新手量化指南：用 Python + QuantDash 自动计算股票均线并寻找「黄金交叉」点

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用户9138916

发布于 2026-07-14 15:55:58

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在股票交易中，你一定听过“均线（Moving Average）”和“黄金交叉（Golden Cross）”这两个词。

均线：就是把过去 N 天的收盘价加起来求个平均值，用来平滑价格的波动。
黄金交叉：当短期的均线（比如 5 日均线）自下而上穿过长期的均线（比如 20 日均线）时，技术分析上通常认为这是一个“买入信号”。

以前我们看盘，得用眼睛在 K 线图上一个一个去瞅。今天，我们教大家如何用几行 Python 代码，让计算机自动帮我们算出均线，并找出所有发生“黄金交叉”的历史日期。

1. 极简代码：计算均线并找出黄金交叉

我们用 QuantDash 获取最纯净的股票日 K 线数据，然后用 Pandas 提供的 rolling 函数来计算均线。

import pandas as pd
from quantdash import QuantDash

# 初始化数据通道
qd = QuantDash(api_key="your_api_key")

# 获取腾讯控股 (0700.HK) 历史数据
df = qd.klines.get(symbol="0700.HK", period="1d", start_time="2025-01-01", to_dataframe=True)

# 计算 5 日均线 (MA5) 和 20 日均线 (MA20)
df['MA5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()

# 找出黄金交叉的位置
# 逻辑：今天 MA5 > MA20，而昨天 MA5 <= MA20
df['prev_MA5'] = df['MA5'].shift(1)
df['prev_MA20'] = df['MA20'].shift(1)

# 筛选满足黄金交叉条件的行
golden_cross_days = df[(df['MA5'] > df['MA20']) & (df['prev_MA5'] <= df['prev_MA20'])]

print("=== 腾讯控股 (0700.HK) 黄金交叉日期列表 ===")
for index, row in golden_cross_days.iterrows():
    print(f"日期: {row['timestamp']} | 收盘价: {row['close']} 元")

2. 代码原理解析（大白话版）

df['close'].rolling(window=5).mean()：这行代码的意思是，每次盯着最近的 5 行数据（window=5），算一个平均数。Pandas 自动帮我们把全年的数据都算好了，省去了我们自己写循环累加的麻烦。
shift(1)：把数据整体往下平移一行。这样我们就能用今天的数据和昨天的数据做对比。