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技术面分析都会接触过K线形态，那如何可以快速的识别K线形态，本文将通过程序帮你轻松识别。在开始之前我们先来了解下TA-Lib库。 TA-Lib简介 http://mrjbq7.github.io/ta-lib/doc_index.html TA-Lib(Technical Analysis Library)，是python金融量化中的高级分析库，涵盖了150多种常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。TA-Lib划分为10个模块：Overlap Studies(重叠指标)、Momentum Indicators(动量指标)、Volume Indicators(交易量指标)、Volatility Indicators(波动率指标)、Price Transform(价格变换)、Cycle Indicators(周期指标)、Pattern Recognition(模式识别)、Statistic Functions(统计函数)、Math Transform(数学变换)和Math Operators(数学运算)。接下来我们将利用Ta-Lib的Pattern Recognition(模式识别)这一特性帮助我们识别K线形态。 K线识别 我们以上证指数的日K线图为例，通过tushare获取上证指数的每日行情数据，利用Ta-Lib的Pattern Recognition(模式识别)特性来教大家识别K线形态。 获取数据 import tushare as tspro = ts.pro_api()# 获取上证指数20190101以来的日线行情数据df = pro.index_daily(ts_code='000001.SH', start_date='20190101')Ta-Lib的Pattern Recognition目前支持61种K线形态识别，本文的程序中以CDLDOJISTAR识别为例，其他的形态同样适用。 函数名：CDLDOJISTAR 名称：Doji Star 十字星简介：一日K线模式，开盘价与收盘价基本相同，上下影线不会很长，预示着当前趋势反转。 integer = CDLDOJISTAR(open, high, low, close)识别K线 import talibimport numpy as npimport pandas as pdnp_open = np.array(df['open'].values)np_high = np.array(df['high'].values)np_low = np.array(df['low'].values)np_close = np.array(df['close'].values)tradeDate = df['trade_date'].valuesdata = talib.CDLDOJISTAR(np_open, np_high, np_low, np_close)data = pd.DataFrame({'trade_date': tradeDate, 'integer': data})data = data.set_index('trade_date', drop=True)data = data.sort_index(axis=0, ascending=True)print(data[data['integer'] != 0])
通过程序得到上证指数在20190618、20200326交易日的K线形态为十字星。在K线走势中可以看出，在出现十字星形态后走出了一段上升行情。
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