Python找到股票的支撑位和压力位!枢轴点短线战法!

经常有小伙伴问：“股票的支撑位、压力位怎么找？有没有办法用Python 程序自动算出来？”

今天就来讲讲这个战法---枢轴点短线战法。

首先，为什么支撑/压力不是一条线，而是一个“区域”？

很多人一开始会画一条直线：比如某个高点画水平线就是压力。问题是，股价从来不会乖乖地停在那条线，往往会有点“虚破”或者“差一点到”。

所以，正确的做法是把支撑/压力看成“区间（zone）”。常见的做法是用波动率（比如 ATR）来决定这个区间的宽度。这样画出来的带子更贴近真实市场。

接下来代码的实现：

我这里用的行情数据源是xtquant + miniQMT。 后续示例里会用到一些常见的 Python 库：pandas, numpy, matplotlib，进阶部分还会涉及 scipy, sklearn。在实际运行代码之前，记得先把环境配置好：

这样就能避免因为依赖缺失导致的报错啦。以下是一个基于xtquant + miniQMT获取股票行情的方法，后面的行情Dataframe数据都会通过这个方法来获取：

枢轴点（Pivot Points，日/周/月）原理：经典交易员手法，基于上一个周期的 High/Low/Close 计算中心点 PP 与 R1/S1、R2/S2 等。简单、易解释，适合做日内或日线短期阻力。

lR = Resistance 阻力位

lS = Support  支撑位

lPP = Pivot Point 枢轴点/中轴价

公式详解：

在枢轴点里计算了PP, R1, S1, R2, S2 五条线，公式如下：

这是当天的中轴价格。可以简单理解为“当天价格的平均水平”。

第一阻力位 R1：

高于PP，第一个压力区。通常价格接近 R1 时，如果反转下跌，说明压力有效。

第一支撑位S1：

低于PP，第一个支撑区。价格接近 S1，如果反弹，说明支撑有效。

第二阻力位R2：

高于PP 的强化压力位，比 R1 更强，突破难度大。

第二支撑位S2：

低于PP 的强化支撑位，比 S1 更强。

基本用法：

（1）短线交易：

当天价格接近S1/S2 → 可以观察是否出现买入信号。

当天价格接近R1/R2 → 可以观察是否出现卖出信号

（2）趋势判断：

收盘价> PP → 市场偏多

收盘价< PP → 市场偏空

（3）突破策略：

价格突破R2 → 强势上涨

价格跌破S2 → 强势下跌

（4）结合其他指标：

可以和均线、成交量、K线形态结合，提升准确性。

示例假设最后几天的枢轴点输出：

解读：

当天价格在190-210 区间波动 → 可视作正常区间。

突破220 或跌破 180 → 强趋势信号。

策略优点：

l简单直观，计算快速。

l易于结合日内交易策略。

策略缺点：

l仅用前一日数据，忽略长期趋势。

l在极端行情或高波动市场中，可能信号不够可靠。

进阶用法：

枢轴点本身只是参考位，如果不结合成交量、K 线形态等二次确认，贸然出手很容易被假信号误导。

1、判定条件（二次确认）

lK 线形态（如锤子线/射击之星）

l成交量（放量突破or 缩量反弹）

l技术指标（如RSI<30 配合 S1，信号更强）

不建议盲目挂单，而是观察。

2、止损设置

l在 S1 买入→ 止损放在 S2 下方

l在 R1 做空→ 止损放在 R2 上方

这样即便判断错，损失有限。

3、目标位选择

l在 S1 反弹买入→ 第一目标看 PP，再看 R1

l在 R1 回落做空→ 第一目标看 PP，再看 S1

4、突破vs 震荡

l震荡行情→ R1/S1 更有效，适合反转操作

l趋势行情→ R2/S2 更关键，突破后往往会加速

可以结合一个趋势指标（如MA20 或 ADX）：

l趋势强→ 用突破逻辑

l趋势弱→ 用反转逻辑

代码（按日枢轴）：

日线枢轴点结果如下：

周线枢轴点代码：

月线枢轴点代码：

多周期枢轴点对比（进阶）：

除了日枢轴（Daily Pivot），我们通常还会关注周枢轴（Weekly Pivot）、月枢轴（Monthly Pivot）。核心逻辑：

l日枢轴 → 适合日内、短线交易

l周枢轴 → 适合波段交易，能过滤掉部分日内噪音

l月枢轴 → 更像“大周期航向”，适合中线持仓参考

当不同周期的枢轴点在同一区间出现时，支撑/阻力更强（多周期共振）。

举例：

如果日线S1 ≈ 周线 PP → 支撑更可靠，反弹概率大

如果日线R2 ≈ 月线 R1 → 压力明显，突破难度大

实战建议：

先看大周期（月、周） → 确定市场大方向（偏多/偏空）；

再看小周期（日） → 找具体的入场点位；

这样避免“顺大势做小节奏”的错误。

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