高抛低吸指标源码，揭秘背后的交易策略吗？

未希 • 2024-10-08 16:10 • 资源下载 • 阅读 5

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python，def high_low_index(prices):，    buy_signal = []，    sell_signal = []，    for i in range(1, len(prices)):，        if prices[i] > prices[i1]:，            buy_signal.append(True)，            sell_signal.append(False)，        elif prices[i]< prices[i1]:，            buy_signal.append(False)，            sell_signal.append(True)，    return buy_signal, sell_signal，

`，，这段代码定义了一个名为high_low_index的函数，该函数接受一个价格列表作为输入，并返回两个信号列表：buy_signal和sell_signal。根据价格的变化情况，当价格上升时，buy_signal为True，sell_signal为False；当价格下降时，buy_signal为False，sell_signal`为True。

高抛低吸指标是一种基于股票价格波动的技术分析方法，主要用于判断买入和卖出时机，以下是一个简单的Python实现：

import pandas as pd
import numpy as np
def high_low_indicator(data, n=20):
    """
    data: DataFrame, 包含'high'和'low'列，分别表示最高价和最低价
    n: int, 计算周期，默认为20
    返回： DataFrame, 包含'high_indicator'和'low_indicator'列
    """
    data['high_indicator'] = data['high'].rolling(window=n).max()
    data['low_indicator'] = data['low'].rolling(window=n).min()
    return data
示例数据
data = pd.DataFrame({
    'high': [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
    'low': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
})
计算高抛低吸指标
result = high_low_indicator(data)
print(result)

这个函数接收一个包含'high'和'low'列的DataFrame作为输入，然后计算每个周期内的最高价和最低价，分别作为高抛和低吸指标，你可以根据需要调整计算周期（默认为20）。