指標判斷

當慢速均線與快速均線交叉時，有預示趨勢正在轉換的可能性，因此判斷均線交叉，是基礎的指標判斷技巧。

技術整合

前情提要

1. Day-11 資料保存：取得 2019 年每日加權指數盤後資訊並繪製線圖
2. Day-14 券商串接：串接元大期貨行情 API（一）
3. Day-17 計算指標：從 Tick 換算分 K 與分 MA

判斷交叉

import numpy
import pandas
import plotly.graph_objects

TXF_TICKS = pandas.read_csv('TXFJ9-20191001.csv')
TXF_TICKS = TXF_TICKS[1:]

TXF_TICKS = TXF_TICKS.rename(
    columns={
        '成交時間': 'time',
        '成交價位': 'price'
    }
)
TXF_TICKS = TXF_TICKS.filter([
    'time',
    'price'
], axis=1)
TXF_TICKS['time'] = pandas.to_datetime(TXF_TICKS['time'], format='%Y%m%d%H%M%S%f')

TXF_TICKS = TXF_TICKS.set_index('time')

# 建立新的 DataFrame
TXF = pandas.DataFrame(index=TXF_TICKS.index)

# 計算 1 分 MA 與 5 分 MA 放入對應欄
TXF['1MINMA'] = TXF_TICKS['price'].rolling('1MIN').mean()
TXF['5MINMA'] = TXF_TICKS['price'].rolling('5MIN').mean()

# 以 0 與 1 區分 1 分 MA 與 5 分 MA 相對大小的狀態
# 1 分 MA 值大於 5 分 MA 值，設定為 1
# 1 分 MA 值大於 5 分 MA 值，設定為 0
TXF['SIGNAL'] = 0
TXF['SIGNAL'][1:] = numpy.where(TXF['1MINMA'][1:] > TXF['5MINMA'][1:], 1, 0)

# 透過 diff 判斷 SIGNAL 欄位值前後變換狀態
# 0 -> 1 設定為 +1
# 1 -> 0 設定為 -1
# 0 -> 0 設定為 0
# 1 -> 1 設定為 0
TXF['DIRECTION'] = TXF['SIGNAL'].diff()

figure = plotly.graph_objects.Figure(
    data=[
        # 1MIN MA
        plotly.graph_objects.Scatter(
            x=TXF['1MINMA'].index,
            y=TXF['1MINMA'],
            name='1MIN MA',
            mode='lines',
            line=plotly.graph_objects.scatter.Line(
                color='#6FC37B'
            )
        ),
        # 5MIN MA
        plotly.graph_objects.Scatter(
            x=TXF['5MINMA'].index,
            y=TXF['5MINMA'],
            name='5MIN MA',
            mode='lines',
            line=plotly.graph_objects.scatter.Line(
                color='#6B99E5'
            )
        ),
        # 交叉點
        plotly.graph_objects.Scatter(
            # 只畫出 DIRECTION 不為 0，也就是方向變換的瞬間
            x=TXF.loc[TXF['DIRECTION'] != 0].index,
            # 將交叉點標示在 1 分 MA 上
            y=TXF['1MINMA'][TXF['DIRECTION'] != 0],
            name='Crossover',
            mode='markers',
            marker=dict(color="#E58B6B", size=4)
        )
    ],
    # 設定 XY 顯示格式
    layout=plotly.graph_objects.Layout(
        xaxis=plotly.graph_objects.layout.XAxis(
            tickformat='%Y-%m-%d %H:%M'
        ),
        yaxis=plotly.graph_objects.layout.YAxis(
            tickformat='.2f'
        )
    )
)
figure.show()

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