打字猴:1.70051084e+09
1700510840 第1种情况是CLOSE在HIGH与LOW之下,这是一种比较明显的涨势,如图18-13所示。
1700510841
1700510842
1700510843
1700510844
1700510845 图18-13 CLOSE在HIGH与LOW之下
1700510846
1700510847 第2种情况是CLOSE在HIGH与LOW之间,这是一种“震荡”的态势,如图18-14所示。
1700510848
1700510849
1700510850
1700510851
1700510852 图18-14 CLOSE在HIGH与LOW之间
1700510853
1700510854 第3种情况是CLOSE在HIGH与LOW之上,这是一种“下跌”的态势,如图18-15所示。
1700510855
1700510856
1700510857
1700510858
1700510859 图18-15 CLOSE在HIGH与LOW之上
1700510860
1700510861 通过滑动窗口把这3种情况在每一分钟“向后看”的过程中都找出来。在这里,为了给出一个相对清晰的分类,把态势分成了7种,分别是涨幅超过40个点(RISE3)、涨幅超过20个点(RISE2)、涨幅超过10个点(RISE1)、涨跌幅度在10个点以内(NONE)、跌幅超过10个点(FALL1)、跌幅超过20个点(FALL2)和跌幅超过40个点(FALL3)。
1700510862
1700510863 调用这个Python文件,把内容输出到一个名为slidewindow.csv的文件中去。
1700510864
1700510865 python slidewindow.py>slidewindow.csv
1700510866
1700510867 下载文件,如图18-16所示。
1700510868
1700510869
1700510870
1700510871
1700510872 图18-16 sIidewindow.csv文件内容
1700510873
1700510874 第1个字段是当前时间;第2个字段是未来60分钟内的高点减去当前这一分钟收盘价的值,也就是涨幅;第3个字段是当前这一分钟的收盘价的值减去未来60分钟内的低点值;第4个字段是第2个字段值和第3个字段值的商,这个值可以粗略地分为正值较大(如图18-17所示)、正值较小(如图18-18所示)、负值较大(如图18-19所示)和负值较小(如图18-20所示)4种情况。
1700510875
1700510876
1700510877
1700510878
1700510879
1700510880   图18-17 正值较大     图18-18 正值较小     图18-19 负值较大     图18-20 负值较小   从形态上来看,我们肯定希望找到那些涨势/跌势明显的点。正值很大,表示明显的涨势;正值为1以内非常小的值,表示非常明显的跌势。在负值较小的情况下越接近1,说明涨势越明显;在负值较大的情况下越接近1(最大就是1),说明跌势越明显。正值且接近1的情况就不太好了,说明涨跌幅度相近,这非常不利于交易。所以,显然是幅度越大且涨跌态势越明确(不震荡)的情形是最好的下单入场点。
1700510881
1700510882 通过分析这个文件就会发现,只有正值较大和正值较小两种情况,也就是说,CLOSE一直都在HIGH和LOW之间。这种情况下就要看波动向哪边偏斜了,那些偏斜大的是我们比较喜欢的。在1小时内升幅最大的是386个点,跌幅最大的是266个点。我们试着找出那些波动幅度明显属于向高方向偏斜的(这里可以考虑大于1.5的),以及波动幅度明显属于向低方向偏斜的(这里可以考虑小于0.66的),看看数量分别有多少。
1700510883
1700510884 建立一个临时表SLIDEWINDOW。
1700510885
1700510886 CREATE TABLE SLIDEWINDOW(   DT DATETIME,   RISE_PIP DECIMAL(10,4),   FALL_PIP DECIMAL(10,4),   PROPORTION DECIMAL(10,4));
1700510887
1700510888 将分析结果插入这个临时表,编写Python文件slidewindow_insert.py。
1700510889
[ 上一页 ]  [ :1.70051084e+09 ]  [ 下一页 ]