当前沪指以下跌趋势运行，目前已跌至3000点附近，为了确定当前的位置及预测以后可能的走势，很多人喜欢用简单明了的趋势线的方法来预测后面的走势。但是这个趋势线究竟怎样来画，下面详细分析一下。

绝大部份利润来自于少数某几笔交易上，据分析，趋势明显时，他动用他大部份资金，不断加码；趋势不明显时，只动用少数资金，短线少量进出，目的是不想失去对市场的感觉。

df['ts_code'] = df['ts_code'].astype(str)

大阳线改了三观，就是让原来看空的投资者可能因为这个大阳线而趋于一致的看多。趋于一致的看多对应的行为就是买，所以越是极端的价格波动，你判断多数人产生行为的准确率就越高。多数人行为的准确率越高，你判断它未来是涨还是跌的准确率就更高。

中期上升有以下几种：

此处代码较长省略。完整代码见Python金融量化知识星球。

output_total = get_output(df, columns=i, name='全部').reset_index()

做多者，最大致命伤就是追高！要避免被套牢，最佳的方法，就是买在波浪底部：

意愿指标是以昨日收市价为基础，分别与当日最高，最低价相比，通过一定时期收市价在股价中的地位，反映市场买卖意愿的程度。

添加全局和系列配置项。

功能：查询沪深股通资金量排名前十位的成分股，当日晚上上8点更新（暂无港股通数据）。

#分析数据并生成docx文档，存储至本地D盘D:/stock_analysis/

趋势不会因为你拉了个伙伴就会反转。风险不是在现在才要衡量啊，预防胜于治疗！

print('跌停数量：%d 个, 跌停中上市日期小于15天的：%d, 跌停中上市日期小于1年的：%d' % (limit_down.shape[0], limit_down_new.shape[0], limit_down_fresh.shape[0]))

pro = ts.pro_api('your token')

以上这些缺陷通常会导致“交易综合征”，这一般是指一个交易员在达到一个临界点前或许表现尚可，在达到这个点后似乎总有种难以解释的力量在压制着其账户资金的继续上升，这就是交易员成长过程中的瓶颈期。

所谓“上涨两颗星”K线组合是由“一大二小”三根K线组合而成，较多出现在股价上涨途中。

可视化实战案例

经审讯，2019年以来，该团伙首脑高某等人勾结境外网络诈骗犯罪团伙，分别在境外注册成立“某某证券公司”及在保定注册成立两家涉案公司，通过网络招聘平台招揽“业务员”，培训“业务员”“翻墙”到外网，通过境外聊天软件添加外籍受害人，假扮有钱、漂亮的证券公司女性股票分析师或投资顾问等身份，以暧昧聊天等方式博取好感后，利用高额收益骗取投资者信任，大肆宣扬港股行情并免费荐股，逐步引导外籍受害人购买境外公司可控的港交所股票，境外公司再通过专有渠道将股票大量抛售，从而使外籍投资人蒙受巨额损失。

随后，在大阳线或中阳线的上方收出两根实体较小的K线，是股价走势中途换挡蓄势的表现，后市股价极有可能加油提速，短期内展开新一轮的上涨行情。

在上升趋势中，由于股价震荡上行，因此，我们可以持股待涨，或逢低买入，如果回调后，仍没有跌破上一个波谷低点，说明仍处于上升阶段，仍可以持有，但如果跌破了前期波谷低点，这个时候，我们就得预防上升趋势变成下跌趋势。

#股票数据可视化分析实例 #获取A股交易数据 def get_price(code='sh',start='2000-01-01',end='2022-03-07'): df=ts.get_k_data(code,start,end) df.index=pd.to_datetime(df.date) #将成交量单位改为10000手并取整数 df['volume']=(df['volume']/10000).apply(int) return df[['open','close','high','low','volume']] sh=get_price() #sh.head()

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