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40、第40章：代码预测的K线图 ...
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科技园新店的空气像凝固的松香，混合着未散尽的油漆稀释剂、新鲜油墨和六类网线塑料外皮的工业气息。吴舟蜷在角落刚组装的二手办公桌后，后背紧贴着冰凉的玻璃幕墙。窗外，地铁站汹涌的人流如同永不停歇的血管，将城市的养分泵向四面八方。他面前，那台老旧的方正电脑风扇嘶吼着，屏幕幽蓝的光映着他冷峻的侧脸，额角渗出的汗珠在冷气中凝成细小的水珠。
屏幕上，Python的IDLE窗口幽幽亮着。绿色的字符流如同瀑布般冲刷而下：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf
yf.pdr_override()
模拟2004-2008年数据 (实际需爬取或使用离线数据包)
def generate_mock_data():
dates = pd.date_range(start='2004-01-01', end='2008-12-31', freq='B')
# 模拟新能源指数 (虚构，实际应包含比亚迪、宁德时代等成分股)
np.random.seed(42)
base_value = 1000
# 加入趋势性上涨 + 随机波动 + 2007年股灾大跌 + 2008年底政策预期反弹
trend = np.linspace(0, 0.8, len(dates)) # 长期缓慢上涨趋势
noise = np.random.normal(0, 0.02, len(dates)) # 日常波动
# 2007年股灾模拟 (10月左右开始暴跌)
crash = np.zeros(len(dates))
crash_start = np.where(dates == '2007-10-01')[0][0]
crash[crash_start:crash_start+60] = np.linspace(0, -0.4, 60) # 两个月内暴跌40%
# 2008年底政策预期反弹 (11月后)
rebound = np.zeros(len(dates))
rebound_start = np.where(dates == '2008-11-01')[0][0]
rebound[rebound_start:] = np.linspace(0, 0.5, len(dates) - rebound_start) # 政策预期带来的强势反弹
values = base_value * np.exp(trend + noise + crash + rebound)
return pd.Series(values, index=dates, name='新能源指数')
生成模拟数据
new_energy_index = generate_mock_data()
计算技术指标 (简化版)
def calculate_technical_indicators(data):
# 移动平均线 (MA)
data['MA5'] = data.rolling(window=5).mean()
data['MA20'] = data.rolling(window=20).mean()
# MACD (指数平滑异同平均线)
ema12 = data.ewm(span=12, adjust=False).mean()
ema26 = data.ewm(span=26, adjust=False).mean()
data['MACD'] = ema12 - ema26
data['Signal'] = data['MACD'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
# KDJ (随机指标)
low_min = data.rolling(window=9).min()
high_max = data.rolling(window=9).max()
rsv = (data - low_min) / (high_max - low_min) * 100
data['K'] = rsv.ewm(com=2).mean() # 快速K值
data['D'] = data['K'].ewm(com=2).mean() # 慢速D值
data['J'] = 3 data['K'] - 2 data['D'] # J值
return data
计算指标
df = calculate_technical_indicators(new_energy_index.to_frame('Close'))
绘制K线图 (简化版，使用折线图代替)
plt.figure(figsize=(14, 10))
主图：价格走势 + MA
ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(df.index, df['Close'], label='新能源指数', color='b', linewidth=2)
plt.plot(df.index, df['MA5'], label='5日均线', color='orange', linestyle='--')
plt.plot(df.index, df['MA20'], label='20日均线', color='purple', linestyle='-.')
plt.title('新能源板块指数走势 (2004-2008)')
plt.legend(loc='best')
plt.grid(True)
副图1：MACD
ax2 = plt.subplot(2, 1, 2)
plt.bar(df.index, df['MACD'], color=np.where(df['MACD'] >= 0, 'r', 'g'), alpha=0.7, label='MACD')
plt.plot(df.index, df['Signal'], color='b', label='Signal Line')
plt.title('MACD指标')
plt.legend(loc='best')
plt.grid(True)
标记关键区域 - 2009年Q1预期陡坡 (模拟)
在2008年底位置添加箭头和文字标注
plt.annotate('政策预期引爆点',
xy=(df.index[-50], df['Close'].iloc[-50]),
xytext=(df.index[-100], df['Close'].iloc[-50] - 200),
arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05),
fontsize=12,
color='red')
显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()
代码运行。风扇的嘶鸣陡然拔高，像垂死者的喘息。屏幕上的折线图如同沉睡的巨龙，在时间的坐标轴上蜿蜒爬行。2004年的起点平缓，2007年股灾的断崖式暴跌触目惊心（模拟的40%跌幅），如同被斩断的龙尾。随后是漫长的、令人窒息的横盘，如同巨龙在泥沼中挣扎。直到2008年底，那条蓝色的“新能源指数”线如同被注入强心针，猛地昂起头颅！5日均线（橙色虚线）金叉上穿20日均线（紫色点划线），形成锐利的黄金交叉！MACD指标柱状图（红绿相间）在底部翻红，红色柱体迅猛拉长，如同喷发的火山熔岩！信号线（蓝色）被强势拉起，指向苍穹！
吴舟的目光死死钉在2009年第一季度模拟的陡峭上升线上。那条红线如同烧红的烙铁，灼烧着他的视网膜。前世记忆如高压电流瞬间贯穿——2009年初，四万亿刺激政策落地，新能源补贴细则出台，被压抑的产能和资本如同开闸的洪水，瞬间淹没了市场！比亚迪股价一个月翻三倍！天齐锂业、赣锋锂业这些后来的巨头，彼时还名不见经传的小公司，股价如同坐上了火箭！市场称之为——“煤飞色舞”！煤炭、有色、新能源……所有与“新基建”、“绿色能源”沾边的板块，都沐浴在政策的金色暴雨中，疯狂起舞！
“我操！这波浪线！”一个带着烟味和汗酸气的声音突然在耳边炸响，震得吴舟耳膜嗡嗡作响，“跟老子玩的《劲舞团》节奏似的！Duang！Duang！Duang！”赵磊不知何时凑了过来，油亮的脑袋几乎要贴到屏幕上，手指戳着那条陡峭的红线，“看！这地方！像不像Perfect连击？爆分点！”
吴舟猛地转头！赵磊晒得黝黑的脸上挂着亢奋的笑容，后颈蝎子刺青的伤口结着暗红的痂，在屏幕蓝光下微微反光。他嘴里喷着劣质烟草的气息，眼睛里却燃烧着一种近乎原始的、对图形韵律的敏感。
《劲舞团》？Perfect连击？爆分点？
这几个词像闪电般劈开混沌！吴舟的瞳孔骤然收缩！前世在量化交易部门，那些冰冷的算法模型、高频交易策略、市场情绪捕捉AI……无数复杂的、耗资巨大的系统，其核心逻辑之一，不就是捕捉市场节奏的突变点吗？就像游戏里精准踩中那个“Perfect”的瞬间！
他猛地看向屏幕！那条陡峭的红线，在技术指标上，正是MACD翻红放量、均线金叉、KDJ低位钝化后J值急速上穿的超买信号叠加点！是技术分析上的“黄金买点”！也是政策预期引爆市场情绪的“爆点”！
一个近乎疯狂的主意，如同岩浆般从心底喷涌而出！
“磊子，”吴舟的声音带着一种金属摩擦般的嘶哑，目光锐利如刀，直刺赵磊眼底，“你的脚本……能抓游戏里的节奏点吗？”
赵磊一愣，随即咧嘴笑了，露出被烟熏黄的牙齿：“废话！《劲舞团》的Perfect判定，老子写的脚本闭着眼都能踩中！毫秒不差！”他拍着胸脯，T恤上印着的“涅槃战队”LOGO被拍得啪啪响，“怎么？舟哥也想打游戏？我带你飞！”
“不打游戏。”吴舟的指尖在键盘上敲击，调出另一个窗口——是爬虫实时抓取的财经新闻和政府工作报告关键词频率统计。绿色的字符流显示：“新能源”出现频率 +15%，“补贴” +22%，“试点城市” +18%……冰冷的数字如同密集的鼓点，敲击着市场的神经。“打这个。”他指着屏幕上跳动的数据和那条蓄势待发的陡峭红线，“市场的节奏。”
赵磊脸上的笑容僵住了，浑浊的眼珠里充满了困惑：“市场？啥节奏？”
“政策落地前的躁动，资金涌入的脉冲，散户跟风的狂热……”吴舟的声音低沉，像在描述一场即将到来的风暴，“就像《劲舞团》里，音乐高潮前的那几个节拍，鼓点越来越密，屏幕提示箭头越来越快……”他的指尖点在MACD翻红的柱状图上，“这里，就是‘Perfect’的前奏！”
赵磊的眼睛一点点瞪圆了！他看看屏幕上那如同火山喷发前兆的红色柱体，又看看吴舟那双仿佛能洞穿未来的眼睛，再想想自己脚本里那些精准判定游戏节奏的代码逻辑……一种难以言喻的、混合着震惊和狂热的电流瞬间窜遍全身！
“操！”他猛地一拍大腿，震得桌子嗡嗡作响，“舟哥！你是说……用抓游戏节奏的脚本……抓……抓这个？！”他指着那条陡峭的红线，手指因激动而剧烈颤抖，“能行？！”
“试试。”吴舟的声音平静无波，却带着不容置疑的力量。他调出Python编辑器，新建一个文件，指尖在油腻的键盘上翻飞，敲下新的代码框架：
量化交易策略雏形：市场节奏捕捉器 (MarketBeatCatcher)
核心逻辑：模仿游戏节奏判定，捕捉政策/情绪引爆点
class MarketBeatCatcher:
def __init__(self, stock_data):
self.data = stock_data # 包含价格、成交量、技术指标等
self.beat_threshold = 0.0 # 节奏强度阈值 (动态调整)
self.current_beat_strength = 0.0 # 当前节奏强度
def detect_rhythm(self, new_data_point):
"""
检测新数据点带来的市场节奏变化
逻辑类似游戏判定：连续利好（正向箭头）累积节奏强度，超阈值触发“Perfect”买入信号
"""
# 1. 计算“利好箭头”强度 (示例逻辑)
arrow_strength = 0
# MACD柱状图变长且为正 (利好)
if new_data_point['MACD'] > 0 and new_data_point['MACD'] > self.data.iloc[-1]['MACD']:
arrow_strength += 0.3 * new_data_point['MACD'] # MACD增长贡献强度
# 成交量放大 (利好)
if new_data_point['Volume'] > self.data.iloc[-1]['Volume'] * 1.5:
arrow_strength += 0.2
# 出现政策关键词 (重大利好)
if new_data_point['PolicyKeywordCount'] > 5: # 假设爬虫实时提供关键词计数
arrow_strength += 0.5
# 2. 更新节奏强度 (类似连击Combo)
if arrow_strength > 0:
self.current_beat_strength += arrow_strength
# 衰减机制 (避免无限累积)
self.current_beat_strength *= 0.9
else:
# 出现利空 (节奏中断)
self.current_beat_strength = max(0, self.current_beat_strength - 0.5)
# 3. 动态调整阈值 (市场热度越高，阈值越低，越容易触发)
market_heat = self.calculate_market_heat() # 综合成交量、换手率、市场情绪指数等
self.beat_threshold = 0.8 - (market_heat * 0.1) # 示例公式
# 4. 判定“Perfect”信号 (买入)
if self.current_beat_strength >= self.beat_threshold:
return "PERFECT_BUY", self.current_beat_strength
else:
return "HOLD", self.current_beat_strength
def calculate_market_heat(self):
# 简化计算：使用近期平均成交量 / 历史平均成交量
recent_avg_vol = self.data['Volume'].tail(5).mean()
historical_avg_vol = self.data['Volume'].mean()
heat = min(1.0, recent_avg_vol / historical_avg_vol) # 限制在0-1范围
return heat
示例使用 (需接入实时数据流)
catcher = MarketBeatCatcher(historical_data)
while True:
new_data = get_real_time_data() # 获取实时数据点
signal, strength = catcher.detect_rhythm(new_data)
if signal == "PERFECT_BUY":
execute_buy_order() # 执行买入
catcher.current_beat_strength = 0 # 重置节奏强度
代码在屏幕上滚动，绿色的字符如同跳跃的音符。赵磊凑得更近，浑浊的眼珠死死盯着屏幕，嘴里念念有词：“利好箭头…强度…连击Combo…阈值…Perfect信号……”他猛地抬起头，脸上爆发出难以置信的狂喜！“操！舟哥！这他妈不就是《劲舞团》的判定逻辑吗？！利好是箭头！强度是按键准度！连击是Combo！阈值是Perfect线！信号就是爆分！”
他激动得手舞足蹈，后颈的蝎子刺青随着动作微微起伏：“老子能写！这玩意儿老子闭着眼睛都能写出来！比游戏判定简单！游戏里还要算延迟！算网络！这玩意儿就他妈看数据！看新闻！”
吴舟没说话，只是将笔记本电脑推向赵磊。屏幕幽蓝的光映着赵磊因亢奋而扭曲的脸，也映着那条指向2009年Q1的、如同血色利剑般的陡峭红线。窗外，地铁站的人流依旧汹涌，城市的脉搏在暮色中强劲搏动。而在这间弥漫着工业气息的新店里，一个由游戏脚本演变而来的、捕捉市场“Perfect”节奏的量化幽灵，正悄然诞生。吴舟的目光越过赵磊激动的脸庞，投向窗外科技园璀璨的灯火。那里，资本的巨兽正在沉睡，而他们手中，已经握住了唤醒它的、名为“节奏”的钥匙。
