pivot函数的作用（pivot函数 python）



支撑位和阻力位是什么？

在股票交易中，支撑位和阻力位是两个非常重要的概念。支撑位（Support Level）指的是股票价格在下跌过程中可能遇到的“底部”，在这个位置，买方的力量可能增强，价格有望反弹。阻力位（Resistance Level）则是价格在上涨过程中可能遇到的“顶部”，在这个位置，卖方可能发力，阻止价格进一步上涨。

这些点位非常重要，因为很多投资者都会根据它们进行交易决策。识别支撑位和阻力位，可以帮助我们判断合适的买卖时机，提高交易成功率。

如何计算支撑位和阻力位？

我们今天使用的是一种经典的计算方法，叫做枢轴点（Pivot Point）计算法。它基于前一个交易日的高价、低价和收盘价，计算出枢轴点以及多个级别的支撑位和阻力位。计算公式如下：

1.枢轴点（Pivot Point, P）： P = (高点 + 低点 + 收盘价) / 3

2.第一阻力位（R1）： R1 = 2 * P - 低点 

3.第一支撑位（S1）： S1 = 2 * P - 高点 

4.第二阻力位（R2）： R2 = P + (高点 - 低点) 

5.第二支撑位（S2）： S2 = P - (高点 - 低点) 

6.第三阻力位（R3）： R3 = P + 2 * (高点 - 低点) 

7.第三支撑位（S3）： S3 = P - 2 * (高点 - 低点) 

通过这些公式，我们可以预测当天股票价格的波动范围。支撑位代表价格可能获得支撑并反弹的点，而阻力位则代表价格可能遇到压力而回落的点。

如何在股票分析中应用这些点位？

支撑位和阻力位是交易中的重要参考。当价格接近支撑位时，可能意味着价格下跌动力减弱，适合考虑买入。当价格接近阻力位时，可能表示上涨乏力，可以考虑卖出。此外，这些点位也是设置止损和止盈的良好位置，帮助我们有效控制风险。

用Python实现计算

接下来我们用Python实现这些计算。即使你对编程不熟悉，也不用担心，我会尽量讲解得通俗易懂。

1. 导入必要的库

import yfinance

import pandas as pd

我们用yfinance获取股票数据，并用pandas进行数据处理。

2. 获取股票历史数据

stock = input('请输入股票代码：')

ticker = yfinance.Ticker(stock)

df = ticker.history(period='2d')

我们让用户输入股票代码，并获取最近两个交易日的数据。这样可以用前一个交易日的数据来计算支撑位和阻力位。

3. 提取前一交易日的数据

last_day = df.iloc[-2]

high = last_day['High']

low = last_day['Low']

close = last_day['Close']

我们取出前一交易日的高价、低价和收盘价，作为计算的基础。

4. 计算枢轴点和支撑/阻力位

pivot = (high + low + close) / 3

r1 = 2* pivot - low

s1 = 2* pivot - high

r2 = pivot + (high - low)

s2 = pivot - (high - low)

r3 = pivot + 2* (high - low)

s3 = pivot - 2* (high - low)

按照前面的公式，我们计算出枢轴点和各级支撑位、阻力位。

5. 显示计算结果

print(f'枢轴点（P）：{pivot:.2f}')

print(f'第一阻力位（R1）：{r1:.2f}')

print(f'第一支撑位（S1）：{s1:.2f}')

print(f'第二阻力位（R2）：{r2:.2f}')

print(f'第二支撑位（S2）：{s2:.2f}')

print(f'第三阻力位（R3）：{r3:.2f}')

print(f'第三支撑位（S3）：{s3:.2f}')

运行这段代码后，我们会在控制台看到计算出的支撑位和阻力位。

实际应用中的注意事项

在实际交易中，支撑位和阻力位通常需要结合其他技术指标一起使用，比如成交量、移动平均线等。此外，不同市场环境下，这些点位的有效性也有所不同。在强势行情中，阻力位可能会被突破，而在弱势行情中，支撑位也可能失效。

风险控制非常重要，即使我们有了支撑位和阻力位的参考，也要合理设置止损和止盈，避免情绪化交易。

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