杂,自己手撸代码都会搞出一堆bug。而用taLib这个库,你只需要一行调用代码,就可以完成这些复杂的形态筛选工作。

示例代码:
df['tow_crows'] = talib.CDL2CROWS(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)

pattern = df[(df['tow_crows'] == 100) | (df['tow_crows'] == -100)]
 
 
上面得到的pattern就是满足要求的形态,如CDL2CROWS 两只乌鸦。测试的个股是歌尔股份2020的日K线。

虽然我不知道两只乌鸦是什么玩意,但是可以通过遍历某个长周期(5-10年)下的全部A股数据,通过数据证伪,统计这个形态过后的一周或一个月(个人随意设定)涨跌幅,来证伪这个形态的有效性。

如果得到的是一个50%概率涨跌概况,那说明这个指标形态只是个游走在随机概率的指标,并不能作为一个有效指标参考。

(未完待续) 查看全部
python识别股票K线形态,准确率回测(一)

对于一些做股票技术分析的投资者来说,对常见的k线形态应该都不陌生,比如十字星,红三兵,头肩顶(底),岛型反转,吊颈线,两只乌鸦,三只乌鸦,四只乌鸦(哈)


faedab64034f78f02380501cf58b9d5cb1191c9e.jpeg



做价投的投资者可能会对这些划线的嗤之以鼻,而短线操盘者却有可能把它奉为圭臬,以之作为买卖标准。

海乃百川,兼听则明,笔者认为多吸收不同的观点与技术,可以更加全面的加深投资认知。你画的圆圈越大,圆圈外的未知空间也越大。

本文介绍使用python对A股市场的股票(转债也可以)的K线进行识别,然后回测某个形态出现后接下来的涨跌幅,还可以通过设定的形态进行选股。

举个例子,我们可以统计所有个股出现了“早晨之星“这一形态后,一周后甚至一个月后,个股是涨了还是跌了,从大量结果中统计出一些有意义的结果。

为了便于验证查看结果图形,我们先介绍如何使用python来画股票K线图。

有数据之后,剩下画图是很简单的,很多第三方的库已经封装好了各种蜡烛图绘制函数。我们要做只是传入每天开,收盘价,以及最高最低价。

获取股票的数据

市面有不少第三方的库可以获取股票和可转债的日线数据,比如tushare和akshare。本文以股票数据为例。

以akshare为例,代码如下所示:
 
# pip install akshare 
import akshare as ak
def get_k_line(code="sz002241"): #
df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date="20220101", end_date="20220515",
adjust="qfq")
# 这个函数只适合取股票数据,转债会报错,转债的日线数据可以使用其他函数,这里选择股价前复权
df.to_excel("同和药业k.xlsx")

如上面代码所示,我们使用stock_zh_a_daily方法获取一段时间的数据,这里的日期可以根据你的需求进行调整,比如设置start_date=“20200101”,end_date=“20220515”,就可以获取一年时间段的股票数据。

而股票的代码有sh与sz之分,sz代表深市的股票,所有深市的股票前面都必须带上sz,比如这里的同和药业,就是sz002241。

同样的,sh是上证交易所的股票,所有上证的股票前面必须带上sh。

这里,我们来看看获取的同和药业股票数据格式,如下图所示:

date:交易日期
open:代表开盘价
high:当天最高价
low:当天最低价
close:当天收盘价
volume:当天成交量(元)
outstanding_share:流动股本(股)
turnover:换手率


既然已经拿到了数据,下面我们来绘制K线图。

绘制K线图

在python中,绘制K线图需要用到mpl_finance库,而这个库提供了4种方式绘制K线图,这里我们介绍其中的一种,代码如下所示:
 
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
#显示出来
plt.show()

运行此段代码后,会显示如下效果图:






和东财上的同和药业的k线图基本一致的。

不过,这个K线图有一个问题,就是X坐标轴并不是显示的时间,而是数字,这是因为我们绘制K线图的方法,并没有提供X轴的参数,那怎么让下面的数字替换为时间呢?
 
我们先来看一段代码:
import matplotlib.ticker as ticker
#将股票时间转换为标准时间,不带时分秒的数据
def date_to_num(dates):
num_time = []
for date in dates:
date_time = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')
num_date = date2num(date_time)
num_time.append(num_date)
return num_time

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()

 
这里,我们定义了2个方法:第1个方法date_to_num主要的作用就是将获取的时间数据转换为标准的日期数据;第2个方法,就是根据X的数值替换时间值。

其中,set_major_formatter方法是将数值替换为时间值的操作库,而plt.setup的功能就是设置X轴的标签倾斜45度以及右对齐。运行之后,我们的K线图就显示的非常完美了,如下图所示:



均线图

虽然我们实现了K线图,但是有没有发现,其实大多数的股票交易软件K线图上面其实还标记有均线,比如常用的有5日均线,10日均线,30均线。
所以,我们需要将均线一起添加到我们的K线图之上。
计算均线的方式如下:
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()

 
3行代码就可以获取到股票的均线值。
接着,我们可以使用上面的ax进行绘制均线了,
添加的代码如下所示:
 
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5'])  # 绘制5日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线

这里,同样将X轴设置为数字,将这两段代码添加到上面的K线图代码中,自然也会将X轴替换为时间。运行之后,显示效果如下图所示:


 
这里5日均线为蓝色,10日均线为橙色,30日均线为绿色,如果需要自己设置颜色,可以在每条均线的的绘制方法中加入color参数。


细心的读者肯定发现30日均线只有最后一小段,这是因为前29日不够30日是算不出均线的,同样的5,10日均线也是如此。

成交量

最后,我们还需要绘制成交量。在多数的股票交易软件中,上面是K线图,一般下面对应的就是成交量,这样对比起来看,往往能直观的看到数据的变化。

但是,因为上面有个K线图,那么同一个画布中就有了2个图片,且它们共用一个X轴,那么我们需要更改一下基本的参数,
 
代码如下所示:
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
#创建绘图的基本参数
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15, 10))
ax1, ax2 = axes.flatten()

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax1, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()

 
这里,我们将绘图的画布设置为2行1列。同时,将上面绘制的所有数据都更改为ax1,这样均线与K线图会绘制到第一个子图中。

接着,我们需要绘制成交量,但是我们知道,一般股票交易软件都将上涨的那天成交量设置为红色,而将下跌的成交量绘制成绿色。所以,首先我们要做的是将获取的股票数据根据当天的涨跌情况进行分类。
 
具体代码如下:
 
red_pred = np.where(df["close"] > df["open"], df["volume"], 0)
blue_pred = np.where(df["close"] < df["open"], df["volume"], 0)

 
如上面代码所示,我们通过np.where(condition, x, y)筛选数据。这里满足条件condition,输出X,不满足条件输出Y,这样我们就将涨跌的成交量数据进行了分类。

最后,我们直接通过柱状图方法绘制成交量,
具体代码如下所示:
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), red_pred, facecolor="red")
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), blue_pred, facecolor="blue")

 
将这4行代码,全部加入到plt.show()代码的前面即可。

运行之后,输出的效果图如下:


根据定义编写形态

接下来,我们根据定义来构造一个简单的形态函数,比如长上影线。

上影线


根据网络上的定义:

⑤上影阳线:开盘后价格冲高回落,涨势受阻,虽然收盘价仍高于开盘价,但上方有阻力,可视为弱势。

⑥上影阴线:开盘后价格冲高受阻,涨势受阻,收盘价低于开盘价,上方有阻力,可视为弱势。


a63d1fc08915cbf8f22f333a3226f331.jpeg



那么简单定义为:(high - close)/close > 7%,(high - open)/open > 7% ,可能不是太精确,这里只是为了演示,忽略一些具体细节。

简单理解就是,当天最高价比收盘价,开盘价高得多。

长上影匹配函数,简单,只有一行就搞定。
 
def long_up_shadow(o,c,h,l):
return True if (h-c)/c >=0.07 and (h-o)/o>=0.07 else False

 
 
然后把这个长上影函数应用到上面的同和药业。
 
得到的效果:
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
count_num = []
for row,item in df.iterrows():
if long_up_shadow(item['open'],item['close'],item['high'],item['low']):
count_num.append(row)

plot_image(df,count_num)

 
图里面的4个箭头长上影是python自动标上去的,然后对着数据到同花顺核对一下,都是满足长度大于7%的。

可以看到在3月18日和28日的两根长上影之后,同和药业的股价走了一波趋势下跌。【PS:选这个股票并没有刻意去挑选,在集思录默认排名,找了一个跌幅第一个转债的正股就把代码拷贝过来测试】

那么,有这么多的形态,难道每一个都要自己写代码筛选形态吗? 不用哈,因为已经有人写了第三方的库,你只需要调用就可以了。


截取的部分函数名与说明


比如,像两只乌鸦,描述起来都感觉有点复杂,自己手撸代码都会搞出一堆bug。而用taLib这个库,你只需要一行调用代码,就可以完成这些复杂的形态筛选工作。

示例代码:
df['tow_crows'] = talib.CDL2CROWS(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)

pattern = df[(df['tow_crows'] == 100) | (df['tow_crows'] == -100)]

 
 
上面得到的pattern就是满足要求的形态,如CDL2CROWS 两只乌鸦。测试的个股是歌尔股份2020的日K线。

虽然我不知道两只乌鸦是什么玩意,但是可以通过遍历某个长周期(5-10年)下的全部A股数据,通过数据证伪,统计这个形态过后的一周或一个月(个人随意设定)涨跌幅,来证伪这个形态的有效性。

如果得到的是一个50%概率涨跌概况,那说明这个指标形态只是个游走在随机概率的指标,并不能作为一个有效指标参考。

(未完待续)

ubuntu20 conda安装python ta-lib 股票分析库

Linux李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 709 次浏览 • 2022-05-20 23:11 • 来自相关话题

. 使用 Anaconda 里面的conda 工具


$ conda install -c quantopian ta-lib=0.4.9一般而说,上面的会失败,可以按照下面的方法:2. 自己手工编译安装,适合需要自己修改内部的一些函数

a) 下载ta-lib的源码


$ wget [url=http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz(]http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz[/url] 如果无法下载的话,可以直接复制到浏览器下载,我的wget就是无法下载,估计有反盗链设计了

prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz或者文末也可以获取。


$ untar and cd  
$ ./configure --prefix=/usr  
$ make  
$ sudo make install  
假如之前用anaconda安装过,需要将生成的库替换到anaconda安装的目录


$ cp /usr/lib/libta_lib* /home/user/anaconda2/lib/  

b) 下载ta-lib的Python wrapper







pip install ta-lib或者

$ git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git  
$ cd ta-lib  
$ python setup.py install  最后在Python里面 import talib没有报错就安装成功了 
在公众号后台留言: talib 就可以获取文件。

  查看全部
. 使用 Anaconda 里面的conda 工具


$ conda install -c quantopian ta-lib=0.4.9
一般而说,上面的会失败,可以按照下面的方法:
2. 自己手工编译安装,适合需要自己修改内部的一些函数

a) 下载ta-lib的源码


$ wget [url=http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz(]http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz[/url]
如果无法下载的话,可以直接复制到浏览器下载,我的wget就是无法下载,估计有反盗链设计了

prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
或者文末也可以获取。


$ untar and cd  
$ ./configure --prefix=/usr  
$ make  
$ sudo make install  
假如之前用anaconda安装过,需要将生成的库替换到anaconda安装的目录


$ cp /usr/lib/libta_lib* /home/user/anaconda2/lib/  

b) 下载ta-lib的Python wrapper







pip install ta-lib
或者

$ git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git  
$ cd ta-lib  
$ python setup.py install  
最后在Python里面 import talib没有报错就安装成功了
 
在公众号后台留言: talib 就可以获取文件。

 

python识别股票K线形态,准确率回测(一)

量化交易-Ptrade-QMT李魔佛 发表了文章 • 1 个评论 • 2386 次浏览 • 2022-05-22 01:13 • 来自相关话题

python识别股票K线形态,准确率回测(一)

对于一些做股票技术分析的投资者来说,对常见的k线形态应该都不陌生,比如十字星,红三兵,头肩顶(底),岛型反转,吊颈线,两只乌鸦,三只乌鸦,四只乌鸦(哈)








做价投的投资者可能会对这些划线的嗤之以鼻,而短线操盘者却有可能把它奉为圭臬,以之作为买卖标准。

海乃百川,兼听则明,笔者认为多吸收不同的观点与技术,可以更加全面的加深投资认知。你画的圆圈越大,圆圈外的未知空间也越大。

本文介绍使用python对A股市场的股票(转债也可以)的K线进行识别,然后回测某个形态出现后接下来的涨跌幅,还可以通过设定的形态进行选股。

举个例子,我们可以统计所有个股出现了“早晨之星“这一形态后,一周后甚至一个月后,个股是涨了还是跌了,从大量结果中统计出一些有意义的结果。

为了便于验证查看结果图形,我们先介绍如何使用python来画股票K线图。

有数据之后,剩下画图是很简单的,很多第三方的库已经封装好了各种蜡烛图绘制函数。我们要做只是传入每天开,收盘价,以及最高最低价。

获取股票的数据

市面有不少第三方的库可以获取股票和可转债的日线数据,比如tushare和akshare。本文以股票数据为例。

以akshare为例,代码如下所示:
 
# pip install akshare
import akshare as ak
def get_k_line(code="sz002241"): #
df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date="20220101", end_date="20220515",
adjust="qfq")
# 这个函数只适合取股票数据,转债会报错,转债的日线数据可以使用其他函数,这里选择股价前复权
df.to_excel("同和药业k.xlsx")
如上面代码所示,我们使用stock_zh_a_daily方法获取一段时间的数据,这里的日期可以根据你的需求进行调整,比如设置start_date=“20200101”,end_date=“20220515”,就可以获取一年时间段的股票数据。

而股票的代码有sh与sz之分,sz代表深市的股票,所有深市的股票前面都必须带上sz,比如这里的同和药业,就是sz002241。

同样的,sh是上证交易所的股票,所有上证的股票前面必须带上sh。

这里,我们来看看获取的同和药业股票数据格式,如下图所示:

date:交易日期
open:代表开盘价
high:当天最高价
low:当天最低价
close:当天收盘价
volume:当天成交量(元)
outstanding_share:流动股本(股)
turnover:换手率

既然已经拿到了数据,下面我们来绘制K线图。

绘制K线图

在python中,绘制K线图需要用到mpl_finance库,而这个库提供了4种方式绘制K线图,这里我们介绍其中的一种,代码如下所示:
 
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
#显示出来
plt.show()
运行此段代码后,会显示如下效果图:






和东财上的同和药业的k线图基本一致的。

不过,这个K线图有一个问题,就是X坐标轴并不是显示的时间,而是数字,这是因为我们绘制K线图的方法,并没有提供X轴的参数,那怎么让下面的数字替换为时间呢?
 
我们先来看一段代码:
import matplotlib.ticker as ticker
#将股票时间转换为标准时间,不带时分秒的数据
def date_to_num(dates):
num_time = []
for date in dates:
date_time = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')
num_date = date2num(date_time)
num_time.append(num_date)
return num_time

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()
 
这里,我们定义了2个方法:第1个方法date_to_num主要的作用就是将获取的时间数据转换为标准的日期数据;第2个方法,就是根据X的数值替换时间值。

其中,set_major_formatter方法是将数值替换为时间值的操作库,而plt.setup的功能就是设置X轴的标签倾斜45度以及右对齐。运行之后,我们的K线图就显示的非常完美了,如下图所示:



均线图

虽然我们实现了K线图,但是有没有发现,其实大多数的股票交易软件K线图上面其实还标记有均线,比如常用的有5日均线,10日均线,30均线。
所以,我们需要将均线一起添加到我们的K线图之上。
计算均线的方式如下:
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
 
3行代码就可以获取到股票的均线值。
接着,我们可以使用上面的ax进行绘制均线了,
添加的代码如下所示:
 
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
这里,同样将X轴设置为数字,将这两段代码添加到上面的K线图代码中,自然也会将X轴替换为时间。运行之后,显示效果如下图所示:


 
这里5日均线为蓝色,10日均线为橙色,30日均线为绿色,如果需要自己设置颜色,可以在每条均线的的绘制方法中加入color参数。


细心的读者肯定发现30日均线只有最后一小段,这是因为前29日不够30日是算不出均线的,同样的5,10日均线也是如此。

成交量

最后,我们还需要绘制成交量。在多数的股票交易软件中,上面是K线图,一般下面对应的就是成交量,这样对比起来看,往往能直观的看到数据的变化。

但是,因为上面有个K线图,那么同一个画布中就有了2个图片,且它们共用一个X轴,那么我们需要更改一下基本的参数,
 
代码如下所示:
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
#创建绘图的基本参数
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15, 10))
ax1, ax2 = axes.flatten()

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax1, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()
 
这里,我们将绘图的画布设置为2行1列。同时,将上面绘制的所有数据都更改为ax1,这样均线与K线图会绘制到第一个子图中。

接着,我们需要绘制成交量,但是我们知道,一般股票交易软件都将上涨的那天成交量设置为红色,而将下跌的成交量绘制成绿色。所以,首先我们要做的是将获取的股票数据根据当天的涨跌情况进行分类。
 
具体代码如下:
 
red_pred = np.where(df["close"] > df["open"], df["volume"], 0)
blue_pred = np.where(df["close"] < df["open"], df["volume"], 0)
 
如上面代码所示,我们通过np.where(condition, x, y)筛选数据。这里满足条件condition,输出X,不满足条件输出Y,这样我们就将涨跌的成交量数据进行了分类。

最后,我们直接通过柱状图方法绘制成交量,
具体代码如下所示:
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), red_pred, facecolor="red")
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), blue_pred, facecolor="blue")
 
将这4行代码,全部加入到plt.show()代码的前面即可。

运行之后,输出的效果图如下:


根据定义编写形态

接下来,我们根据定义来构造一个简单的形态函数,比如长上影线。

上影线


根据网络上的定义:

⑤上影阳线:开盘后价格冲高回落,涨势受阻,虽然收盘价仍高于开盘价,但上方有阻力,可视为弱势。

⑥上影阴线:开盘后价格冲高受阻,涨势受阻,收盘价低于开盘价,上方有阻力,可视为弱势。








那么简单定义为:(high - close)/close > 7%,(high - open)/open > 7% ,可能不是太精确,这里只是为了演示,忽略一些具体细节。

简单理解就是,当天最高价比收盘价,开盘价高得多。

长上影匹配函数,简单,只有一行就搞定。
 
def long_up_shadow(o,c,h,l):
return True if (h-c)/c >=0.07 and (h-o)/o>=0.07 else False
 
 
然后把这个长上影函数应用到上面的同和药业。
 
得到的效果:
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
count_num = []
for row,item in df.iterrows():
if long_up_shadow(item['open'],item['close'],item['high'],item['low']):
count_num.append(row)

plot_image(df,count_num)
 
图里面的4个箭头长上影是python自动标上去的,然后对着数据到同花顺核对一下,都是满足长度大于7%的。

可以看到在3月18日和28日的两根长上影之后,同和药业的股价走了一波趋势下跌。【PS:选这个股票并没有刻意去挑选,在集思录默认排名,找了一个跌幅第一个转债的正股就把代码拷贝过来测试】

那么,有这么多的形态,难道每一个都要自己写代码筛选形态吗? 不用哈,因为已经有人写了第三方的库,你只需要调用就可以了。


截取的部分函数名与说明


比如,像两只乌鸦,描述起来都感觉有点复杂,自己手撸代码都会搞出一堆bug。而用taLib这个库,你只需要一行调用代码,就可以完成这些复杂的形态筛选工作。

示例代码:
df['tow_crows'] = talib.CDL2CROWS(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)

pattern = df[(df['tow_crows'] == 100) | (df['tow_crows'] == -100)]
 
 
上面得到的pattern就是满足要求的形态,如CDL2CROWS 两只乌鸦。测试的个股是歌尔股份2020的日K线。

虽然我不知道两只乌鸦是什么玩意,但是可以通过遍历某个长周期(5-10年)下的全部A股数据,通过数据证伪,统计这个形态过后的一周或一个月(个人随意设定)涨跌幅,来证伪这个形态的有效性。

如果得到的是一个50%概率涨跌概况,那说明这个指标形态只是个游走在随机概率的指标,并不能作为一个有效指标参考。

(未完待续) 查看全部
python识别股票K线形态,准确率回测(一)

对于一些做股票技术分析的投资者来说,对常见的k线形态应该都不陌生,比如十字星,红三兵,头肩顶(底),岛型反转,吊颈线,两只乌鸦,三只乌鸦,四只乌鸦(哈)


faedab64034f78f02380501cf58b9d5cb1191c9e.jpeg



做价投的投资者可能会对这些划线的嗤之以鼻,而短线操盘者却有可能把它奉为圭臬,以之作为买卖标准。

海乃百川,兼听则明,笔者认为多吸收不同的观点与技术,可以更加全面的加深投资认知。你画的圆圈越大,圆圈外的未知空间也越大。

本文介绍使用python对A股市场的股票(转债也可以)的K线进行识别,然后回测某个形态出现后接下来的涨跌幅,还可以通过设定的形态进行选股。

举个例子,我们可以统计所有个股出现了“早晨之星“这一形态后,一周后甚至一个月后,个股是涨了还是跌了,从大量结果中统计出一些有意义的结果。

为了便于验证查看结果图形,我们先介绍如何使用python来画股票K线图。

有数据之后,剩下画图是很简单的,很多第三方的库已经封装好了各种蜡烛图绘制函数。我们要做只是传入每天开,收盘价,以及最高最低价。

获取股票的数据

市面有不少第三方的库可以获取股票和可转债的日线数据,比如tushare和akshare。本文以股票数据为例。

以akshare为例,代码如下所示:
 
# pip install akshare 
import akshare as ak
def get_k_line(code="sz002241"): #
df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date="20220101", end_date="20220515",
adjust="qfq")
# 这个函数只适合取股票数据,转债会报错,转债的日线数据可以使用其他函数,这里选择股价前复权
df.to_excel("同和药业k.xlsx")

如上面代码所示,我们使用stock_zh_a_daily方法获取一段时间的数据,这里的日期可以根据你的需求进行调整,比如设置start_date=“20200101”,end_date=“20220515”,就可以获取一年时间段的股票数据。

而股票的代码有sh与sz之分,sz代表深市的股票,所有深市的股票前面都必须带上sz,比如这里的同和药业,就是sz002241。

同样的,sh是上证交易所的股票,所有上证的股票前面必须带上sh。

这里,我们来看看获取的同和药业股票数据格式,如下图所示:

date:交易日期
open:代表开盘价
high:当天最高价
low:当天最低价
close:当天收盘价
volume:当天成交量(元)
outstanding_share:流动股本(股)
turnover:换手率


既然已经拿到了数据,下面我们来绘制K线图。

绘制K线图

在python中,绘制K线图需要用到mpl_finance库,而这个库提供了4种方式绘制K线图,这里我们介绍其中的一种,代码如下所示:
 
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
#显示出来
plt.show()

运行此段代码后,会显示如下效果图:






和东财上的同和药业的k线图基本一致的。

不过,这个K线图有一个问题,就是X坐标轴并不是显示的时间,而是数字,这是因为我们绘制K线图的方法,并没有提供X轴的参数,那怎么让下面的数字替换为时间呢?
 
我们先来看一段代码:
import matplotlib.ticker as ticker
#将股票时间转换为标准时间,不带时分秒的数据
def date_to_num(dates):
num_time = []
for date in dates:
date_time = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')
num_date = date2num(date_time)
num_time.append(num_date)
return num_time

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()

 
这里,我们定义了2个方法:第1个方法date_to_num主要的作用就是将获取的时间数据转换为标准的日期数据;第2个方法,就是根据X的数值替换时间值。

其中,set_major_formatter方法是将数值替换为时间值的操作库,而plt.setup的功能就是设置X轴的标签倾斜45度以及右对齐。运行之后,我们的K线图就显示的非常完美了,如下图所示:



均线图

虽然我们实现了K线图,但是有没有发现,其实大多数的股票交易软件K线图上面其实还标记有均线,比如常用的有5日均线,10日均线,30均线。
所以,我们需要将均线一起添加到我们的K线图之上。
计算均线的方式如下:
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()

 
3行代码就可以获取到股票的均线值。
接着,我们可以使用上面的ax进行绘制均线了,
添加的代码如下所示:
 
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5'])  # 绘制5日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线

这里,同样将X轴设置为数字,将这两段代码添加到上面的K线图代码中,自然也会将X轴替换为时间。运行之后,显示效果如下图所示:


 
这里5日均线为蓝色,10日均线为橙色,30日均线为绿色,如果需要自己设置颜色,可以在每条均线的的绘制方法中加入color参数。


细心的读者肯定发现30日均线只有最后一小段,这是因为前29日不够30日是算不出均线的,同样的5,10日均线也是如此。

成交量

最后,我们还需要绘制成交量。在多数的股票交易软件中,上面是K线图,一般下面对应的就是成交量,这样对比起来看,往往能直观的看到数据的变化。

但是,因为上面有个K线图,那么同一个画布中就有了2个图片,且它们共用一个X轴,那么我们需要更改一下基本的参数,
 
代码如下所示:
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
#创建绘图的基本参数
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15, 10))
ax1, ax2 = axes.flatten()

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax1, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()

 
这里,我们将绘图的画布设置为2行1列。同时,将上面绘制的所有数据都更改为ax1,这样均线与K线图会绘制到第一个子图中。

接着,我们需要绘制成交量,但是我们知道,一般股票交易软件都将上涨的那天成交量设置为红色,而将下跌的成交量绘制成绿色。所以,首先我们要做的是将获取的股票数据根据当天的涨跌情况进行分类。
 
具体代码如下:
 
red_pred = np.where(df["close"] > df["open"], df["volume"], 0)
blue_pred = np.where(df["close"] < df["open"], df["volume"], 0)

 
如上面代码所示,我们通过np.where(condition, x, y)筛选数据。这里满足条件condition,输出X,不满足条件输出Y,这样我们就将涨跌的成交量数据进行了分类。

最后,我们直接通过柱状图方法绘制成交量,
具体代码如下所示:
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), red_pred, facecolor="red")
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), blue_pred, facecolor="blue")

 
将这4行代码,全部加入到plt.show()代码的前面即可。

运行之后,输出的效果图如下:


根据定义编写形态

接下来,我们根据定义来构造一个简单的形态函数,比如长上影线。

上影线


根据网络上的定义:

⑤上影阳线:开盘后价格冲高回落,涨势受阻,虽然收盘价仍高于开盘价,但上方有阻力,可视为弱势。

⑥上影阴线:开盘后价格冲高受阻,涨势受阻,收盘价低于开盘价,上方有阻力,可视为弱势。


a63d1fc08915cbf8f22f333a3226f331.jpeg



那么简单定义为:(high - close)/close > 7%,(high - open)/open > 7% ,可能不是太精确,这里只是为了演示,忽略一些具体细节。

简单理解就是,当天最高价比收盘价,开盘价高得多。

长上影匹配函数,简单,只有一行就搞定。
 
def long_up_shadow(o,c,h,l):
return True if (h-c)/c >=0.07 and (h-o)/o>=0.07 else False

 
 
然后把这个长上影函数应用到上面的同和药业。
 
得到的效果:
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
count_num = []
for row,item in df.iterrows():
if long_up_shadow(item['open'],item['close'],item['high'],item['low']):
count_num.append(row)

plot_image(df,count_num)

 
图里面的4个箭头长上影是python自动标上去的,然后对着数据到同花顺核对一下,都是满足长度大于7%的。

可以看到在3月18日和28日的两根长上影之后,同和药业的股价走了一波趋势下跌。【PS:选这个股票并没有刻意去挑选,在集思录默认排名,找了一个跌幅第一个转债的正股就把代码拷贝过来测试】

那么,有这么多的形态,难道每一个都要自己写代码筛选形态吗? 不用哈,因为已经有人写了第三方的库,你只需要调用就可以了。


截取的部分函数名与说明


比如,像两只乌鸦,描述起来都感觉有点复杂,自己手撸代码都会搞出一堆bug。而用taLib这个库,你只需要一行调用代码,就可以完成这些复杂的形态筛选工作。

示例代码:
df['tow_crows'] = talib.CDL2CROWS(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)

pattern = df[(df['tow_crows'] == 100) | (df['tow_crows'] == -100)]

 
 
上面得到的pattern就是满足要求的形态,如CDL2CROWS 两只乌鸦。测试的个股是歌尔股份2020的日K线。

虽然我不知道两只乌鸦是什么玩意,但是可以通过遍历某个长周期(5-10年)下的全部A股数据,通过数据证伪,统计这个形态过后的一周或一个月(个人随意设定)涨跌幅,来证伪这个形态的有效性。

如果得到的是一个50%概率涨跌概况,那说明这个指标形态只是个游走在随机概率的指标,并不能作为一个有效指标参考。

(未完待续)

python识别股票K线形态,准确率回测(一)

量化交易-Ptrade-QMT李魔佛 发表了文章 • 1 个评论 • 2386 次浏览 • 2022-05-22 01:13 • 来自相关话题

python识别股票K线形态,准确率回测(一)

对于一些做股票技术分析的投资者来说,对常见的k线形态应该都不陌生,比如十字星,红三兵,头肩顶(底),岛型反转,吊颈线,两只乌鸦,三只乌鸦,四只乌鸦(哈)








做价投的投资者可能会对这些划线的嗤之以鼻,而短线操盘者却有可能把它奉为圭臬,以之作为买卖标准。

海乃百川,兼听则明,笔者认为多吸收不同的观点与技术,可以更加全面的加深投资认知。你画的圆圈越大,圆圈外的未知空间也越大。

本文介绍使用python对A股市场的股票(转债也可以)的K线进行识别,然后回测某个形态出现后接下来的涨跌幅,还可以通过设定的形态进行选股。

举个例子,我们可以统计所有个股出现了“早晨之星“这一形态后,一周后甚至一个月后,个股是涨了还是跌了,从大量结果中统计出一些有意义的结果。

为了便于验证查看结果图形,我们先介绍如何使用python来画股票K线图。

有数据之后,剩下画图是很简单的,很多第三方的库已经封装好了各种蜡烛图绘制函数。我们要做只是传入每天开,收盘价,以及最高最低价。

获取股票的数据

市面有不少第三方的库可以获取股票和可转债的日线数据,比如tushare和akshare。本文以股票数据为例。

以akshare为例,代码如下所示:
 
# pip install akshare
import akshare as ak
def get_k_line(code="sz002241"): #
df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date="20220101", end_date="20220515",
adjust="qfq")
# 这个函数只适合取股票数据,转债会报错,转债的日线数据可以使用其他函数,这里选择股价前复权
df.to_excel("同和药业k.xlsx")
如上面代码所示,我们使用stock_zh_a_daily方法获取一段时间的数据,这里的日期可以根据你的需求进行调整,比如设置start_date=“20200101”,end_date=“20220515”,就可以获取一年时间段的股票数据。

而股票的代码有sh与sz之分,sz代表深市的股票,所有深市的股票前面都必须带上sz,比如这里的同和药业,就是sz002241。

同样的,sh是上证交易所的股票,所有上证的股票前面必须带上sh。

这里,我们来看看获取的同和药业股票数据格式,如下图所示:

date:交易日期
open:代表开盘价
high:当天最高价
low:当天最低价
close:当天收盘价
volume:当天成交量(元)
outstanding_share:流动股本(股)
turnover:换手率

既然已经拿到了数据,下面我们来绘制K线图。

绘制K线图

在python中,绘制K线图需要用到mpl_finance库,而这个库提供了4种方式绘制K线图,这里我们介绍其中的一种,代码如下所示:
 
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
#显示出来
plt.show()
运行此段代码后,会显示如下效果图:






和东财上的同和药业的k线图基本一致的。

不过,这个K线图有一个问题,就是X坐标轴并不是显示的时间,而是数字,这是因为我们绘制K线图的方法,并没有提供X轴的参数,那怎么让下面的数字替换为时间呢?
 
我们先来看一段代码:
import matplotlib.ticker as ticker
#将股票时间转换为标准时间,不带时分秒的数据
def date_to_num(dates):
num_time = []
for date in dates:
date_time = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')
num_date = date2num(date_time)
num_time.append(num_date)
return num_time

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()
 
这里,我们定义了2个方法:第1个方法date_to_num主要的作用就是将获取的时间数据转换为标准的日期数据;第2个方法,就是根据X的数值替换时间值。

其中,set_major_formatter方法是将数值替换为时间值的操作库,而plt.setup的功能就是设置X轴的标签倾斜45度以及右对齐。运行之后,我们的K线图就显示的非常完美了,如下图所示:



均线图

虽然我们实现了K线图,但是有没有发现,其实大多数的股票交易软件K线图上面其实还标记有均线,比如常用的有5日均线,10日均线,30均线。
所以,我们需要将均线一起添加到我们的K线图之上。
计算均线的方式如下:
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
 
3行代码就可以获取到股票的均线值。
接着,我们可以使用上面的ax进行绘制均线了,
添加的代码如下所示:
 
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
这里,同样将X轴设置为数字,将这两段代码添加到上面的K线图代码中,自然也会将X轴替换为时间。运行之后,显示效果如下图所示:


 
这里5日均线为蓝色,10日均线为橙色,30日均线为绿色,如果需要自己设置颜色,可以在每条均线的的绘制方法中加入color参数。


细心的读者肯定发现30日均线只有最后一小段,这是因为前29日不够30日是算不出均线的,同样的5,10日均线也是如此。

成交量

最后,我们还需要绘制成交量。在多数的股票交易软件中,上面是K线图,一般下面对应的就是成交量,这样对比起来看,往往能直观的看到数据的变化。

但是,因为上面有个K线图,那么同一个画布中就有了2个图片,且它们共用一个X轴,那么我们需要更改一下基本的参数,
 
代码如下所示:
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
#创建绘图的基本参数
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15, 10))
ax1, ax2 = axes.flatten()

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax1, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()
 
这里,我们将绘图的画布设置为2行1列。同时,将上面绘制的所有数据都更改为ax1,这样均线与K线图会绘制到第一个子图中。

接着,我们需要绘制成交量,但是我们知道,一般股票交易软件都将上涨的那天成交量设置为红色,而将下跌的成交量绘制成绿色。所以,首先我们要做的是将获取的股票数据根据当天的涨跌情况进行分类。
 
具体代码如下:
 
red_pred = np.where(df["close"] > df["open"], df["volume"], 0)
blue_pred = np.where(df["close"] < df["open"], df["volume"], 0)
 
如上面代码所示,我们通过np.where(condition, x, y)筛选数据。这里满足条件condition,输出X,不满足条件输出Y,这样我们就将涨跌的成交量数据进行了分类。

最后,我们直接通过柱状图方法绘制成交量,
具体代码如下所示:
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), red_pred, facecolor="red")
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), blue_pred, facecolor="blue")
 
将这4行代码,全部加入到plt.show()代码的前面即可。

运行之后,输出的效果图如下:


根据定义编写形态

接下来,我们根据定义来构造一个简单的形态函数,比如长上影线。

上影线


根据网络上的定义:

⑤上影阳线:开盘后价格冲高回落,涨势受阻,虽然收盘价仍高于开盘价,但上方有阻力,可视为弱势。

⑥上影阴线:开盘后价格冲高受阻,涨势受阻,收盘价低于开盘价,上方有阻力,可视为弱势。








那么简单定义为:(high - close)/close > 7%,(high - open)/open > 7% ,可能不是太精确,这里只是为了演示,忽略一些具体细节。

简单理解就是,当天最高价比收盘价,开盘价高得多。

长上影匹配函数,简单,只有一行就搞定。
 
def long_up_shadow(o,c,h,l):
return True if (h-c)/c >=0.07 and (h-o)/o>=0.07 else False
 
 
然后把这个长上影函数应用到上面的同和药业。
 
得到的效果:
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
count_num = []
for row,item in df.iterrows():
if long_up_shadow(item['open'],item['close'],item['high'],item['low']):
count_num.append(row)

plot_image(df,count_num)
 
图里面的4个箭头长上影是python自动标上去的,然后对着数据到同花顺核对一下,都是满足长度大于7%的。

可以看到在3月18日和28日的两根长上影之后,同和药业的股价走了一波趋势下跌。【PS:选这个股票并没有刻意去挑选,在集思录默认排名,找了一个跌幅第一个转债的正股就把代码拷贝过来测试】

那么,有这么多的形态,难道每一个都要自己写代码筛选形态吗? 不用哈,因为已经有人写了第三方的库,你只需要调用就可以了。


截取的部分函数名与说明


比如,像两只乌鸦,描述起来都感觉有点复杂,自己手撸代码都会搞出一堆bug。而用taLib这个库,你只需要一行调用代码,就可以完成这些复杂的形态筛选工作。

示例代码:
df['tow_crows'] = talib.CDL2CROWS(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)

pattern = df[(df['tow_crows'] == 100) | (df['tow_crows'] == -100)]
 
 
上面得到的pattern就是满足要求的形态,如CDL2CROWS 两只乌鸦。测试的个股是歌尔股份2020的日K线。

虽然我不知道两只乌鸦是什么玩意,但是可以通过遍历某个长周期(5-10年)下的全部A股数据,通过数据证伪,统计这个形态过后的一周或一个月(个人随意设定)涨跌幅,来证伪这个形态的有效性。

如果得到的是一个50%概率涨跌概况,那说明这个指标形态只是个游走在随机概率的指标,并不能作为一个有效指标参考。

(未完待续) 查看全部
python识别股票K线形态,准确率回测(一)

对于一些做股票技术分析的投资者来说,对常见的k线形态应该都不陌生,比如十字星,红三兵,头肩顶(底),岛型反转,吊颈线,两只乌鸦,三只乌鸦,四只乌鸦(哈)


faedab64034f78f02380501cf58b9d5cb1191c9e.jpeg



做价投的投资者可能会对这些划线的嗤之以鼻,而短线操盘者却有可能把它奉为圭臬,以之作为买卖标准。

海乃百川,兼听则明,笔者认为多吸收不同的观点与技术,可以更加全面的加深投资认知。你画的圆圈越大,圆圈外的未知空间也越大。

本文介绍使用python对A股市场的股票(转债也可以)的K线进行识别,然后回测某个形态出现后接下来的涨跌幅,还可以通过设定的形态进行选股。

举个例子,我们可以统计所有个股出现了“早晨之星“这一形态后,一周后甚至一个月后,个股是涨了还是跌了,从大量结果中统计出一些有意义的结果。

为了便于验证查看结果图形,我们先介绍如何使用python来画股票K线图。

有数据之后,剩下画图是很简单的,很多第三方的库已经封装好了各种蜡烛图绘制函数。我们要做只是传入每天开,收盘价,以及最高最低价。

获取股票的数据

市面有不少第三方的库可以获取股票和可转债的日线数据,比如tushare和akshare。本文以股票数据为例。

以akshare为例,代码如下所示:
 
# pip install akshare 
import akshare as ak
def get_k_line(code="sz002241"): #
df = ak.stock_zh_a_daily(symbol=code, start_date="20220101", end_date="20220515",
adjust="qfq")
# 这个函数只适合取股票数据,转债会报错,转债的日线数据可以使用其他函数,这里选择股价前复权
df.to_excel("同和药业k.xlsx")

如上面代码所示,我们使用stock_zh_a_daily方法获取一段时间的数据,这里的日期可以根据你的需求进行调整,比如设置start_date=“20200101”,end_date=“20220515”,就可以获取一年时间段的股票数据。

而股票的代码有sh与sz之分,sz代表深市的股票,所有深市的股票前面都必须带上sz,比如这里的同和药业,就是sz002241。

同样的,sh是上证交易所的股票,所有上证的股票前面必须带上sh。

这里,我们来看看获取的同和药业股票数据格式,如下图所示:

date:交易日期
open:代表开盘价
high:当天最高价
low:当天最低价
close:当天收盘价
volume:当天成交量(元)
outstanding_share:流动股本(股)
turnover:换手率


既然已经拿到了数据,下面我们来绘制K线图。

绘制K线图

在python中,绘制K线图需要用到mpl_finance库,而这个库提供了4种方式绘制K线图,这里我们介绍其中的一种,代码如下所示:
 
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
#显示出来
plt.show()

运行此段代码后,会显示如下效果图:






和东财上的同和药业的k线图基本一致的。

不过,这个K线图有一个问题,就是X坐标轴并不是显示的时间,而是数字,这是因为我们绘制K线图的方法,并没有提供X轴的参数,那怎么让下面的数字替换为时间呢?
 
我们先来看一段代码:
import matplotlib.ticker as ticker
#将股票时间转换为标准时间,不带时分秒的数据
def date_to_num(dates):
num_time = []
for date in dates:
date_time = datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d')
num_date = date2num(date_time)
num_time.append(num_date)
return num_time

#创建绘图的基本参数
fig=plt.figure(figsize=(12, 8))
ax=fig.add_subplot(111)

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()

 
这里,我们定义了2个方法:第1个方法date_to_num主要的作用就是将获取的时间数据转换为标准的日期数据;第2个方法,就是根据X的数值替换时间值。

其中,set_major_formatter方法是将数值替换为时间值的操作库,而plt.setup的功能就是设置X轴的标签倾斜45度以及右对齐。运行之后,我们的K线图就显示的非常完美了,如下图所示:



均线图

虽然我们实现了K线图,但是有没有发现,其实大多数的股票交易软件K线图上面其实还标记有均线,比如常用的有5日均线,10日均线,30均线。
所以,我们需要将均线一起添加到我们的K线图之上。
计算均线的方式如下:
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()

 
3行代码就可以获取到股票的均线值。
接着,我们可以使用上面的ax进行绘制均线了,
添加的代码如下所示:
 
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5'])  # 绘制5日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线

这里,同样将X轴设置为数字,将这两段代码添加到上面的K线图代码中,自然也会将X轴替换为时间。运行之后,显示效果如下图所示:


 
这里5日均线为蓝色,10日均线为橙色,30日均线为绿色,如果需要自己设置颜色,可以在每条均线的的绘制方法中加入color参数。


细心的读者肯定发现30日均线只有最后一小段,这是因为前29日不够30日是算不出均线的,同样的5,10日均线也是如此。

成交量

最后,我们还需要绘制成交量。在多数的股票交易软件中,上面是K线图,一般下面对应的就是成交量,这样对比起来看,往往能直观的看到数据的变化。

但是,因为上面有个K线图,那么同一个画布中就有了2个图片,且它们共用一个X轴,那么我们需要更改一下基本的参数,
 
代码如下所示:
import mpl_finance as mpf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np
#创建绘图的基本参数
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(15, 10))
ax1, ax2 = axes.flatten()

#获取刚才的股票数据
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
mpf.candlestick2_ochl(ax1, df["open"], df["close"], df["high"], df["low"], width=0.6, colorup='r',colordown='green',alpha=1.0)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
def format_date(x, pos=None):
if x < 0 or x > len(df['date']) - 1:
return ''
return df['date'][int(x)]
df["SMA5"] = df["close"].rolling(5).mean()
df["SMA10"] = df["close"].rolling(10).mean()
df["SMA30"] = df["close"].rolling(30).mean()
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA5']) # 绘制5日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA10']) # 绘制10日均线
ax1.plot(np.arange(0, len(df)), df['SMA30']) # 绘制30日均线
ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
#显示出来
plt.show()

 
这里,我们将绘图的画布设置为2行1列。同时,将上面绘制的所有数据都更改为ax1,这样均线与K线图会绘制到第一个子图中。

接着,我们需要绘制成交量,但是我们知道,一般股票交易软件都将上涨的那天成交量设置为红色,而将下跌的成交量绘制成绿色。所以,首先我们要做的是将获取的股票数据根据当天的涨跌情况进行分类。
 
具体代码如下:
 
red_pred = np.where(df["close"] > df["open"], df["volume"], 0)
blue_pred = np.where(df["close"] < df["open"], df["volume"], 0)

 
如上面代码所示,我们通过np.where(condition, x, y)筛选数据。这里满足条件condition,输出X,不满足条件输出Y,这样我们就将涨跌的成交量数据进行了分类。

最后,我们直接通过柱状图方法绘制成交量,
具体代码如下所示:
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), red_pred, facecolor="red")
ax2.bar(np.arange(0, len(df)), blue_pred, facecolor="blue")

 
将这4行代码,全部加入到plt.show()代码的前面即可。

运行之后,输出的效果图如下:


根据定义编写形态

接下来,我们根据定义来构造一个简单的形态函数,比如长上影线。

上影线


根据网络上的定义:

⑤上影阳线:开盘后价格冲高回落,涨势受阻,虽然收盘价仍高于开盘价,但上方有阻力,可视为弱势。

⑥上影阴线:开盘后价格冲高受阻,涨势受阻,收盘价低于开盘价,上方有阻力,可视为弱势。


a63d1fc08915cbf8f22f333a3226f331.jpeg



那么简单定义为:(high - close)/close > 7%,(high - open)/open > 7% ,可能不是太精确,这里只是为了演示,忽略一些具体细节。

简单理解就是,当天最高价比收盘价,开盘价高得多。

长上影匹配函数,简单,只有一行就搞定。
 
def long_up_shadow(o,c,h,l):
return True if (h-c)/c >=0.07 and (h-o)/o>=0.07 else False

 
 
然后把这个长上影函数应用到上面的同和药业。
 
得到的效果:
df = pd.read_excel("同和药业k.xlsx")
count_num = []
for row,item in df.iterrows():
if long_up_shadow(item['open'],item['close'],item['high'],item['low']):
count_num.append(row)

plot_image(df,count_num)

 
图里面的4个箭头长上影是python自动标上去的,然后对着数据到同花顺核对一下,都是满足长度大于7%的。

可以看到在3月18日和28日的两根长上影之后,同和药业的股价走了一波趋势下跌。【PS:选这个股票并没有刻意去挑选,在集思录默认排名,找了一个跌幅第一个转债的正股就把代码拷贝过来测试】

那么,有这么多的形态,难道每一个都要自己写代码筛选形态吗? 不用哈,因为已经有人写了第三方的库,你只需要调用就可以了。


截取的部分函数名与说明


比如,像两只乌鸦,描述起来都感觉有点复杂,自己手撸代码都会搞出一堆bug。而用taLib这个库,你只需要一行调用代码,就可以完成这些复杂的形态筛选工作。

示例代码:
df['tow_crows'] = talib.CDL2CROWS(df['open'].values, df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)

pattern = df[(df['tow_crows'] == 100) | (df['tow_crows'] == -100)]

 
 
上面得到的pattern就是满足要求的形态,如CDL2CROWS 两只乌鸦。测试的个股是歌尔股份2020的日K线。

虽然我不知道两只乌鸦是什么玩意,但是可以通过遍历某个长周期(5-10年)下的全部A股数据,通过数据证伪,统计这个形态过后的一周或一个月(个人随意设定)涨跌幅,来证伪这个形态的有效性。

如果得到的是一个50%概率涨跌概况,那说明这个指标形态只是个游走在随机概率的指标,并不能作为一个有效指标参考。

(未完待续)

ubuntu20 conda安装python ta-lib 股票分析库

Linux李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 709 次浏览 • 2022-05-20 23:11 • 来自相关话题

. 使用 Anaconda 里面的conda 工具


$ conda install -c quantopian ta-lib=0.4.9一般而说,上面的会失败,可以按照下面的方法:2. 自己手工编译安装,适合需要自己修改内部的一些函数

a) 下载ta-lib的源码


$ wget [url=http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz(]http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz[/url] 如果无法下载的话,可以直接复制到浏览器下载,我的wget就是无法下载,估计有反盗链设计了

prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz或者文末也可以获取。


$ untar and cd  
$ ./configure --prefix=/usr  
$ make  
$ sudo make install  
假如之前用anaconda安装过,需要将生成的库替换到anaconda安装的目录


$ cp /usr/lib/libta_lib* /home/user/anaconda2/lib/  

b) 下载ta-lib的Python wrapper







pip install ta-lib或者

$ git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git  
$ cd ta-lib  
$ python setup.py install  最后在Python里面 import talib没有报错就安装成功了 
在公众号后台留言: talib 就可以获取文件。

  查看全部
. 使用 Anaconda 里面的conda 工具


$ conda install -c quantopian ta-lib=0.4.9
一般而说,上面的会失败,可以按照下面的方法:
2. 自己手工编译安装,适合需要自己修改内部的一些函数

a) 下载ta-lib的源码


$ wget [url=http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz(]http://prdownloads.sourceforge ... ar.gz[/url]
如果无法下载的话,可以直接复制到浏览器下载,我的wget就是无法下载,估计有反盗链设计了

prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
或者文末也可以获取。


$ untar and cd  
$ ./configure --prefix=/usr  
$ make  
$ sudo make install  
假如之前用anaconda安装过,需要将生成的库替换到anaconda安装的目录


$ cp /usr/lib/libta_lib* /home/user/anaconda2/lib/  

b) 下载ta-lib的Python wrapper







pip install ta-lib
或者

$ git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git  
$ cd ta-lib  
$ python setup.py install  
最后在Python里面 import talib没有报错就安装成功了
 
在公众号后台留言: talib 就可以获取文件。