阻力线和支撑线 量化代码 天勤

阻力线和支撑线量化代码天勤
阻力线和支撑线是技术分析中常用的概念。

阻力线指的是股价上涨到一定程度时，由于市场上某些卖方的力量增强而导致股价难以再次上涨的位置，表现为股价在该位置处反复上下波动的现象；支撑线则是相反的概念，指的是股价下跌到一定程度时，由于市场上某些买方的力量增强而导致股价难以再次下跌的位置，表现为股价在该位置处反复上下波动的现象。

判断股价的阻力线和支撑线对于决策具有重要意义，因为它们往往预示着股价的短期方向。

下面我们将介绍如何通过Python实现阻力线和支撑线的量化判断。

首先，我们需要导入一些必要的库：
``` python
import pandas as pd
import numpy as np
import talib
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来，我们需要获取股价数据，并且进行预处理。

这里我们使用的是tushare库来获取股票数据，如果没有安装可以使用以下代码进行安装：
``` python
!pip install tushare
```
在获取到数据后，我们需要对数据进行预处理，其中包括去除停盘日数据、处理缺失值等。

``` python
# 获取股票数据
import tushare as ts
df = ts.get_k_data('600519', start='2018-01-01', end='2020-12-31')
# 数据预处理
df.set_index('date', inplace=True)
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df[~df.index.duplicated(keep='first')]
df = df[df['volume'] > 0]
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
```
接下来，我们可以通过talib库中的SMA（简单移动平均线）函数来计算股价的阻力线和支撑线。

这里，我们可以以20日SMA作为阻力线，以60日SMA作为支撑线。

``` python
# 计算阻力线
df['resistance'] = talib.SMA(df['close'], timeperiod=20)
在计算了阻力线和支撑线之后，我们可以通过matplotlib库来对股价以及这两条线进行可视化。

最后，我们可以通过计算股价与阻力线、支撑线的相对位置，来判断股价的走势。

这里，我们以距离阻力线的相对位置为例进行说明。

print('当前距离阻力线最近的K线是：{}'.format(index))
# 判断是否突破阻力线
if df['close'][-1] > df['resistance'][-1]:
print('股价已经突破阻力线')
else:
print('股价未突破阻力线')
```
通过这些代码，我们可以实现通过Python来量化判断阻力线和支撑线，从而辅助我们进行股票决策。

当然，还有很多细节和实践需要进一步的探究和实践。