def gtrend1(shigh, slow):
'''
江恩1周期趋势线
#返回trend线,top,bottom线
返回trend线，使用时可用strend2来判断当前趋势，当up时当前点为高点，down时为低点
如果要找到高点之前的地点，可以用strend2作为选择，找到这些点，然后extend2next
如: t1=strend2(gtrend)
thigh = np.select([t1>0],[gtrend])
thigh = extend2next(thigh)
如此就取到了高点序列，同理可得到低点序列
一日摆动由江恩定义. 1日转向图.
上升日(Up down:UD): 高点高,低点高
下降日(Down day:DD): 高点低,低点低
外延日(Outside day,OD):高点高,低点低
内移日(Inside day:ID):高点低,低点高
上升日则趋势线移动到高点,下降日则趋势线移动到低点
上升趋势中的外延日,如果先高后低,则移动到低点,否则移动到高点,#这里简单起见,都算延续趋势
下降趋势中的外延日,如果先低后高,则移动到高点,否则移动到高点,#这里简单起见,都算延续趋势
忽略内移日
top:上行中的高点,或转为下行前的上一个高点
bottom: 下行中的低点,或转为上行前的上一个低点
'''
dup = gand(shigh > rollx(shigh), slow > rollx(slow))
ddown = gand(shigh < rollx(shigh), slow < rollx(slow))
dexpand = gand(shigh > rollx(shigh), slow < rollx(slow))
#dinside = gand(shigh<rollx(shigh),slow>rollx(slow)) #忽略
#先不计扩张日，得到原始趋势
st = np.select([dup, ddown], [shigh, slow], 0)
st = extend2next(st)
t1 = strend2(st)
st2 = np.select(
[dup, gand(dexpand, t1 > 0), ddown,
gand(dexpand, t1 < 0)], [shigh, shigh, slow, slow])
#st_top = np.select([dup,gand(dexpand,t1>0)],[shigh,shigh])
#st_bottom = np.select([ddown,gand(dexpand,t1<0)],[slow,slow])
st2 = extend2next(st2)
#st_top = extend2next(st_top)
#st_bottom = extend2next(st_bottom)
return st2 #,st_top,st_bottom
def gtrend1(shigh,slow):
'''
江恩1周期趋势线
#返回trend线,top,bottom线
返回trend线，使用时可用strend2来判断当前趋势，当up时当前点为高点，down时为低点
如果要找到高点之前的地点，可以用strend2作为选择，找到这些点，然后extend2next
如: t1=strend2(gtrend)
thigh = np.select([t1>0],[gtrend])
thigh = extend2next(thigh)
如此就取到了高点序列，同理可得到低点序列
一日摆动由江恩定义. 1日转向图.
上升日(Up down:UD): 高点高,低点高
下降日(Down day:DD): 高点低,低点低
外延日(Outside day,OD):高点高,低点低
内移日(Inside day:ID):高点低,低点高
上升日则趋势线移动到高点,下降日则趋势线移动到低点
上升趋势中的外延日,如果先高后低,则移动到低点,否则移动到高点,#这里简单起见,都算延续趋势
下降趋势中的外延日,如果先低后高,则移动到高点,否则移动到高点,#这里简单起见,都算延续趋势
忽略内移日
top:上行中的高点,或转为下行前的上一个高点
bottom: 下行中的低点,或转为上行前的上一个低点
'''
dup = gand(shigh>rollx(shigh),slow>rollx(slow))
ddown = gand(shigh<rollx(shigh),slow<rollx(slow))
dexpand = gand(shigh>rollx(shigh),slow<rollx(slow))
#dinside = gand(shigh<rollx(shigh),slow>rollx(slow)) #忽略
#先不计扩张日，得到原始趋势
st = np.select([dup,ddown],[shigh,slow],0)
st = extend2next(st)
t1 = strend2(st)
st2 = np.select([dup,gand(dexpand,t1>0),ddown,gand(dexpand,t1<0)],[shigh,shigh,slow,slow])
#st_top = np.select([dup,gand(dexpand,t1>0)],[shigh,shigh])
#st_bottom = np.select([ddown,gand(dexpand,t1<0)],[slow,slow])
st2 = extend2next(st2)
#st_top = extend2next(st_top)
#st_bottom = extend2next(st_bottom)
return st2 #,st_top,st_bottom
def organize_net_array(self, date_manager):
''' 根据date_manager和vhistory获得净值数组(坐标与dates相一致)
'''
rev = np.zeros(len(date_manager), int)
self.vhistory[0].date = date_manager.begin
try:
for b in self.vhistory: #第一个是初始值
index = date_manager.get_index(b.date)
rev[index] = b.value
except: #错误的时候才有可能，利润无限高
print u'溢出了:', b.value
rev = extend2next(rev)
return rev
def organize_net_array(self,date_manager):
''' 根据date_manager和vhistory获得净值数组(坐标与dates相一致)
'''
rev = np.zeros(len(date_manager),int)
self.vhistory[0].date = date_manager.begin
try:
for b in self.vhistory: #第一个是初始值
index = date_manager.get_index(b.date)
rev[index] = b.value
except: #错误的时候才有可能，利润无限高
print u'溢出了:',b.value
rev = extend2next(rev)
return rev
