Python股票技术分析：轻松掌握支撑位和阻力位计算
💡 遇见Python量化交易
大家好！我是一名专注量化交易十余年的Python的老冉。今天想和大家分享一个特别实用的主题：如何用Python计算股票的支撑位和阻力位。
相信不少同学在炒股时都遇到过这样的困惑：
• 到底在什么价位买入比较安全？
• 什么位置可能会遇到阻力？
让我们用Python来揭开这个神秘的面纱吧！
🚀 量化分析实战指南
1. 基础概念解析
支撑位和阻力位是技术分析中的重要概念： • 支撑位：相当于股价的"地板" • 阻力位：相当于股价的"天花板"
当价格跌到支撑位附近时，往往会出现反弹；而上涨到阻力位时，可能会遇到卖压。
2. 环境准备
首先，我们需要安装必要的Python库：
import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False3. 数据获取与处理
让我们以茅台（600519.SS）为例，获取近期股票数据：
# 获取股票数据
stock = yf.download('600519.SS', start='2023-01-01', end='2024-01-01')
prices = stock['Close']
# 计算局部最大值和最小值
n = 5 # 窗口大小
local_max = argrelextrema(prices.values, np.greater_equal, order=n)[0]
local_min = argrelextrema(prices.values, np.less_equal, order=n)[0]4. 核心算法实现
下面是计算支撑位和阻力位的核心代码：
def calculate_levels(prices, window=20):
levels = []
for i in range(window, len(prices)-window):
high_range = prices[i-window:i+window]
current_price = prices[i]
# 计算价格聚集区
price_clusters = pd.cut(high_range, bins=50)
cluster_counts = price_clusters.value_counts()
# 找出主要支撑位和阻力位
significant_levels = cluster_counts[cluster_counts > cluster_counts.mean()]
levels.extend(significant_levels.index.mid)
return np.unique(levels)
# 获取支撑位和阻力位
price_levels = calculate_levels(prices)5. 可视化展现
def plot_levels(prices, levels):
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(prices.index, prices.values, label='股价')
# 绘制支撑位和阻力位
for level in levels:
plt.axhline(y=level, color='r', linestyle='--', alpha=0.5)
plt.title('茅台股票支撑位和阻力位分析')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
# 绘制图表
plot_levels(prices, price_levels)📌 实战小贴士：
1. 支撑位和阻力位并非固定不变，要结合成交量等其他指标综合分析
2. 计算窗口大小的选择会影响结果，建议根据实际情况调整
3. 可以通过调整聚类区间数量来优化计算结果
4. 结合移动平均线等技术指标，可以提高分析的准确性
📚 学习进阶之路
亲爱的小伙伴们，今天我们学习了如何用Python来计算股票的支撑位和阻力位，这只是量化交易的冰山一角。
💬 交流互动：
如果你对这个话题感兴趣，欢迎在评论区留言交流！后续我们还会分享更多Python量化交易的干货内容。让我们一起在编程的海洋中遨游，在量化交易的赛道上驰骋！
