使用Python编写一个简单的股票逃顶策略

下面是一个简单的股票逃顶策略的Python代码示例：

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算股票的逃顶信号

def calculate_escape_signal(df, n=5, threshold=0.05):

df[‘highest_high’] = df[‘high’].rolling(window=n).max()

df[‘escape_signal’] = np.where(df[‘close’] < (1 – threshold) * df[‘highest_high’], 1, 0)

return df

# 绘制股票价格和逃顶信号的图表

def plot_escape_signal(df):

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax1.plot(df[‘date’], df[‘close’], ‘b-‘)

ax1.set_xlabel(‘Date’)

ax1.set_ylabel(‘Price’, color=’b’)

ax1.tick_params(‘y’, colors=’b’)

ax2 = ax1.twinx()

ax2.plot(df[‘date’], df[‘escape_signal’], ‘r-‘)

ax2.set_ylabel(‘Escape Signal’, color=’r’)

ax2.tick_params(‘y’, colors=’r’)

fig.tight_layout()

plt.show()

# 读取股票数据

df = pd.read_csv(‘data.csv’)

# 计算逃顶信号

df = calculate_escape_signal(df)

# 绘制图表

plot_escape_signal(df)

上述代码中，calculate_escape_signal函数用于计算股票的逃顶，plot_escape_signal函数用于绘制股票价格和逃顶信号的图表。在逃顶信号的计算中，我们设定了一个阈值（threshold），当股票收盘价低于最高价的（1 – 阈值）时，认为出现逃顶信号。可以根据实际需求调整参数。另外，代码中的数据来源于”data.csv”文件，请根据实际情况修改文件路径或使用其他方式获取数据。以上代码仅用于软件学习研究之用，不构成投资建议。