股市能量场理论Python实战指南

目录 一、传统指标的局限性1. 常见指标分析2. 核心痛点 二、能量场理论：重新定义市场动力学1.理论基础与创新点能量守恒定律的金融化：核心逻辑： 2.指标公式与计算步骤能量场强度（Energy Field Intensity, EFI） 3.Python代码实现（核心逻辑） 在股票交易中，传统技术指标（如MACD、RSI）常因滞后性错过最佳买卖点。本文将融合物理学中的能量场理论，提出一个创新指标——市场能量潮（Market Energy Tide, MET），通过量化价格、成交量、波动率的能量转换，提前识别趋势转折点。文末提供可直接运行的Python代码，助你实战验证。

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一、传统指标的局限性 1. 常见指标分析 趋势线斜率：依赖主观画线，难以量化；RSI/MACD：基于历史价格计算，信号滞后；波动率指标（ATR）：反映幅度但无法预判方向。 2. 核心痛点 维度单一：仅考虑价格或成交量；噪声干扰：震荡市中假信号频发；缺乏能量视角：未衡量市场多空力量的“积蓄-爆发-衰竭”过程。

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二、能量场理论：重新定义市场动力学 1.理论基础与创新点 能量守恒定律的金融化：

将价格动能（K）、成交量势能（V）、波动率热能（H）视为市场能量的三大来源，三者相互转化，形成「能量场」。

价格动能（K）：价格变化的加速度（二阶导数），代表趋势惯性。成交量势能（V）：成交量对价格变化的支撑强度，类似“燃料”。波动率热能（H）：市场情绪的热度，高波动率加速能量释放。 核心逻辑： 能量积累阶段：价格缓涨+缩量+低波动 → 能量场积蓄。能量爆发阶段：价格陡升+放量+高波动 → 能量释放，进入主升浪。能量衰竭阶段：价格滞涨+量能背离 → 能量场衰减，趋势反转。 2.指标公式与计算步骤 能量场强度（Energy Field Intensity, EFI）

E F I t = α ⋅ K t + β ⋅ V t + γ ⋅ H t EFI_t=α⋅K _t+β⋅V_t+γ⋅H_t EFIt​=α⋅Kt​+β⋅Vt​+γ⋅Ht​

参数： α,β,γ 为权重系数（默认各1/3，可优化）。 K t = d 2 P / d t 2 K_t=d^2P/dt^2 Kt​=d2P/dt2（价格二阶导数，反映加速度）。 V t = 成交 量 t / E M A ( 成交量 , N ) V_t=成交量_t/EMA(成交量,N) Vt​=成交量t​/EMA(成交量,N)（成交量相对强度）。 H t = A T R t / E M A ( A T R , N ) H_t=ATR_t/EMA(ATR,N) Ht​=ATRt​/EMA(ATR,N)（波动率相对强度）。 动态调整权重： 当 V t V_t Vt​>1（放量）时，提高 β 权重，强化量能影响；当 H t H_t Ht​>1（高波动）时，降低γ 权重，避免噪声干扰。 信号规则 买入信号： EFI > 0.6 且能量方向向上，成交量突破前高。卖出信号： EFI < 0.4 且能量方向向下，价格-EFI顶背离。 3.Python代码实现（核心逻辑） import yfinance as yf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec # 计算ATR(平均真实波幅) def calculate_ATR(df, period=14): df['H-L'] = df['High'] - df['Low'] df['H-PC'] = abs(df['High'] - df['Close'].shift(1)) df['L-PC'] = abs(df['Low'] - df['Close'].shift(1)) df['TR'] = df[['H-L', 'H-PC', 'L-PC']].max(axis=1) df['ATR'] = df['TR'].rolling(period).mean() return df.drop(['H-L', 'H-PC', 'L-PC', 'TR'], axis=1) # 市场能量潮(MET)指标计算 def calculate_MET(df, period=14): # 价格二阶导数（使用5日均线的加速度） df['MA5'] = df['Close'].rolling(5).mean() df['Price_Derivative2'] = df['MA5'].diff().diff() # 成交量势能 df['Volume_EMA'] = df['Volume'].ewm(span=period).mean() df['V_t'] = df['Volume'] / df['Volume_EMA'] # 波动率热能（ATR相对强度） df = calculate_ATR(df, period) df['ATR_EMA'] = df['ATR'].ewm(span=period).mean() df['H_t'] = df['ATR'] / df['ATR_EMA'] # 动态权重调整 df['Beta'] = np.where(df['V_t'] > 1, 0.5, 0.3) df['Gamma'] = np.where(df['H_t'] > 1, 0.2, 0.3) df['Alpha'] = 1 - df['Beta'] - df['Gamma'] # 标准化处理（消除量纲影响） df['Price_Derivative2_norm'] = (df['Price_Derivative2'] - df['Price_Derivative2'].rolling(50).mean()) / df[ 'Price_Derivative2'].rolling(50).std() df['V_t_norm'] = (df['V_t'] - df['V_t'].rolling(50).mean()) / df['V_t'].rolling(50).std() df['H_t_norm'] = (df['H_t'] - df['H_t'].rolling(50).mean()) / df['H_t'].rolling(50).std() # 计算能量场强度EFI df['EFI'] = df['Alpha'] * df['Price_Derivative2_norm'] + df['Beta'] * df['V_t_norm'] + df['Gamma'] * df['H_t_norm'] # 计算MET方向（3日EMA平滑） df['MET_Direction'] = df['EFI'].diff().ewm(span=3).mean() # 生成交易信号 df['Buy_Signal'] = (df['EFI'] > 0.6) & (df['MET_Direction'] > 0) df['Sell_Signal'] = (df['EFI'] < 0.4) & (df['MET_Direction'] < 0) return df # 可视化函数 def visualize_MET(df, ticker): plt.figure(figsize=(16, 12)) gs = gridspec.GridSpec(3, 1, height_ratios=[3, 1, 2]) # 价格走势和交易信号 ax1 = plt.subplot(gs[0]) ax1.plot(df['Close'], label='Price', linewidth=1) ax1.scatter(df.index[df['Buy_Signal']], df['Close'][df['Buy_Signal']], marker='^', color='g', s=100, label='Buy Signal') ax1.scatter(df.index[df['Sell_Signal']], df['Close'][df['Sell_Signal']], marker='v', color='r', s=100, label='Sell Signal') ax1.set_title(f'{ticker} Price with MET Signals') ax1.legend() # 能量场强度EFI ax2 = plt.subplot(gs[1]) ax2.plot(df['EFI'], label='Energy Field Intensity', color='purple') ax2.axhline(0.6, linestyle='--', color='orange') ax2.axhline(0.4, linestyle='--', color='blue') ax2.fill_between(df.index, df['EFI'], 0.6, where=(df['EFI'] >= 0.6), facecolor='red', alpha=0.3) ax2.fill_between(df.index, df['EFI'], 0.4, where=(df['EFI'] <= 0.4), facecolor='green', alpha=0.3) ax2.set_ylim(0, 1) ax2.legend() # MET方向 ax3 = plt.subplot(gs[2]) ax3.bar(df.index, df['MET_Direction'], color=np.where(df['MET_Direction'] > 0, 'g', 'r')) ax3.set_title('MET Direction (Energy Flow)') plt.tight_layout() plt.show() # 主程序 if __name__ == "__main__": # 参数设置 ticker = '002364.yahoo' # 改为你要分析的股票代码 start_date = '2025-01-01' end_date = '2025-03-02' # 获取数据 print(f"Downloading {ticker} data...") df = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date) # 计算指标 print("Calculating MET indicators...") df = calculate_MET(df) # 可视化结果 print("Generating visualization...") visualize_MET(df, ticker) # 显示最近20天的EFI值 print("\nRecent EFI Values:") print(df[['Close', 'EFI', 'MET_Direction']].tail(20))