內容大鋼
K線圖已經成為金融交易平台和圖表程序的關鍵組成部分。使用這些圖表，交易者們從中學習基礎模式，用於解釋價格走勢歷史，並預測未來市場。這本詳細的指南向投資組合經理、量化分析師、策略師和分析師展示了如何使用Python來識別、掃描K線圖模式，根據模式進行交易，並回測K線圖模式的盈利能力。
金融作家、交易顧問和機構市場策略師Sofien Kaabar在本書中展示了如何創建K線圖掃描器和指標，通過這些指標，我們可以比較不同模式的盈利能力。通過這本實踐指南，你還將探索一種類似K線圖的新型圖表系統，以及從未介紹過的新模式。
通過這本書，你將學會：
創建並理解經典和現代K線圖模式所需的條件。
學習這些模式背後的市場心理。
使用一個框架來學習如何進行交易策略的回測。
探索不同的圖表系統並理解它們的局限性
在Python中導入不同時間框架的OHLC歷史外匯數據。
使用演算法發現和再現模式。
學習模式的特性和應用。
作者介紹
(法)索菲恩·卡巴爾|責編:劉熾|譯者:倪賢豪//呂曉曦//王禕
索菲恩·卡巴爾（Sofien Kaabar）是一位金融領域的作者，交易顧問，還是一位專註于貨幣市場的機構市場策略師，他主要關注技術和量化方面的課題。Sofien致力於讓技術分析客觀化，為此，他使用那些與傳統的指標相媲美的技術指標，來創建清晰的、可被分析的信號條件，並將這些信號條件應用到技術分析中。
目錄
前言
第1章 使用Python導入和處理金融數據
1.1 環境安裝
1.2 創建數據導入演算法
1.3 全貌
1.4 總結
第2章 演算法思維和函數
2.1 編寫基礎函數
2.1.1 為數組增加列的函數
2.1.2 從數組中刪除列的函數
2.1.3 為數組添加行的函數
2.1.4 從數組中刪除行的函數
2.1.5 數值取整的函數
2.2 編寫識別信號的代碼
2.3 創建信號圖表
2.4 編寫業績評估函數
2.4.1 命中率
2.4.2 回報率
2.4.3 盈利因子
2.4.4 風險-收益比
2.4.5 交易次數
2.4.6 創建業績評估函數
2.4.7 一個假設的例子：評估業績
第3章 介紹技術分析
3.1 圖表分析
3.2 指標分析
3.2.1 移動平均線
3.2.2 相對強弱指標
3.3 模式識別
3.4 技術分析領域常見的陷阱
3.4.1 想要快速致富
3.4.2 強行解讀模式
3.4.3 「后見之明」偏見，夢想的破滅者
3.4.4 假設過去的事件一定會導致相同的未來結果
3.4.5 不必要地把事情變得複雜
3.5 技術分析的最佳實踐
3.5.1 利用多個不同的時間周期
3.5.2 使用多種策略和指標
3.5.3 針對當前市場環境使用正確類型的策略
3.5.4 不要低估默認參數
第4章 經典趨勢跟隨模式
4.1 Marubozu模式
4.2 三K線模式
4.3 Tasuki模式
4.4 三法模式
4.5 Hikkake模式
第5章 現代趨勢跟隨模式
5.1 五胞胎模式
5.2 雙重麻煩模式
5.3 瓶子模式
5.4 彈弓模式
5.5 H模式
第6章 經典逆向交易模式
6.1 十字星模式
6.1.1 蜻蜓十字
6.1.2 墓碑十字
6.1.3 一字星
6.1.4 雙十字
6.1.5 三星十字
6.2 孕線模式
6.3 頸線模式
6.4 鑷子模式
6.5 三明治模式
6.6 鎚頭模式
6.7 星形模式
6.8 穿刺模式
6.9 吞沒模式
6.10 棄嬰模式
6.11 陀螺模式
6.12 內部漲跌模式
6.13 塔形模式
第7章 現代逆向交易模式
7.1 雙胞胎模式
7.2 阻塞模式
7.3 狂喜模式
7.4 屏障模式
7.5 鏡像模式
7.6 收縮模式
第8章 進階K線圖表系統
8.1 Heikin-Ashi方法
8.1.1 檢測十字星模式
8.1.2 檢測TASUKI模式
8.1.3 檢測狂喜模式
8.1.4 檢測雙重麻煩模式
8.2 K型K線圖
8.2.1 檢測十字星模式
8.2.2 檢測TASUKI模式
8.2.3 檢測狂喜模式
8.2.4 檢測雙重麻煩模式
第9章 K線圖模式退出策略
9.1 對稱退出策略
9.2 固定持有期退出策略
9.3 變動持有期退出策略
9.4 混合退出策略
9.5 無視模式
第10章 基於K線圖的趨勢跟隨策略
10.1 將雙重麻煩模式與RSI結合
10.2 將三K線模式和移動平均線結合
10.3 將瓶子模式與隨機振蕩指標結合
10.4 將Marubozu模式與K的波動性帶結合
10.5 將H模式和趨勢強度指數相結合
第11章 基於K線圖的反轉策略
11.1 結合十字星模式和RSI
11.2 結合吞沒模式和布林帶
11.3 結合穿刺�
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