JQData | 利用区间极值法对牛熊市进行简单划分

2023-10-13 04:48

本文主要是介绍JQData | 利用区间极值法对牛熊市进行简单划分,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

利用JQdata获取市场(股票)历史时间段处于牛市状态还是熊市状态

转自 https://www.joinquant.com/post/15536?tag=algorithm

如题,牛市和熊市的交易者心理预期与交易习惯可能是不相同的,为了方便统计不同市场情绪下市场,可以使用历史数据进行简单划分,也可以大致判断目前市场走势处于一个什么状态之中

import numpy as np 
import pandas as pd
from scipy.signal import  argrelextrema
from jqdatasdk import *
auth('账号','密码')
data = get_price('000001.XSHG',start_date='2007-01-01',end_date='2018-11-18')
# data.to_csv('000001.csv')
# data = pd.read_csv('000001.csv')  #为防止意外可以先将数据储存下来
def get_bull_or_bear(series,order=100):'''获取时间区间所处的牛熊市状态传入: series如close, order代表划分前后追朔的数据量,数据量越大,精度越小返回: 交易日的牛熊市的分类,series'''# 利用scipy在前后order个交易日内寻找极值点x=series.valueshigh = argrelextrema(x,np.greater,order=order)[0]low = argrelextrema(x,np.less,order=order)[0]high_s = pd.Series('high',series.iloc[high].index)low_s = pd.Series('low',series.iloc[low].index)data1 = pd.concat([high_s,low_s]).sort_index()other = []for i in range(len(data1)-1):               #去除重复值划分if data1.iloc[i]==data1.iloc[i+1]:other.append(data1.index[i])data1.drop(other,inplace=True)data1[series.index[-1]] = data1.iloc[-2]     #加上开头与结束的归类data1[series.index[0]] = data1.iloc[1]data1.sort_index(inplace=True)              # 获得牛熊分界点bull_data = pd.Series(False,series.index,name='is_bull')  #获得每一交易日属于牛市期还是熊市期if data1[0]=='high': is_bull =False else:is_bull=Truefor i in range(len(data1)-1):if is_bull:bull_data[data1.index[i]:data1.index[i+1]] = Trueis_bull=Falseelse:is_bull=Truereturn bull_data
bull_data  = get_bull_or_bear(data.close,100)
bull_data.value_counts()
False    1761
True     1128
Name: is_bull, dtype: int64
ax  = bull_data.plot(style='-',figsize=(17,5))
data.close.plot(secondary_y=True,ax=ax)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fe302f34790>

bull_data  = get_bull_or_bear(data.close,50)
ax  = bull_data.plot(style='-',figsize=(17,5))
data.close.plot(secondary_y=True,ax=ax)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fe309a63650>

# 很长时间我们可能会沉浸在牛市或者熊市的状态中,实际上早已脱离牛市(熊市),所以使用ema指标简单模拟何时我们发现离开了牛市(熊市)
series = pd.ewma(data.close,span=50)
bull_data  = get_bull_or_bear(series,100)
ax  = bull_data.plot(style='-',figsize=(17,5))
data.close.plot(secondary_y=True,ax=ax)
series.plot(secondary_y=True,ax=ax)
/opt/conda/envs/python2new/lib/python2.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: pd.ewm_mean is deprecated for Series and will be removed in a future version, replace with Series.ewm(ignore_na=False,span=50,min_periods=0,adjust=True).mean()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fe309d16350>

这篇关于JQData | 利用区间极值法对牛熊市进行简单划分的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/200858

相关文章

使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南

《使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Jackson进行JSON生成与解析处理,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 核心依赖2. 基础用法2.1 对象转 jsON(序列化)2.2 JSON 转对象(反序列化)3.

C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

《C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例》在软件开发中,高效处理大数据量是一个常见且具有挑战性的任务,SQLite因其零配置、嵌入式、跨平台的特性,成为许多开发者的首选数据库,本文将深入探... 目录前言准备工作数据实体核心技术批量插入:从乌龟到猎豹的蜕变分页查询:加载百万数据异步处理:拒绝界面

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意

Mysql表的简单操作(基本技能)

《Mysql表的简单操作(基本技能)》在数据库中,表的操作主要包括表的创建、查看、修改、删除等,了解如何操作这些表是数据库管理和开发的基本技能,本文给大家介绍Mysql表的简单操作,感兴趣的朋友一起看... 目录3.1 创建表 3.2 查看表结构3.3 修改表3.4 实践案例:修改表在数据库中,表的操作主要

Java进行文件格式校验的方案详解

《Java进行文件格式校验的方案详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Java中进行文件格式校验的相关方案,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、背景异常现象原因排查用户的无心之过二、解决方案Magandroidic Number判断主流检测库对比Tika的使用区分zip

Java使用Curator进行ZooKeeper操作的详细教程

《Java使用Curator进行ZooKeeper操作的详细教程》ApacheCurator是一个基于ZooKeeper的Java客户端库,它极大地简化了使用ZooKeeper的开发工作,在分布式系统... 目录1、简述2、核心功能2.1 CuratorFramework2.2 Recipes3、示例实践3

springboot简单集成Security配置的教程

《springboot简单集成Security配置的教程》:本文主要介绍springboot简单集成Security配置的教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,... 目录集成Security安全框架引入依赖编写配置类WebSecurityConfig(自定义资源权限规则

基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互

《基于Flask框架添加多个AI模型的API并进行交互》:本文主要介绍如何基于Flask框架开发AI模型API管理系统,允许用户添加、删除不同AI模型的API密钥,感兴趣的可以了解下... 目录1. 概述2. 后端代码说明2.1 依赖库导入2.2 应用初始化2.3 API 存储字典2.4 路由函数2.5 应

Python使用date模块进行日期处理的终极指南

《Python使用date模块进行日期处理的终极指南》在处理与时间相关的数据时,Python的date模块是开发者最趁手的工具之一,本文将用通俗的语言,结合真实案例,带您掌握date模块的六大核心功能... 目录引言一、date模块的核心功能1.1 日期表示1.2 日期计算1.3 日期比较二、六大常用方法详

Python使用DrissionPage中ChromiumPage进行自动化网页操作

《Python使用DrissionPage中ChromiumPage进行自动化网页操作》DrissionPage作为一款轻量级且功能强大的浏览器自动化库,为开发者提供了丰富的功能支持,本文将使用Dri... 目录前言一、ChromiumPage基础操作1.初始化Drission 和 ChromiumPage