今天我用一件AI工具带你看懂股票的五年涨跌规律。无需金融基础,代码自动标注股价高低点和波浪走势,直接告诉你哪里该买、哪里该卖。文中包括可视化案例分析,文末附AI工具的完整代码。无论你是投资小白还是技术宅,10分钟就能掌握这套专业分析法!很多人以为股票分析需要看财报、盯新闻,其实AI就能从历史数据中发现规律。
就像中国平安近5年的走势,用Python代码扫描后,自动标注出8个关键转折点。

自动识别出中国平安的艾略特波浪关键点:
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0: 起始点 - 日期: 2020-03-23, 价格: ¥53.50
1: 波浪1顶点 - 日期: 2020-12-01, 价格: ¥76.96
2: 波浪2低点 - 日期: 2021-08-18, 价格: ¥47.06
3: 波浪3顶点 - 日期: 2022-02-11, 价格: ¥47.45
4: 波浪4低点 - 日期: 2022-10-31, 价格: ¥32.60
5: 波浪5顶点 - 日期: 2023-05-08, 价格: ¥49.53
A: 调整浪A低点 - 日期: 2024-01-10, 价格: ¥35.89
B: 调整浪B顶点 - 日期: 2024-05-20, 价格: ¥43.14
C: 调整浪C低点 - 日期: 2024-07-08, 价格: ¥38.76
其核心原理:通过极值点识别算法,找到价格波峰波谷,再匹配经典波浪理论模型。
理论起源:20 世纪 30 年代大萧条时期,拉尔夫・纳尔逊・艾略特养病期间研究市场图表,发现金融市场运动存在可预测模式,创立该理论。
经过很多年的发展,基于艾略特波浪理论,艾略特波浪振荡器(Elliott Wave Oscillator)成为了一种比较成熟的技术分析工具,旨在帮助交易者识别市场趋势和潜在的反转点。
理论核心:市场受投资者心理驱动,按可预测周期运动,形成乐观和悲观情绪的波浪,呈现重复模式。基本模式由 5 个推动浪(与趋势同向)和 3 个调整浪(与趋势反向)构成。

EWO 的计算公式如下:
通过这种方式,EWO 可以帮助交易者识别市场的动量变化,进而做出相应的交易决策。

EWO 的具体应用:
EWO 通过测量市场的动量和波动性,提供了一个简单的方式来分析价格走势,并帮助交易者做出更明智的交易决策。贵州茅台(600519)近5年的走势,用Python代码扫描后,自动标注出8个关键转折点。

自动识别出的贵州茅台艾略特波浪关键点:
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0: 起始点 - 日期: 2020-03-19, 价格: ¥894.84
1: 波浪1顶点 - 日期: 2021-01-19, 价格: ¥1826.41
2: 波浪2低点 - 日期: 2021-08-20, 价格: ¥1420.27
3: 波浪3顶点 - 日期: 2021-12-24, 价格: ¥2013.05
4: 波浪4低点 - 日期: 2022-03-15, 价格: ¥1470.73
5: 波浪5顶点 - 日期: 2022-06-30, 价格: ¥1896.51
A: 调整浪A低点 - 日期: 2022-10-31, 价格: ¥1251.97
B: 调整浪B顶点 - 日期: 2023-07-28, 价格: ¥1809.01
C: 调整浪C低点 - 日期: 2024-01-17, 价格: ¥1521.21
波浪结构分析理论:推动浪中,1 浪常被忽视,2 浪回调不超 1 浪起点,3 浪最强最长,4 浪调整不进入 1 浪区间(除特殊对角三角形),5 浪常现技术指标背离和热情消退。调整浪中,A 浪是峰值后的首次下跌,B 浪是短暂回升但不及前高,C 浪是最终下跌,常达到或超过 A 浪低点。
通过代码分析,我们发现:
而美股特斯拉(TSLA)近5年的走势,同样用工具扫描后,自动标注出8个关键转折点。

自动识别出Tesla.Inc的艾略特波浪关键点:
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0: 起始点 - 日期: 2020-03-18, 价格: ¥24.08
1: 波浪1顶点 - 日期: 2020-11-30, 价格: ¥189.20
2: 波浪2低点 - 日期: 2021-03-08, 价格: ¥187.67
3: 波浪3顶点 - 日期: 2021-11-04, 价格: ¥409.97
4: 波浪4低点 - 日期: 2022-05-24, 价格: ¥209.39
5: 波浪5顶点 - 日期: 2022-08-15, 价格: ¥309.32
A: 调整浪A低点 - 日期: 2023-01-03, 价格: ¥108.10
B: 调整浪B顶点 - 日期: 2023-07-18, 价格: ¥293.34
C: 调整浪C低点 - 日期: 2024-01-25, 价格: ¥182.63
小白可直接套用:当代码标注出"C浪低点"时,往往是中长期入场信号。那么下一个低点就需要用工具来寻找。
1. 安装Python(2分钟)
官网下载地址:https://www.python.org/downloads/
勾选“Add Python to PATH”(否则后续会报错)
测试安装成功:
2. 安装依赖库(1行命令)
打开电脑「命令提示符」(Win键+R → 输入cmd
),粘贴以下命令:
pip install yfinance numpy matplotlib scipy pandas
3. 验证安装(1分钟)
输入以下命令不报错即说明环境配置完成:
import yfinance as yf print("环境OK!")
1. 数据获取模块
stock = yf.download('600519.SS', start='2020-01-01', end='2025-03-28')
修改股票代码:
2. 极值点扫描(核心算法)
peaks, _ = find_peaks(prices, distance=55) # distance=55表示至少间隔55天
troughs, _ = find_peaks(-prices, distance=55)
参数调整指南:
3. 波浪自动标注(AI核心逻辑)
def identify_elliott_waves(...):
wave_labels = [
{'label': '1', 'description': '第一浪起点'},
{'label': 'A', 'description': '回调浪低点'}
]
输出结果说明:
1. 如何运行代码?
- 新建文件ElliotWave.py,粘贴完整代码;
2. 没有显示图表?
添加这行代码强制显示:
3. 数据获取失败?
4. 如何保存结果?
plt.savefig('茅台波浪分析.png')
pd.DataFrame(wave_labels).to_csv('波浪节点.csv')
5. 想分析其他指标?
- MACD版本:替换
find_peaks
为talib.MACD();
- 均线版本:添加
prices.rolling(20).mean()。
叠加多周期验证:同时运行distance=20
和distance=120
,确认买卖点共振
人工复核信号:标注的“第3浪”需满足:涨幅>第1浪的1.5倍;
规避假突破:当价格突破前高但成交量下降时,忽略该信号。
立刻实操:到文末下载源代码,替换stock_code
为你关注的股票,运行查看结果!
选股建议:优先选择沪深300成分股(数据更稳定)
参数灵活调整,适配多种投资风格,案例如下:
风险提示:历史规律≠未来收益,建议结合基本面使用。
几年前,量化团队用类似的波浪分析模型,在茅台等白酒股低位时精准捕捉到上涨趋势,帮助投资者获得3倍收益。
今天分享的这套Python工具,正是从专业量化策略中简化出的核心功能,它将复杂的波浪理论转化为可执行的算法,让你用科技手段规避人性弱点。
这个工具的5大核心价值:
1. 零门槛使用,告别复杂软件
- 无需Wind/同花顺付费账号,只需安装Python和5个免费库;
- 代码已封装成函数,替换股票代码即可分析任意标的(A股/港股/美股/加密货币)。
2. AI标注关键转折点,避免主观误判
3. 可视化报告一键生成,秒懂买卖信号
输出结果包含:
4. 成本极低,性能碾压传统工具
对比主流量化平台:
5. 进阶应用方向(高阶玩家必备)
组合分析:同时运行10只股票,自动筛选出波浪结构最清晰的标的。
量价验证:在波浪节点处叠加成交量指标(需添加3行代码)。
机器学习优化:用LSTM模型预测第5浪高度(需扩展数据集)。
正如巴菲特所说:"风险来自你不知道自己在做什么。"这套代码的价值,在于用算法清晰界定"哪里是历史规律中的机会",而最终决策权永远在你手中。
以上的代码可直接下载完整源文件,或在我的Google Colab中查看,内附中文构建说明。

立即行动:今天花10分钟运行代码,生成你的第一份波浪分析报告。
迭代学习:每周回测一次,记录信号准确率(建议用Excel跟踪)。
谨慎实操:首次建议用模拟盘验证,熟悉信号滞后性特点。
如觉得对您有所帮助,只需请我喝杯
咖啡。下载地址如下: