java - 确定支撑/阻力水平和趋势线

Question

我不需要代码，只需要如何执行此操作的逻辑。 Example of S/R levels and a trendline

我知道每个人的 s/r 水平不同，因此我附上了一张图表来显示我用来考虑支撑/阻力水平或趋势线的标准。

• S/R 级别必须有超过 2 次触球，如果超出符合此标准，则触地次数最多的触球次数为有效触球次数，阻力也是如此。

• 趋势线必须接触 3 次才有效。

所有行都有边距误差，因为这些行可能会延长。当然，一旦支撑线被突破，它就会变成阻力线。

我尝试获取一组最小值，然后查看其他条是否落入这些值的特定范围内，但它不够准确!

Answer 1

下面是供您开始的内容。强调“开始”，因为它不能直接回答您的问题。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

模拟数据。

np.random.seed(42)
mu = 0.03
ret = mu+np.random.randn(500)
price = 1+np.cumsum(ret)

首先寻找支持，使用移动平均值消除信号中的噪声。按支撑值进行偏移，然后查找偏移值为零的位置，即接触支撑线的位置。

def get_support_line(df,days=100):
    df['price_ma']=df['price'].rolling(5).mean()
    df = df.dropna()
    supports={}

    for x in np.arange(0,len(df)-days,10):
        price_tmp = df.iloc[x:x+days]['price_ma'].values
        # offset signal by support value, loc crossing 0 will be support.
        support_val = price_tmp[-1]
        norm = price_tmp-support_val
        lim = 0.05 # hack to find intersect with support line with tolerance
        signal = np.logical_and(norm<lim,norm>-1*lim).astype(np.int)
        inds = np.where(np.diff(signal)>0)[0]
        if np.sum(signal)>3:
            supports[x+days]={
                'x':inds+x,
                'y':support_val*np.ones(inds.shape)
            }
    return df, supports

df = pd.DataFrame()
df['price']=price
df, supports = get_support_line(df)

绘制验证逻辑的图。您现在应该开始根据您的“喜好”调整免费参数和逻辑。

df.plot(figsize=(10,5))
for k,v in supports.items():
    print('support identified at days prior index',k,'value: {:1.2f}'.format(v['y'][0]),'touch inds:',v['x'])
    plt.plot([v['x'][0],v['x'][-1]],[v['y'][0],v['y'][-1]],color='red')
plt.grid(True)

我不相信技术分析，但我认为这是一个有趣的问题，从实现角度来看!那里应该有很多图书馆。因此，请务必进行谷歌搜索，然后回来分享您的解决方案和发现。