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缠中说禅技术分析工具；缠论；股票；期货；Quant；量化交易

License: Other

Python 100.00%

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czsc's Issues

结合tradingview_Charting_Library实现专业级图表体验

感谢开源！将该缠论分析系统集成进tradingview Charting Library可实现专业级图表体验，效果如上图。
结合两个开源库我实现了现在的效果，感兴趣的朋友可先到http://45.76.249.1:3002/体验。
关于tradingview_Charting_Library可在这里了解

从github安装报错

从github安装报错

先colne下来在pip install -e .也是同样的错误

抱歉，您没有访问该接口的权限，权限的具体详情访问：https://tushare.pro/document/1?doc_id=108。

df = ts.pro_bar(ts_code=ts_code, freq=freq, start_date=start_date, end_date=end_date,adj='qfq', asset=asset)
抱歉，您没有访问该接口的权限，权限的具体详情访问：https://tushare.pro/document/1?doc_id=108。

是因为我的账号积分不够吗？我目前650的积分

analyze.py中对包含k线的处理。
`if (k2.high <= k3.high and k2.low >= k3.low) or (k2.high >= k3.high and k2.low <= k3.low):
if direction == Direction.Up:
high = max(k2.high, k3.high)
low = max(k2.low, k3.low)
dt = k2.dt if k2.high >= k3.high else k3.dt
elif direction == Direction.Down:
high = min(k2.high, k3.high)
low = min(k2.low, k3.low)
dt = k2.dt if k2.low <= k3.low else k3.dt
else:
raise ValueError

    if k3.open > k3.close:
        open_ = high
        close = low
    else:
        open_ = low
        close = high
    vol = k2.vol + k3.vol`

原文虽然并未对成交量处理给出明确的说法，但是这种把两根k线成交量直接相加的做法非常不妥。会造成两个平庸的k线，成交量突然显著增加，这对后市的判断会造成疑惑的。个人建议：保守主义取均值，或者取最小值。乐观主义：取最大值。

你好，关于分型的设定

你好，我仔细看了一下你网址中的分型结果。发现很多分型部分有分型共用K线的问题。

按定义，顶底分型中间至少有一个K线。

请问这个地方你有留意吗？

记录下新手安装遇到的问题

python 版本必须升级到 python 3.7+

sudo apt-get install python3.7
sudo apt-get install python3.7-dev

ta-lib安装注意使用代理避免安装超时失败

export http_proxy=http://127.0.0.1:8000/
export https_proxy=http://127.0.0.1:8000/

8000是我的代理端口

ta-lib 安装参照 https://github.com/mrjbq7/ta-lib

先安装编译 ta-lib库

再安装ta-lib python wrapper python setup.py install

czsc 依赖安装 pip install -r requirements.txt

补充又遇到一个 llvm抛错解决：

ImportError: cannot import name '_gi' from 'gi' (/usr/lib/python3/dist-packages/gi/__init__.py)
sudo ln -s /usr/lib/python3/dist-packages/gi/_gi.cpython-{36m,37m}-x86_64-linux-gnu.so

RuntimeError: /usr/local/opt/llvm/bin/llvm-config failed executing, please point LLVM_CONFIG to the path for llvm-config

sudo bash -c "$(wget -O - https://apt.llvm.org/llvm.sh)"

export LLVM_CONFIG=/usr/bin/llvm-config-10

注意只能安装llvm 10版本（需要修改 llvm.sh 中 LLVM_VERSION=10）

参考：
https://www.cnblogs.com/kele-dad/p/12955804.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/183169124

启动 czsc
python examples/use_czsc_with_jq.py

供参考

预处理需要递归处理

严格按照缠论的话，预处理需要递归处理，还有点麻烦。

1，2，3，4根k线

假设向上，如果4包含3，处理后的新k线，取3，4的高点为高点，低点为高点，需要考虑继续包含2；就是说需要递归到没有包含k线为止。

遍历k线，每向前一步，如果有包含关系，严格来说都需要回溯。

代码错误

此文件发现两处错误：
https://github.com/zengbin93/czsc/blob/master/examples/pyecharts%20%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%88%86%E6%9E%90%E7%BB%93%E6%9E%9C.ipynb
1 ka_1m定义中name=freq_map.get(freq, "本级别"), bi_mode="new", 与前面重复，报错了。删除即可；
2 KlineAnalyze初始化函数中没有max_xd_len函数，应该怎么处理？

刚看了一下你关于线段的划分，方法应该是有问题的

刚看了一下关于线段的划分，主要是去除前后顶/底的情况，按照笔划分后，就不应该再有这种笔存在了。缠论中，线段的划分主要是使用特征序列方法，对线段进行确认，涉及有缺口和没有缺口的不同工况，所以，感觉线段划分方法似乎有些问题

一二三类买卖点图片展示

你好！这是啥意思，运行run_ts_web.py 没有看到啥东东，只提示这个

run_ts_web.py:6: UserWarning: czsc version is 0.5.3
warnings.warn(f"czsc version is {czsc.version}")

0.7.6 版本开发记录

向 1.0.0 版本迈进

能否给出一些缠论中常见的判断规则？

例如 examples/third_buy.py line 25
# 在这里判断是否有五笔三买形态，也可以换成自己感兴趣的形态
if c.signals['倒1五笔'] in [Signals.X5LB0.value]:

文档中只写了 X5LA0 的举例，我想自己判断一下其他的形态但是不知道怎么改。
像是一买、二买、类二买这些常见的形态对应的代码可以给一下嘛？感激不尽~

ValueError Bugfix

diff --git a/czsc/cobra/backtest.py b/czsc/cobra/backtest.py
index bc9a032..bc15a3d 100644
--- a/czsc/cobra/backtest.py
+++ b/czsc/cobra/backtest.py
@@ -67,8 +67,8 @@ def long_trade_estimator(pairs: List[dict]):
     """
     if not pairs:
         return {
-            '标的代码': pairs[0]['标的代码'],
-            '交易次数': len(pairs),
+            '标的代码': '', #pairs[0]['标的代码'],
+            '交易次数': 0, #len(pairs),
             '累计收益（%）': 0,
             '单笔收益（%）': 0,
             '平均持仓分钟': 0,
@@ -86,11 +86,11 @@ def long_trade_estimator(pairs: List[dict]):
         '平均持仓分钟': int(df['持仓分钟'].mean()),
         '累计收益（%）': x_round(df['盈亏（%）'].sum()),
         '单笔收益（%）': x_round(df['盈亏（%）'].mean()),
-        '胜率（%）': int(len(df[df['盈亏（%）'] > 0]) / len(df) * 10000) / 100,
-        '累计盈亏比': int(df[df['盈亏（%）'] > 0]['盈亏（%）'].sum() /
-                     abs(df[df['盈亏（%）'] < 0]['盈亏（%）'].sum()) * 100) / 100,
-        '单笔盈亏比': int(df[df['盈亏（%）'] > 0]['盈亏（%）'].mean() /
-                     abs(df[df['盈亏（%）'] < 0]['盈亏（%）'].mean()) * 100) / 100,
+        '胜率（%）': None if len(df)==0 else int(len(df[df['盈亏（%）'] > 0]) / len(df) * 10000) / 100,
+        '累计盈亏比': None if pd.isna(df[df['盈亏（%）'] > 0]['盈亏（%）'].sum()) or abs(df[df['盈亏（%）'] < 0]['盈亏（%）'].sum())==0 else int(df[df['盈亏（%）'] > 0]['盈亏（%）'].sum() /
+                                                                                                             abs(df[df['盈亏（%）'] < 0]['盈亏（%）'].sum()) * 100) / 100,
+        '单笔盈亏比': None if pd.isna(df[df['盈亏（%）'] > 0]['盈亏（%）'].mean()) or pd.isna(abs(df[df['盈亏（%）'] < 0]['盈亏（%）'].mean())) else int(df[df['盈亏（%）'] > 0]['盈亏（%）'].mean() /
+                                                                                                                   abs(df[df['盈亏（%）'] < 0]['盈亏（%）'].mean()) * 100) / 100 ,
     }
 
     res['持仓每分钟BP'] = round(res['累计收益（%）'] * 100 / df['持仓分钟'].sum(), 4)

建议增加笔的角度属性,角度的计算公式atan((bi1.high/bi1.low-1)100)180/3.1416

建议增加笔和x轴正方向的夹角度数，方便和power一起判定力度。直接计算 (bi1.high-bi1.low)/bi1.count
bi1.count表示bi1这笔包含的k线根数

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0.7.5 版本开发记录

向 1.0.0 版本更进一步

版本202003 线段划分错误

上海A股603982，日线数据（20190522-20200306），基于全部日K线进行划分，使用KlineAnalyze函数，输出如下：

print("线段：", ka.xd, "\n")
print("中枢：", ka.zs, "\n")

线段： [{'dt': '2019-06-12', 'fx_mark': 'g', 'xd': 35.65}, {'dt': '2019-11-29', 'fx_mark': 'd', 'xd': 15.4}]
中枢： []

由图知2019年11月29日之后，又出现低点（20200204），所以线段结束位置要发生变化。与线段输出不符。
特告知。感谢分享。

0.7.X 版本记录

0.7.X 与 0.6.X 的主要区别是形态信号的统一

0.7.3 版本开发记录

记录 0.7.3 版本开发过程

analyze.py中一个语法问题请教，网上查了相关资料没找到！

analyze.py 中109行：
fx: FX = check_fx(bars[i-1], bars[i], bars[i+1])
这种冒号赋值之前没见过，FX是类，check_fx（）函数返回值也是FX类，fx是普通变量，这个赋值搞不懂，能不能详细说说明一下这个用法，谢谢！

背弛与背驰错别字问题

代码中使用中文做判断，存在背弛与背驰两种写法，会导致一些if无法进入

关于笔的确认问题

假设有一个顶分型，后面接一个底分型，但是两个分型之间的不足7跟，会触发一个问题，
如果第二个底分型的最低点比前面那个底分型的低点高，第二个底分型是选不中的，因为前面的代码要求选出最低的底分型
后面就可能触发破坏两笔

如下图是做了包含处理之后，按逻辑可能选出来的是蓝色线，期望是红色线
fxb 可不可以选出一个备用的，如果两个分型之间的不足7跟，就用这个备用的来

jq_check_acc使用传入rawbars的疑问，用日线收盘价作为触发信号

1.生成的信号如下我的基础bars 是60分钟的，生成日线的数据，我信号时想用日线的收盘价作为触发信号。
#生成信号的函数
def get_signals(c: CZSC) -> OrderedDict:
#c就是那基础bars 生成的高一级别的bars
s = OrderedDict({"symbol": c.symbol, "dt": c.bars_raw[-1].dt, "close": c.bars_raw[-1].close})
#print(s)
if c.freq == Freq.D:

    s.update(get_s_shunxu(c, di=1))
return s

2.ta.py里写的信号如下
def get_s_shunxu(c: analyze.CZSC, di: int = 1) -> OrderedDict:
"""倒数第i根K线的三K形态信号

:param c: CZSC 对象
:param di: 最近一根K线为倒数第i根
:return: 信号字典
"""

global guancha
global shaixq
assert di >= 1
freq: Freq = c.freq
k1 = str(freq.value)
k2 = f"倒{di}K"
s = OrderedDict()
v = Signal(k1=k1, k2=k2, k3="shunxu", v1="其他", v2='其他', v3='其他')
s[v.key] = v.value  #i['日线_倒1K_结束']=='是_任意_任意_0'
#tri1=c.bars_raw[-len(c.bars_raw):-1]  #因为最后一根是未完成的，由4根60分钟走完后，才形成一根完整的日线,不能要这句代码，因为这样生产的信号,实际生产的信号是11.16日，但是系统记录的时间是最新那一根，也就是最后一根的日期，11.17日
tri1 = c.bars_raw
print('传入数量%s' % (len(tri1)))
print('传入数据1%s' % (tri1[-1]))
if len(tri1) < 20:
    return s

3.但是打印的出来传入数量，发生了疑问。
3-1.102、103 最后一根都是日线一根一根传入，这个符合我日线收盘价触发信号的数据，但是到了105，最后一根就变成了60分钟，60分钟，60分钟，60分钟，其中最后一根的60分钟就是合成的日线数据。
传入数量102
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=123, dt=Timestamp('2015-12-28 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=50.63, close=51.75, high=53.21, low=50.18, vol=3992600, amount=None, pctChg=None)
传入数量103
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=124, dt=Timestamp('2015-12-29 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=49.75, close=47.23, high=51.01, low=46.58, vol=3154500, amount=None, pctChg=None)
传入数量104
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=125, dt=Timestamp('2015-12-30 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=47.26, close=47.85, high=48.19, low=45.47, vol=1508000, amount=None, pctChg=None)
generate snapshots of sz.002771: 0%| | 0/5642 [00:00<?, ?it/s]传入数量104
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=125, dt=Timestamp('2015-12-30 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=47.26, close=46.97, high=48.19, low=45.47, vol=1809800, amount=None, pctChg=None)
传入数量105
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=126, dt=Timestamp('2015-12-31 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=46.62, close=46.49, high=46.97, low=45.27, vol=643100, amount=None, pctChg=None)
传入数量105
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=126, dt=Timestamp('2015-12-31 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=46.62, close=45.32, high=46.97, low=45.27, vol=975400, amount=None, pctChg=None)
传入数量105
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=126, dt=Timestamp('2015-12-31 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=46.62, close=45.04, high=46.97, low=44.18, vol=1319500, amount=None, pctChg=None)
传入数量105
3-2 像109这时候才传入2根60分钟
传入数量108
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=129, dt=Timestamp('2016-01-06 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=41.67, close=43.73, high=45.76, low=41.21, vol=1432200, amount=None, pctChg=None)
传入数量108
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=129, dt=Timestamp('2016-01-06 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=41.67, close=44.02, high=45.76, low=41.21, vol=1833700, amount=None, pctChg=None)
传入数量108
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=129, dt=Timestamp('2016-01-06 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=41.67, close=44.09, high=45.76, low=41.21, vol=2005700, amount=None, pctChg=None)
传入数量108
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=129, dt=Timestamp('2016-01-06 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=41.67, close=44.73, high=45.76, low=41.21, vol=2331700, amount=None, pctChg=None)
传入数量109
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=130, dt=Timestamp('2016-01-07 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=43.19, close=40.26, high=43.36, low=40.26, vol=446000, amount=None, pctChg=None)
传入数量109
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=130, dt=Timestamp('2016-01-07 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=43.19, close=40.28, high=43.36, low=40.26, vol=461300, amount=None, pctChg=None)
传入数量110
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=131, dt=Timestamp('2016-01-08 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=40.85, close=41.8, high=42.19, low=37.5, vol=807100, amount=None, pctChg=None)
传入数量110
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=131, dt=Timestamp('2016-01-08 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=40.85, close=40.54, high=42.19, low=36.38, vol=1344100, amount=None, pctChg=None)
传入数量110
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=131, dt=Timestamp('2016-01-08 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=40.85, close=41.18, high=42.19, low=36.38, vol=1504100, amount=None, pctChg=None)
传入数量110
传入数据1RawBar(symbol='sz.002771', id=131, dt=Timestamp('2016-01-08 00:00:00'), freq=<Freq.D: '日线'>, open=40.85, close=39.69, high=42.19, low=36.38, vol=1775300, amount=None, pctChg=None)
传入数量111

求老大解疑答惑

0.7.4 版本开发记录

fix bug: kgd 打包之后不见了

tushare用分钟数据，date格式有误

ts.py
分钟数据格式
dt_fmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"

这个格式是参考了tushare的接口文档。实际使用中，发现这个格式是错误的，即tushare文档错误，应该还是用"%Y%m%d"

这个问题我也跟tushare的Jimmy说了

有交流群吗？微信或者QQ的

关于缠论多种分解的一些想法

感谢zengin93，后生可畏。

缠师说炒股是艺术而不是技术，而软件只能实现技术的部分。我在想有没有一种连接艺术和技术的东西。

对于缠论来说，不确定性来源于走势的灵活组合和分解，能不能在页面上，给出多种可能的分解。就像在地图上导航从A到B，会有4条路线，都会在地图上显示出来。类似，我们能不能展示出多种可能的组合，用户可以选择自己最合适的组合来操作。

支持从csv里面直接读取股票信息

现在的get_kline是从Tushare上获取的，对于一些不方便访问服务器的（比如：离线研究），可以支持get_kline_from_csv会好一些，我试着添加了一下，但是比较死板:(，如果你的代码也可以支持就更好了，谢谢

代码中一个语法问题，百度不到，请帮忙解决一下，谢谢

analyze.py文件中234、235行
for bar in bars:
self.update(bar)
这个语句self直接update这个用法从来没看见过，能否告知是什么原理或者有什么参考文章，谢谢！

回测过程中的止损止盈？

回测的时候，当日线三买出现后买入，买入后跌5%卖出，涨10%也卖出。这个止损止盈的因子该怎么写？有没有可以参考的例子？谢谢。

代码错误

感谢开源的代码，factors.py文件check_triple_level函数中，出现如下错误：

c2_h9 = max([x.high for x in c2.bi_list[-9:]])
c2_l9 = max([x.high for x in c2.bi_list[-9:]])

应改为

c2_l9 = max([x.low for x in c2.bi_list[-9:]])

另外关于因为跳空出现超长笔的问题解决了吗？

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0.6.X 版本记录

状态：开发中

如何在k线上标注这些点

能否提供一下web的代码，怎么在k线上打点

请问下实盘是启用这个程序吗？仿真也可以用它？gm_realtime.py谢谢。

设计好一个选股策略之后，如何通过数据对这个策略的历史表现给出公正、客观的分析？

有好的想法，欢迎畅所欲言，任何有价值的想法我都会实现并开源到 czsc；先感谢各位了！！！

0.7.X 版本开发记录

开发计划

新增交易日历
新增 CzscAdvancedTrader

因特殊分型导致笔识别失败

SHFE.hc2201 期货热轧
数据周期：1分钟
时间: 2021-11-25 13:00 ——2021-11-26 10:00
出现问题：因为一个特殊巨型分型，导致笔识别错误，已生成笔回撤，无法生成新的笔，具体如下

出错位置

使用0.71版本中 check_fx 替换之后可以正常

项目里面好像没见到盘整背驰这块相关算法

项目里面好像没见到盘整背驰这块相关算法，但是看你博客经常提到，大概怎么一个思路去算，macd红绿柱子总和？

程序识别结果与原文线段划分图的对比

利用业余时间用 python 实现了缠论的主要逻辑，代码已开源至 github：https://github.com/zengbin93/czsc

说明： 在没有正式介绍分型、笔、线段的划分标准之前，博客原文线段划分并没有严格按照定义来。所以，前面的识别结果重合率较低。

0.5.7
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ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-7f795f6d0af7> in <module>
     16 
     17 # 导入 tushare 数据
---> 18 from czsc.data.ts import *
     19 
     20 from plot import *

~/.local/lib/python3.6/site-packages/czsc/data/ts.py in <module>
      1 # coding: utf-8
      2 import pandas as pd
----> 3 import tushare as ts
      4 from datetime import datetime, timedelta
      5 

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tushare/__init__.py in <module>
      9 for trading data
     10 """
---> 11 from tushare.stock.trading import (get_hist_data, get_tick_data,
     12                                    get_today_all, get_realtime_quotes,
     13                                    get_h_data, get_today_ticks,

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/tushare/stock/trading.py in <module>
     18 from tushare.stock import cons as ct
     19 import re
---> 20 from pandas.compat import StringIO
     21 from tushare.util import dateu as du
     22 from tushare.util.formula import MA

ImportError: cannot import name 'StringIO'

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