Python 缠论分型计算

缠论是中国股市技术分析的一种方法，旨在通过研究股价走势的形态，帮助投资者做出买入和卖出的决策。缠论中的分型是其重要组成部分，分型可以用来判断行情的反转，是趋势分析的基础之一。本文将介绍如何使用Python编程实现缠论中的分型计算，并提供相关代码示例。

分型的定义

在缠论中，分型是由多个高点和低点组成的结构，通常分为顶分型和底分型：

  • 顶分型（或称“卖出信号”）：由一个高点夹在两个低点之间形成。
  • 底分型（或称“买入信号”）：由一个低点夹在两个高点之间形成。

例如，若一个数据序列中出现了图形结构如下：

  高点
   ─ 
  |   |
  | | |
  |   |
低点 ─

Python 实现分型计算

我们可以使用Python来实现分型计算。以下是一个简单的实现，使用 pandas 库分析一个时间序列数据：

import pandas as pd

def identify_fractals(data):
    fractal_top = []
    fractal_bottom = []
    
    for i in range(2, len(data) - 2):
        # 判断顶分型
        if data[i] > data[i - 1] and data[i] > data[i + 1] and data[i - 1] < data[i - 2] and data[i + 1] < data[i + 2]:
            fractal_top.append((i, data[i]))
        
        # 判断底分型
        if data[i] < data[i - 1] and data[i] < data[i + 1] and data[i - 1] > data[i - 2] and data[i + 1] > data[i + 2]:
            fractal_bottom.append((i, data[i]))
    
    return fractal_top, fractal_bottom

# 示例数据
price_data = pd.Series([1, 2, 1.5, 3, 2.5, 4, 3.5, 5, 2, 1, 0.5])
tops, bottoms = identify_fractals(price_data)

print("顶分型:", tops)
print("底分型:", bottoms)

在这个代码示例中，我们定义了一个 identify_fractals 函数来搜索分型并返回找到的顶分型和底分型。这种实现方法对小型数据集非常有效。

状态图与类图

在实现分型计算时，我们可以用状态图来表示不同的状态和事件处理。同时，类图则有助于说明代码结构和数据流向。

状态图

stateDiagram
    [*] --> Start
    Start --> IdentifyFractal
    IdentifyFractal --> CheckTop
    CheckTop --> TopFound: found
    CheckTop --> CheckBottom: not found
    CheckBottom --> BottomFound: found
    CheckBottom --> [*]: not found
    TopFound --> End
    BottomFound --> End

类图

classDiagram
    class Fractal{
        +top: list
        +bottom: list
        +identify_fractals(data: pd.Series)
    }
    class Data{
        +price_data: pd.Series
    }
    Fractal --> Data: uses

结尾

在本文中，我们探讨了缠论中的分型以及如何使用Python编写简单的代码来实现分型的计算。通过理解分型的原理和实现，我们可以为以后的投资决策提供技术支持。尽管这里的实现比较基础，但可以为更复杂的策略打下基础。希望对读者的投资分析有所帮助！