加密貨幣技術指標－壓力支撐實做

在金融交易領域，趨勢突破策略一直都是一個經典而有效的方法，而其中支撐與壓力的概念與計算更是不可或缺的一環。在歷史上，海龜交易策略就是其中一個引人矚目的例子，一群原本對交易一無所知的玩家，透過特定的交易技巧，成功地操作金融商品，甚至超越了那些熟悉金融市場的專業人士。

趨勢突破策略的基本原理在於，市場價格會呈現出明顯的趨勢性發展，不論是向上、向下還是橫盤震盪。透過這個原理，我們可以建立一套有效的交易策略，其中支撐與壓力的設定扮演著關鍵的角色。簡單來說，當價格突破支撐或壓力位時，這代表著趨勢可能發生改變。

然而，要如何設定支撐與壓力呢？有許多不同的方法可以選擇，以下舉幾個例子：

1. 使用前N根K線的最高、最低收盤價作為支撐與壓力位。
2. 利用前N根K線的最高、最低價格來設定支撐與壓力位。
3. 考慮前N日的最高價與最低價，進行支撐與壓力的設定。

這些方法不僅可以直接應用，還可以根據需求進行變形，例如使用最高、最低價的均價，或者根據爆量位置來設定支撐與壓力。另外，我們也可以透過依據前N天K線的高低點範圍來設置支撐與壓力位。

在這裡，我們將深入了解如何定義壓力線，並透過Python的計算方法來實現這一概念。

定義壓力線的方式有許多，其中之一是透過前N根K線的最高點作為基準，下圖是比特幣的K線圖與近N日的支撐壓力。

讓我們來看看圖中的範例，這裡的直線是根據「前60根K線的最高點」來定義的，需要注意的是，這裡的「前60根K線」並不包含當前的K線。

那麼，我們該如何使用Python來計算N個K線的最高值呢？這裡有一個非常有用的函數叫做「rolling」，這是一種滾動處理的方法，可以對N筆資料進行平均、最大值、最小值等數值運算。我們將使用這個函數來計算N根K線的最大值，然後再將計算結果向後平移（shift）一個單位，這樣就可以將資料與下一筆K線對齊，確保「這根K線」與「前N根K線的最大值」能夠做不同時間的資料整合。

完整程式碼（）如下。

from historical_data import get_klines_df
import pandas as pd

# 取得歷史資料
symbol = "BTCBUSD"
interval = "6h"
klines = get_klines_df(symbol, interval)

# 繪製K線圖
data = klines.copy()
data['floor'] = data.rolling(60)['low'].min().shift(1)
data['ceil'] = data.rolling(60)['high'].max().shift(1)

addp = []
addp.append(mpf.make_addplot(data['floor']))
addp.append(mpf.make_addplot(data['ceil']))

mcolor = mpf.make_marketcolors(up='r', down='g', inherit=True)
mstyle = mpf.make_mpf_style(base_mpf_style='yahoo', marketcolors=mcolor)
mpf.plot(data, style=mstyle, addplot=addp, type='candle')

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