您好，以下是一个基于缠论思想的简化版分型自动标记和趋势线源码示例，使用Python实现，适用于TAL库（基于TA-Lib的Python库）：

```python
import talib import ma, high, low, close # 计算分型 def fenxing(df): df['mid'] = (df['high'] + df['low']) / 2 df['up'] = df['mid'] > df['mid'].shift(1) df['down'] = df['mid'] < df['mid'].shift(1) df['fx'] = 0 df['fx'] = np.where((df['up'].shift(2) & df['down'].shift(1) & df['up']), 1, df['fx']) # 顶分型 df['fx'] = np.where((df['down'].shift(2) & df['up'].shift(1) & df['down']), -1, df['fx']) # 底分型 return df # 计算趋势线 def trendline(df): df['trend'] = 0 df['trend'] = np.where(df['fx'].diff() == 2, 1, df['trend']) # 上升趋势线 df['trend'] = np.where(df['fx'].diff() == -2, -1, df['trend']) # 下降趋势线 return df # 主函数 def main(df): df = fenxing(df) df = trendline(df) return df # 示例用法 import pandas as pd import numpy as np # 假设df是已经加载好的包含ohlc数据的DataFrame df = main(df) print(df) ```
该代码段定义了两个函数：`fenxing`用于自动标记顶底分型，`trendline`用于绘制趋势线。主函数`main`依次调用这两个函数处理数据。使用时需先安装TAL库，并加载包含OHLC列的DataFrame数据。注意：实际应用中需根据具体交易品种调整参数，并添加异常处理和边界条件判断。

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发布于2025-5-17 20:03 北京