Python + AI 分析 K 線圖

 

用 Python 分析 K 線圖，生成策略解說

1️⃣ 為什麼要分析 K 線？

K 線（Candlestick）是金融市場最直觀的圖表工具，可以呈現：

• 開盤價、收盤價

• 最高價、最低價

• 成交量

透過 K 線，可以快速掌握市場多空力量、趨勢反轉點、以及可能的交易機會。

---

2️⃣ 用 Python 取得股價資料

import yfinance as yf
import pandas as pd

symbol = "NVDA"
df = yf.download(symbol, start="2023-01-01", end="2025-09-01", auto_adjust=False)

# 扁平化欄位
df.columns = [col[0] for col in df.columns]

# 確認欄位
print(df.head())

✅ 註：扁平化欄位後，你就可以直接用 'Open'、'Close' 等欄位進行運算。

---

3️⃣ 畫 K 線圖 + 移動平均線

import mplfinance as mpf

# 加上簡單移動平均線
df['MA10'] = df['Close'].rolling(10).mean()
df['MA50'] = df['Close'].rolling(50).mean()

mpf.plot(
    df,
    type='candle',
    style='yahoo',
    title=f"{symbol} K 線圖",
    volume=True,
    mav=(10, 50)  # 顯示 MA10 與 MA50
)

---

4️⃣ 基本策略解說

在 AI 或 Python 分析 K 線時，常見簡單策略：

策略名稱	說明
均線交叉	短期均線上穿長期均線 → 買進；下穿 → 賣出
RSI 超買超賣	RSI > 70 → 過熱賣出，RSI < 30 → 超賣買進
成交量突破	成交量大幅增加 → 潛在價格突破信號
K 線型態分析	例如「吞沒型」或「十字星」提示反轉點

---

5️⃣ 用 AI 生成交易信號

可以用簡單的 條件邏輯 + AI 模型：

# 例：均線交叉信號
df['Signal'] = 0
df.loc[df['MA10'] > df['MA50'], 'Signal'] = 1   # 買進
df.loc[df['MA10'] < df['MA50'], 'Signal'] = -1  # 賣出

AI 模型可進一步：

• 分析 K 線圖像特徵（卷積神經網路 CNN）

• 預測下一根 K 線漲跌機率

• 結合成交量、技術指標生成策略建議

---

6️⃣ 建議練習方向

1. 使用不同股票測試策略效果

2. 結合更多技術指標：MACD、布林通道、ATR 等

3. 嘗試簡單的機器學習分類器（Logistic Regression、Random Forest）預測漲跌

4. 將策略轉成每日操作表（Excel/Pandas）