Python:江恩 9 平方 - Python

简介

本文将介绍基于 Python 的江恩 9 平方技术以及如何在 Python 中使用该技术进行分析和预测。江恩 9 平方是借助数学家和技术分析师 W.D. Gann 的理论而发展起来的一种技术指标，用于预测金融市场的价格和趋势。

江恩 9 平方原理

江恩 9 平方的原理基于 Gann 平方理论，它通过将时间和价格投影到一个二维平面上，并利用数学公式和几何图形来分析市场趋势。江恩 9 平方将时间和价格分别划分为 9 个等分，并以 1:1 的比例绘制价格和时间线。这使得分析师可以通过观察价格和时间线的交点和形态来预测市场的未来走势。

在 Python 中使用江恩 9 平方

要在 Python 中使用江恩 9 平方进行分析和预测，可以使用以下步骤：

安装必要的库

在 Python 中，我们可以使用一些库来计算江恩 9 平方和绘制相关的图形。安装这些库可以使用以下命令：

pip install numpy
pip install matplotlib

导入必要的库

在 Python 脚本中，我们需要导入 numpy 和 matplotlib 这两个库来进行计算和绘图。使用以下语句导入这些库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

计算江恩 9 平方

要计算江恩 9 平方，我们需要先确定价格和时间的范围，并将其分割为 9 个等分。然后，根据数学公式计算每个点的坐标。可以使用以下代码片段计算江恩 9 平方点的坐标：

price_range = np.linspace(min_price, max_price, 9)  # 设置价格范围
time_range = np.linspace(min_time, max_time, 9)  # 设置时间范围

price_points = []
time_points = []

# 计算价格点的坐标
for price in price_range:
    price_points.append(np.sqrt(price))

# 计算时间点的坐标
for time in time_range:
    time_points.append(np.sqrt(time))

# 绘制价格和时间点
plt.plot(price_range, price_points, label='Price')
plt.plot(time_points, time_range, label='Time')

plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Time')
plt.legend()

plt.show()

分析和预测市场趋势

通过观察价格和时间点的交叉和形态，我们可以分析和预测市场趋势。例如，如果价格和时间线交叉的点形成一个明显的趋势线，那么可能会出现价格上涨或下跌的趋势。根据交叉点的位置和形态，可以对市场走势作出相应的判断和决策。

总结

通过使用 Python 的江恩 9 平方技术，我们可以对金融市场进行分析和预测。这种技术基于数学公式和几何图形，可以帮助分析师识别市场趋势并作出相应的决策。通过在 Python 中计算江恩 9 平方并绘制相关的图形，我们可以更好地理解市场的走势并进行相应的预测。