文/公社哥
下面是一个简单的股票逃顶策略的Python代码示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算股票的逃顶信号
def calculate_escape_signal(df, n=5, threshold=0.05):
df['highest_high'] = df['high'].rolling(window=n).max()
df['escape_signal'] = np.where(df['close'] < (1 - threshold) * df['highest_high'], 1, 0)
return df
# 绘制股票价格和逃顶信号的图表
def plot_escape_signal(df):
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax1.plot(df['date'], df['close'], 'b-')
ax1.set_xlabel('Date')
ax1.set_ylabel('Price', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df['date'], df['escape_signal'], 'r-')
ax2.set_ylabel('Escape Signal', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')
fig.tight_layout()
plt.show()
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算逃顶信号
df = calculate_escape_signal(df)
# 绘制图表
plot_escape_signal(df)
上述代码中，calculate_escape_signal函数用于计算股票的逃顶，plot_escape_signal函数用于绘制股票价格和逃顶信号的图表。在逃顶信号的计算中，我们设定了一个阈值（threshold），当股票收盘价低于最高价的（1 - 阈值）时，认为出现逃顶信号。可以根据实际需求调整参数。另外，代码中的数据来源于"data.csv"文件，请根据实际情况修改文件路径或使用其他方式获取数据。以上代码仅用于软件学习研究之用，不构成投资建议。