写在前面：
1. 本文中提到的“K线形态查看工具”的具体使用操作请查看该博文；
2. K线形体所处背景 ， 诸如处在上升趋势、下降趋势、盘整等 ， 背景内容在K线形态策略代码中没有体现；
3. 文中知识内容来自书籍《K线技术分析》by邱立波 。
目录
解说
技术特征
技术含义
文章插图
K线形态策略代码
结果
解说
早晨之星又称希望之星、启明星 ， 是三根K线的组合 。其中第一根是阴线 ， 第三根是深入第一根阴线实体的阳线 ， 第二根是在阴线和阳线下方的小阴线或小阳线 。第二根K线是十字线时 ， 该组合形态又叫早晨十字星、希望十字星 ， 是早晨之星的特殊形态 。早晨之星、早晨十字星的阴线和阳线之间也可以是两根小K线 。
技术特征
1）出现在下跌趋势中 。
文章插图
2）由三根K线组成 ， 第一根是阴线 ， 第二根是低开小阴线、小阳线或十字线 ， 第三根是阳线 。
【希望K线形态识别_早晨之星和早晨(希望)十字星】3）第三根K线实体深入到第一根K线实体之内 。
技术含义
早晨之星和早晨十字星是见底反转信号 ， 后市看涨 。
K线形态策略代码
def excute_strategy(daily_file_path):'''名称：早晨(希望)之星和早晨(希望)十字星识别：1. 由三根K线组成 ， 第一根是阴线 ， 第二根是低开小阴线、小阳线或十字线2. 第三根是阳线 ， 第三根K线实体深入到第一根K线实体之内3. 中间的小阴线、小阳线或十字线 ， 可以是连续两根自定义：1. 第一根为长阴线 ， 第三根实体两端相对第一根实体两端都上下不超过0.5%2. 中间部分最高价在第一根实体三分之二下面 ， 即两者重合部分不超过第一根实体下三分之一前置条件：计算时间区间 2021-01-01 到 2022-01-01:param daily_file_path: 股票日数据文件路径:return:'''import pandas as pdimport osstart_date_str = '2021-01-01'end_date_str = '2022-01-01'df = pd.read_csv(daily_file_path,encoding='utf-8')# 删除停牌的数据df = df.loc[df['openPrice'] > 0].copy()df['o_date'] = df['tradeDate']df['o_date'] = pd.to_datetime(df['o_date'])df = df.loc[(df['o_date'] >= start_date_str) & (df['o_date']<=end_date_str)].copy()# 保存未复权收盘价数据df['close'] = df['closePrice']# 计算前复权数据df['openPrice'] = df['openPrice'] * df['accumAdjFactor']df['closePrice'] = df['closePrice'] * df['accumAdjFactor']df['highestPrice'] = df['highestPrice'] * df['accumAdjFactor']df['lowestPrice'] = df['lowestPrice'] * df['accumAdjFactor']# 开始计算df['type'] = 0df.loc[df['closePrice']>=df['openPrice'],'type'] = 1df.loc[df['closePrice']0.04),'big_body_yeah'] = 1df['small_yeah'] = 0df.loc[df['body_length']/df['closePrice'].shift(1)<0.015,'small_yeah'] = 1df['sort_three_yeah'] = 0df['sort_four_yeah'] = 0df.loc[(df['big_body_yeah']==1) & (df['small_yeah'].shift(-1)==1) & (df['type'].shift(-2)==1),'sort_three_yeah'] = 1df.loc[(df['big_body_yeah']==1) & (df['small_yeah'].shift(-1)==1) &(df['small_yeah'].shift(-2)==1) & (df['type'].shift(-3)==1),'sort_four_yeah'] = 1df['three_yeah'] = 0df['four_yeah'] = 0df.loc[(df['sort_three_yeah']==1) & (abs(df['closePrice']-df['openPrice'].shift(-2))/df['body_length']
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