走势结构的两重表里关系（一）程序实现

编程语言：python
编程工具：pycharm
数据来源：tushare

根据缠师“教你炒股票91”课中的定义，任何当下，任何时间周期的K线，走势状态有4种：（1，1）这就代表着一个向上的笔在延伸之中，（-1，1）代表向下的笔在延伸中，（1，0）代表向上的笔出现了顶分型结构的构造，（-1，0）代表向下的笔出现底分型的构造。
K线当下走势状态的程序实现：

# coding=utf8import numpy as np
import pandas as pddef classification_column(array):"""以时间序列列的方式确定 分型状态输入：0：high  最高价1：low   最低价输出：0: overlap_high:包含处理后的高点1: overlap_low: 包含处理后的低点2: up_down:     K线方向 1上，-1下，0包含3：status:     分型状态11 10 -10 -11"""# 处理包含关系overlap = array.copy()      # 包含处理后的高点和低点row_num = overlap.shape[0]up_down = np.ones(row_num)  # K线方向 1上，-1下，0包含   第一根K线为1status = np.ones(row_num) * 11   # 第一根K线为11for i in range(1, row_num):h = overlap[i, 0]l = overlap[i, 1]hh = overlap[i-1, 0]ll = overlap[i-1, 1]if status[i-1] == 11:if h > hh and l > ll:up_down[i] = 1status[i] = 11elif h < hh and l < ll:up_down[i] = -1status[i] = 10else:up_down[i] = 1up_down[i-1] = 0status[i] = status[i-1]overlap[i, 0] = max(h, hh)overlap[i, 1] = max(l, ll)if status[i-1] == -10:if h > hh and l > ll:up_down[i] = 1status[i] = 11elif h < hh and l < ll:up_down[i] = -1status[i] = -11else:up_down[i] = 1up_down[i-1] = 0status[i] = status[i-1]overlap[i, 0] = max(h, hh)overlap[i, 1] = max(l, ll)elif status[i-1] == -11:if h > hh and l > ll:up_down[i] = 1status[i] = -10elif h < hh and l < ll:up_down[i] = -1status[i] = -11else:up_down[i] = -1up_down[i - 1] = 0status[i] = status[i - 1]overlap[i, 0] = min(h, hh)overlap[i, 1] = min(l, ll)elif status[i-1] == 10:if h > hh and l > ll:up_down[i] = 1status[i] = 11elif h < hh and l < ll:up_down[i] = -1status[i] = -11else:up_down[i] = -1up_down[i - 1] = 0status[i] = status[i - 1]overlap[i, 0] = min(h, hh)overlap[i, 1] = min(l, ll)# 数据列合并成一个数组up_down = up_down.reshape(up_down.shape[0], 1)status = status.reshape(status.shape[0], 1)return np.hstack((overlap, up_down, status))

主程序：

    # coding=utf8import tushare as tsimport pandas as pdimport numpy as np# 获取大盘日线数据ts.set_token('token****')pro = ts.pro_api()df = pro.index_daily(ts_code='000001.SH').sort_values(by='trade_date')# 生成分型状态数据K_status = classification_column(np.array(df[['high', 'low']]))

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