【Python技术】利用TA-Lib库进行K线形态识别筛选股票

背景：最近A股这个市场，短线有点难做，稍微不注意就容易大面。自己的一些策略没之前那么好用。怎么个说法呢? 好的要么抢不到，好买到的不注意看就容易大面。盘中自己就在想，我能不能把主观看到的一些形态差的过滤掉，一些形态好的做推荐提示。虽然人肉看K线没问题，既然是做技术了，那肯定要用一些技术办法了。

这里提供一种思路，那继续用TA-Lib库来识别K线形态识别呗。

先介绍下TA-Lib.

TA-Lib（Technical Analysis Library）是一个广泛应用于金融市场分析的开源工具库，支持多种技术指标计算和K线形态识别。TA-Lib 提供超过 150 种技术指标（如MACD、RSI）和 60+种K线形态识别函数。

关于技术指标（如MACD、RSI）我之前的文章讲过一些，这里就不细讲了，感兴趣看之前文章。这篇文章主要讲K线形态识别。

常用K线形态函数

CDLHAMMER
: 锤子线（看涨反转）
CDLSHOOTINGSTAR
: 流星线（看跌反转）
CDLENGULFING
: 吞没形态
CDLMORNINGSTAR
: 早晨之星（看涨）
CDLDOJI
: 十字星

函数返回值为 整数数组，如 100 表示看涨信号，-100 表示看跌信号，0 表示无信号。

那是不是意味着熟悉了这些常用的函数，对股票用K线图形态就能做一些初步的筛选了。

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最后提供一个简单例子，仅供参考思路。希望对大家有所启发

import akshare as ak
import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go
import talib
import pandas as pd
from datetime import datetime





    
st.set_page_config(page_title="A股K线形态识别", layout="wide")
st.title("A股K线形态识别")

# 侧边栏参数设置
with st.sidebar:
    st.header("⚙️ 参数设置")
    symbol = st.text_input("股票代码", "600519")
    start_date = st.date_input("开始日期", datetime(2024, 10, 8))
    end_date = st.date_input("结束日期", datetime.now())


# 获取A股历史数据（使用stock_zh_a_history接口）
def get_stock_data(symbol, start, end):
    """获取A股前复权数据"""
    try:
        code = f"{symbol}"
        df = ak.stock_zh_a_hist(
            symbol=code, period="daily",
            start_date=start.strftime("%Y%m%d"),
            end_date=end.strftime("%Y%m%d"),
            adjust="qfq"
        )
        df = df.rename(columns={
            '日期': 'date', '开盘': 'open', '收盘': 'close',
            '最高': 'high', '最低': 'low', '成交量': 'volume'
        })
        df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
        return df.set_index('date').sort_index()
    except Exception as e:
        st.error(f"数据获取失败：{str(e)}")
        return None


data = get_stock_data(symbol,start_date, end_date)

if data is not None:
    # 识别锤子线形态
    hammer_signals = talib.CDLHAMMER(data['open'], data['high'], data['low'], data['close'])
    signals = data[hammer_signals == 100]

    # 创建Plotly图表
    fig = go.Figure()

    # 绘制K线
    fig.add_trace(go.Candlestick(
        x=data.index,
        open=data['open'],
        high=data['high'],
        low=data['low'],
        close=data['close'],
        name='K线',
        increasing_line_color='red',
        decreasing_line_color='green'
    ))

    # 标记锤子线信号
    if not signals.empty:
        fig.add_trace(go.Scatter(
            x=signals.index,
            y=signals['low'] * 0.98,
            mode='markers',
            marker=dict(
                color='rgba(0, 150, 0, 0.8)',
                size=12,
                symbol='triangle-up',
                line=dict(width=1, color='DarkSlateGrey')



    
            ),
            name='锤子线信号'
        ))

    # 图表布局优化
    fig.update_layout(
        title=f"{symbol}周期K线图 - 锤子线信号",
        xaxis=dict(
            type='date',
            rangeslider=dict(visible=False),
            title_text="日期"
        ),
        yaxis=dict(title_text="价格（前复权）"),
        hovermode="x unified",
        template="plotly_dark",
        height=600,
        margin=dict(l=50, r=50, b=50, t=100)
    )


    # 显示图表
    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

    # 显示信号明细
    st.subheader("📋 信号明细")
    if not signals.empty:
        st.dataframe(
            signals.style.applymap(
                lambda x: "background-color: #2c5f2d",
                subset=['close']
            ),
            column_order=['open', 'high', 'low', 'close'],
            use_container_width=True
        )
    else:
        st.warning("当前参数范围内未检测到锤子线信号")

量化横行的时代，短线生态有点恶劣。对散户来说，也许，中长线趋势价值投机才是正确的姿势。也许