关于股票多周期均线粘合的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
股票多周期均线粘合
# 导入函数库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
df = pd.read_csv('000300.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 计算多周期均线
df['ma5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['ma10'] = df['close'].rolling(10).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(20).mean()
df['ma30'] = df['close'].rolling(30).mean()
# 绘制股票收盘价和多周期均线
plt.figure(figsize=(15, 8))
plt.plot(df.index, df['close'], label='close')
plt.plot(df.index, df['ma5'], label='ma5')
plt.plot(df.index, df['ma10'], label='ma10')
plt.plot(df.index, df['ma20'], label='ma20')
plt.plot(df.index, df['ma30'], label='ma30')
plt.legend()
plt.show()
# 计算多周期均线粘合
df['ma_diff'] = df['ma5'] - df['ma10']
df['ma_diff_signal'] = np.sign(df['ma_diff'])
df['ma_diff_signal'].replace(to_replace=0, method='ffill', inplace=True)
# 绘制多周期均线粘合
plt.figure(figsize=(15, 8))
plt.plot(df.index, df['ma_diff_signal'], label='ma_diff_signal')
plt.legend()
plt.show()
多周期均线之间关系的重要性
因为小周期形成的价格走势时间短，看不出大方向的趋势，这时候如果关注小周期，有可能K线反映出来的是错误的信号，因此看大周期的均线可以给你提供一个方向性的引导。
太小的趋势，随机性太强交易不了，如果是炒股，还要考虑次日才能离场。
所以虽是用小周期交易，但是也要选择稳定趋势，提高自己盈利的概率。
多周期均线粘合公式
选股公式如下：
AMOV:V*(O+C)/2,C星务管绍OLORFFCCCC;
AMV1:SU质区M(AMOV,3错土刘陆仍犯极娘渐顶0)/SUM(V,30),COLORYELLOW;
AMV2:SUM(AMOV,60)/SUM(V,60),COLORFF00FF;
AMV3:SUM(AMOV,90)/SUM(V,90),COLORGREEN;
AMV4:SUM(AMOV,120)/SUM(V,120),COLORBLUE;
CONDTION_A:=MAX(MAX(MAX(AMV1,AMV2),AMV3),AMV4);
CONDTION_B:来自=MIN(MIN(MIN(AMV1,AMV2),AMV3),AMV4);
CONDTION_C:=(CONDTION_A-CONDTION_B)/CONDTION_B*100<=1;{这里的数值1可以修改为你的经验值，表示最大和最小两条线的距离}
CONDTION:BARSLAST(CONDTION_C)<=5AND CROSS(AM同煤态殖久下OV,CONDTION_A);
{这里的数值5可以修改为提太钢罗助小获你的经验值，表示粘合条件满足距离现在的周期数，因为粘合和金叉很少同时出现、大多数会有一个间隔期}
副图指标公式如下：（如果想在副图里面添加其他内容，可以另外修改实构）
AMOV:V*(O+C)/2,COLORFFCCCC;
AMV1:SUM(一决识把示然AMOV,30)/SUM(V,30),COLORYELLOW几;
AMV2:SUM(AM件车烟丰命讲吃核置OV,60)/SUM(V,60),COLORFF00FF;
AMV3:SUM(AMOV,90)/SUM(V,90),C双材拉些夫获片实静少策OLORGREEN;
AMV4:SU均丝美略沿采M(AMOV,120)/SUM(V,120),COLORBLUE;
