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首先，tushare pro平台对于期货日线数据的下载要求是200积分，一般注册及修改资料可以获得共120积分，积分不够的朋友可以邀请好友，高校及研究机构也可以认证通过后免费使用。
然后，选取了沪铜2008，取用了今年的日线数据做了一个双均线的绘制，下面直接放代码：
# -*- coding: utf-8 -#-
"""
Created on Tue Aug 4 13:48:58 2020
@author: Pampleousse
"""
import tushare as ts
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
#设置接口
ts.set_token('***') #手动给我的token加密
#在tushare pro注册后可在个人中心找到token，复制过来就好
pro = ts.pro_api()
#获取数据
df = pro.fut_daily(ts_code = 'CU2008.SHF', start_date = '20200101', end_date = '20200804')
#print(pf)#可查看获得的数据的大体内容
#整理数据
df.to_csv('XXX.csv') #这里随意取名，这个csv会存在当前.py文件的同一目录下，可以查看具体数据
df = pd.read_csv('XXX.csv', parse_dates = ['trade_date']) #后面这个parse_dates参数的作用是将trade_date那一列的日期数据从xxxxxxxx（float型）改成xxxx-xx-xx（日期型）形式
df.drop(labels = 'Unnamed: 0', axis = 1, inplace = True)
df = df.sort_values(by = 'trade_date')
"""
这一步是让我们的数据以日期从小到大排序，因为之前我们获取数据的时候print出来发现最前面的是最近的数据，而我们画均线需要按时间发展来画，所以应当以日期排序
"""
df.set_index('trade_date', inplace = True) #把索引设为日期
#print(df)#这里也可以print一下来确认自己的操作对不对
#计算、绘图
price = df['close'] #收盘价
ma5 = df['close'].rolling(5).mean() #5日平均，前面的4个值是没有的
ma30 = df['close'].rolling(30).mean() #30日平均
plt.plot(price)
plt.plot(ma5)
plt.plot(ma30)
plt.savefig('./XXX') #也是放在.py文件同一目录下
#寻找金叉和死叉点
#首先前29日是不会有5日均线和30日均线的交点的，取从30日开始的数据
ma5_new = ma5[29:]
ma30_new = ma30[29:]
df_new = df[29:]
s1 = ma5_new ma30_new
death_date = df_new.loc[s1 & s2.shift(1)].index #死叉
golden_date = df_new.loc[~(s1|s2.shift(1))].index #金叉
#.index获得索引，即日期
print(death_date)
print(golden_date
执行结果： 可以看出在四月中旬，ma5上穿ma30出现金叉，是买入的好时机，沪铜2008在此后的几个月也的确一直呈现上涨行情。 最后输出死叉和金叉的两个print输出的结果为： DatetimeIndex([], dtype=‘datetime64[ns]’, name=‘trade_date’, freq=None) DatetimeIndex([‘2020-04-15’], dtype=‘datetime64[ns]’, name=‘trade_date’, freq=None) 第一个为空，表明没有出现死叉，第二个显示金叉出现在2020年4月15日。 最后的最后，认真地夸一夸tushare。 首先，tushare提供的数据是数值型的，不是字符型的，好操作。 其次，tushare提供的数据格式可以直接使用pandas操作。 然后，积分管理员真的非常友好，认证高校学生没用到一天就下来了。最重要的是免费，太感人了。 学了三年计算机和金融，本划水狗的第一篇CSDN就贡献给tushare了，确实是因为感动，而且确实用起来真香，也祝愿tushare越办越好！ |
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