在上一篇文章中，用python分析了科大讯飞股票。学生的反馈非常积极。让我们把这个变得更有趣。 　　

Python小白社群之python分析股票的买点来挣钱 ,用MA5和Ma20的指标，对股票的买卖点做了了一个简单的分析。很多同学非常感兴趣，当然，这个办法并不能作为赚钱的绝对门路，仅仅是可视化后，让我们能分析出股票变化趋势的一种方式而已。作为python爱好者，结合python来分析股票，是提高我们python技能的一种有效途径。不会炒股的python不是好程序：-)

　　接下来继续趁热打铁，结合之前的MA5和MA20继续分析。最好能一眼看出买卖点。 　　

　　这张图可能就是我们想要的。 　　

　　Python可视化股票交易点 　　

　　在这个图中，x是时间，y是2-2的间隔。然后绿线是换算后的股票收盘价，蓝线是分析后的买卖点曲线。 　　

　　作为比较，当股票处于低位时，蓝线表示买入点。当股价高时，蓝线表示卖出。最好结合起来。 　　

　　如果非要深挖，可以把程序自动化，在买卖点出现的时候自动提示我们，让我们“对买卖点一目了然”。 　　

　　看一下代码， 　　

　　标记交易点的Python程序 　　

　　重点是找到ma5和ma20的区别，找到其中的“趋势”。这样就根据变化的趋势来标记买卖点。为了与实际情况进行比较， 　　

　　按比例减少科大讯飞的收盘价并做标记。 　　

　　然后还有一个功能。大家注意一下。 　　

　　函数np.sign是np.sign(a)，返回数组中每个元素的正负符号，用1和-1表示。以便有一个初步的改变。 　　

　　然后，找到变化临界点后，遍历整个临界点数据，并标记出来。好吧！活下去！ 　　

　　所有的源代码都在这里。欢迎你留着它们！ 　　

　　#!/usr/bin/python #-*-encoding : utf-8 import sys import OS reload(sys)sys . set default encoding(' utf-8 ')import matplotlib as mpl import pandas as PD import matplotlib . py plot as pltimport numpy as npdef rowIndex(ROW)3360 Global PLT IF ROW。信号03360 PLT。Annotate (u' buy '，xy=(row.date _ o，row.signal)，arrow props=dict (face color=' red '，Shrink=0.05))if row . signal 0: PLT . annotate(u ' sell，xy=(row.date_o，row . signal))if _ _ name _ _=' _ _ main _ _ ' : mpl . RC params[' font . sans-serif ']=[u ' sim hei ']mpl . RC params[' axes . unicode _ MINUS ']=in/kd.csv '，skiprows=0，encoding='utf-8 '，index_col='date '，parse_dates=True，date _ parser=date parse 1)s _ list[' date _ o ']=s _ list . indexs _ list[' ma _ sub ']=s _ list[' ma5 ']-s _ list[' ma20 ']s _ list[' diff ']=NP . sign(s _ list[' ma _ sub '])s _ list[' signal ']=NP .shift(1))s_list['signal']。plot(ylim=(-2，2))(s_list['close']/40)。plot(ylim=(-2，2) #缩小收盘价以便于绘制和比较s _ list.apply (rowindex，axis=1)PLT . legend(loc=' upper right ')PLT . grid(b=true)PLT . show()每天十分钟，学习python，好好生活。可惜这种方法无法捕捉到最高点的好处。在后面的分享中，我们会继续努力，尝试各种方式去攀登。 　　

　　Python小白社区，让python让生活更精彩。 　　

　　抛个砖，欢迎提出更多更好的想法。