Уровни поддержки и сопротивления в Python

Определение уровней поддержки и сопротивления может быть полезным методом анализа и прогнозирования движения цен на финансовых рынках.

Поддержка — это ценовой уровень, при котором спрос на актив считается достаточно сильным, чтобы предотвратить дальнейшее падение цены. Это может произойти из-за того, что большое количество покупателей готовы выйти на рынок на этом уровне цен, или из-за сильной психологической привязанности к уровню цен (например, круглое число). Когда цена актива достигает уровня поддержки, а затем отскакивает вверх, это называется «отскоком поддержки».

Сопротивление — это ценовой уровень, при котором спрос на актив считается достаточно слабым, чтобы он вряд ли поднялся выше этого уровня. Это может произойти из-за того, что большое количество продавцов готовы войти в рынок на этом уровне цен или потому, что существует сильная психологическая привязанность к уровню цен (например, круглое число). Когда цена актива достигает уровня сопротивления, а затем снова падает, это называется «прорывом сопротивления».

Существует несколько способов определения уровней поддержки и сопротивления:

  1. Визуальный осмотр: Один из простых способов определить уровни поддержки и сопротивления — посмотреть на ценовой график и определить ценовые уровни, через которые цена испытывала трудности.
  2. Скользящие средние: Скользящие средние можно использовать для определения уровней поддержки и сопротивления, показывая среднюю цену за определенный период времени. Когда цена падает ниже скользящей средней, это можно рассматривать как признак слабости и потенциальный уровень поддержки. И наоборот, когда цена поднимается выше скользящей средней, это можно рассматривать как признак силы и потенциального уровня сопротивления.
  3. Точки разворота: Точки разворота — это индикаторы технического анализа, которые рассчитываются с использованием максимальных, минимальных и закрытых цен за предыдущий торговый период. Точки разворота можно использовать для определения потенциальных уровней поддержки и сопротивления на текущий торговый период.
  4. Коррекция Фибоначчи: Коррекция Фибоначчи — это инструмент технического анализа, который использует горизонтальные линии для обозначения областей поддержки или сопротивления на ключевых уровнях Фибоначчи, прежде чем цена продолжит движение в исходном направлении.

Визуальный осмотр

Один из простых способов определить уровни поддержки и сопротивления — посмотреть на ценовой график и определить ценовые уровни, через которые цена испытывала трудности.

Чтобы сделать это с помощью Python, вы можете использовать библиотеку, такую как Matplotlib или Plotly, чтобы построить ценовой график ваших данных, а затем вручную определить уровни поддержки и сопротивления.# import plotly graph objects
import plotly.graph_objects as go

# import python pandas package
import pandas as pd

# read the stock price dataset (dataset: 576 OHLC BTC-USDT 5 min bars)
df1 = pd.read_csv(‘ohlcv_data_full.csv’, index_col=’timestamp’, parse_dates=True)

# use go.OHLC function and pass the date, open, high, low and close price
fig = go.Figure(data=go.Ohlc(x=df1.index,
open=df1[‘open’],
high=df1[‘high’],
low=df1[‘low’],
close=df1[‘close’]))
# remove the rangeslider
fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)

# show the figure
fig.show()

5-минутный график BTC-USDT: попробуйте найти уровни поддержки и сопротивления

Скользящее среднее

Скользящие средние можно использовать для определения уровней поддержки и сопротивления, показывая среднюю цену за определенный период времени. Когда цена падает ниже скользящей средней, это можно рассматривать как признак слабости и потенциальный уровень поддержки. И наоборот, когда цена поднимается выше скользящей средней, это можно рассматривать как признак силы и потенциального уровня сопротивления.

Чтобы рассчитать скользящую среднюю с помощью Python, вы можете использовать библиотеку Pandas для создания нового столбца в своих данных со значениями скользящей средней и двух других логических столбцов для определения точек сопротивления и поддержки:import pandas as pd

def get_ma_RS(df):

# Calculate the moving average
df[‘ma’]=df[‘close’].rolling(window=20).mean()

# Identify the points where the moving average acted as support
df[‘support’] = (df[‘low’] <= df[‘ma’]) & (df[‘close’] > df[‘ma’])

# Identify the points where the moving average acted as resistance
df[‘resistance’] = (df[‘high’] >= df[‘ma’]) & (df[‘close’] < df[‘ma’])

return df

Мы проанализируем набор данных из 576 баров цен BTC, который включает цены открытия, максимума, минимума и закрытия с 5-минутным периодом. Используя первые 200 баров, мы рассчитаем уровни поддержки и сопротивления, а затем понаблюдаем, реагирует ли цена BTC на эти уровни в оставшейся части набора данных.# import plotly graph objects
import plotly.graph_objects as go

# import python pandas package
import pandas as pd

# read the stock price dataset (dataset: 576 OHLC BTC-USDT 5 min bars)
df1 = pd.read_csv(‘ohlcv_data_full.csv’, index_col=’timestamp’, parse_dates=True)

# extract the first 200 rows of the dataset
df = get_ma_RS(df1.head(200))

fig = go.Figure(data=go.Ohlc(x=df1.index,
open=df1[‘open’],
high=df1[‘high’],
low=df1[‘low’],
close=df1[‘close’]))

# plot the moving average
trace= go.Scatter(x=df.index, y=df[‘ma’], mode=’lines’, name=’MA20′)
fig.add_trace(trace)

# get the resistance and support values
resistances= df.loc[df[‘resistance’], ‘ma’]
supports= df.loc[df[‘support’], ‘ma’]

# plot the resistances
for r in resistances:

fig.add_hline(y=r, line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»red»)

fig.add_annotation(
x=df.index[0]
, y=r
, text=»R»
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»red», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

# plot the supports
for s in supports:

fig.add_hline(y=r, line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»green»)

fig.add_annotation(
x=df.index[0]
, y=r
, text=»S»
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»green», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

# remove the rangeslider
fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)

# show the figure
fig.show()

Точки разворота:

Точки разворота — это инструменты технического анализа, которые обычно используются для определения общего тренда рынка и определения потенциальных уровней поддержки и сопротивления. Сама точка разворота является основным уровнем поддержки/сопротивления. Этот метод используется трейдерами для определения потенциальных уровней, на которых цена может испытывать поддержку или сопротивление при движении по рынку.

Вот как рассчитать точки разворота:

  1. Определите максимальные, минимальные и закрытые цены за предыдущий период времени (например, предыдущий день, неделю или месяц).
  2. Рассчитайте точку разворота по следующей формуле:

Точка разворота (PP) = (Максимум + Минимум + Закрытие) / 3

  1. Рассчитайте три уровня поддержки (S1, S2, S3) и три уровня сопротивления (R1, R2, R3) по следующим формулам:

Поддержка 1 (S1) = (2 x PP) — высокая

Поддержка 2 (S2) = PP — (Высокая — Низкая)

Поддержка 3 (S3) = Низкая — 2(Высокая — PP)

Сопротивление 1 (R1) = (2 x PP) — низкое

Сопротивление 2 (R2) = PP + (Высокое — Низкое)

Сопротивление 3 (R3) = Высокое + 2 (PP — Низкое)

Затем трейдеры могут использовать эти точки разворота как способ входа или выхода из сделок или для размещения стоп-лоссов. Если цена имеет тенденцию к росту и достигает уровня сопротивления, трейдеры могут рассмотреть возможность продажи. Если цена имеет нисходящий тренд и достигает уровня поддержки, трейдеры могут рассмотреть возможность покупки.

Важно отметить, что точки разворота являются лишь одним из инструментов в инструментарии трейдера, и их следует использовать в сочетании с другими методами технического и фундаментального анализа. На точки разворота также могут влиять новости и события рынка, поэтому важно быть в курсе и их.

Чтобы рассчитать точки разворота с помощью Python, вы можете использовать следующие формулы, а также максимальные, минимальные и закрытые цены за предыдущий торговый период:def get_pivots(df):

#df sould be a pandas dataframe with open/high/low/close columns

high = df[‘high’].max()
low = df[‘low’].min()
close = df[‘close’][-1]

# Calculate the pivot point based on the previous day high, low, close
pivot = (high + low + close) / 3

# Calculate the support and resistance levels
support1=2 * pivot — high
support2 = pivot — (high — low)
support3= low — 2 * (high — pivot)

resistance1 = 2 * pivot — low
resistance2 = pivot+ (high — low)
resistance3 = high+ 2 * (pivot — low)

return {‘pivot’:pivot,
‘support1’:support1,
‘support2’:support2,
‘support3’:support3,
‘resistance1’:resistance1,
‘resistance2’:resistance2,
‘resistance3’:resistance3}

Мы проанализируем набор данных из 576 баров цен BTC, который включает цены открытия, максимума, минимума и закрытия с 5-минутным периодом. Используя первые 200 баров, мы рассчитаем уровни поддержки и сопротивления, а затем понаблюдаем, реагирует ли цена BTC на эти уровни в оставшейся части набора данных.# import plotly graph objects
import plotly.graph_objects as go

# import python pandas package
import pandas as pd

# read the stock price dataset (dataset: 576 OHLC BTC-USDT 5 min bars)
df1 = pd.read_csv(‘ohlcv_data_full.csv’, index_col=’timestamp’, parse_dates=True)

# calculate the pivots using the first n bars
n=200
data=get_pivots(df[:n])

# use go.OHLC function and pass the date, open,
# high, low and close price of the function
fig = go.Figure(data=go.Ohlc(x=df1.index,
open=df1[‘open’],
high=df1[‘high’],
low=df1[‘low’],
close=df1[‘close’]))

fig.add_hline(y=data[‘pivot’], line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»blue», name=»pivot»)

fig.add_annotation(
x=df1.index[0]
, y=data[‘pivot’]
, text=»Pivots»
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»blue», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

fig.add_hline(y=data[‘support1’], line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»green», name=»support1″)

fig.add_annotation(
x=df1.index[0]
, y=data[‘support1’]
, text=round(data[‘support1’],0)
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»green», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

fig.add_hline(y=data[‘support2’], line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»green», name=»support2″)

fig.add_annotation(
x=df1.index[0]
, y=data[‘support2’]
, text=round(data[‘support2’],0)
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»green», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

fig.add_hline(y=data[‘resistance1’], line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»red», name=»resistance1″)

fig.add_annotation(
x=df1.index[0]
, y=data[‘resistance1’]
, text=round(data[‘resistance1’],0)
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»green», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

fig.add_hline(y=data[‘resistance2’], line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»red», name=»resistance2″)

fig.add_annotation(
x=df1.index[0]
, y=data[‘resistance2’]
, text=round(data[‘resistance2’],0)
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»green», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

# Make a vertical highlight section
fig.add_vrect(x0=df1.index[0], x1=df1.index[n],
annotation_text=»Data used<br>for the calculation<br>of the pivots points»,
annotation_position=»top right»,
annotation_font_size=12,
annotation_font_color=»black»,
fillcolor=»yellow», opacity=0.25, line_width=0)


# show the figure
fig.show()

Уровни поддержки и сопротивления, рассчитанные по методу точек разворота (5-минутный график BTC-USDT)

Коррекция Фибоначчи

Коррекция Фибоначчи — это инструмент технического анализа, который использует горизонтальные линии для обозначения областей поддержки или сопротивления на ключевых уровнях Фибоначчи, прежде чем цена продолжит движение в исходном направлении.

Чтобы использовать коррекцию Фибоначчи для определения уровней поддержки и сопротивления, вам сначала нужно определить верхнюю и нижнюю точки ценового движения, которое вы анализируете. Эти точки известны как «точки качания». Затем вы можете провести горизонтальную линию от высокой точки колебания до нижней точки колебания и отметить ключевые уровни Фибоначчи (23,6%, 38,2%, 50%, 61,8% и 100%) вдоль этой линии.

Ключевые уровни Фибоначчи затем используются в качестве потенциальных областей поддержки или сопротивления. Если цена возвращается к ключевому уровню Фибоначчи, а затем отскакивает вверх, это можно рассматривать как признак поддержки на этом уровне. И наоборот, если цена возвращается к ключевому уровню Фибоначчи, а затем пробивает его и продолжает двигаться вниз, это можно рассматривать как признак сопротивления на этом уровне.

Вот пример того, как вы можете использовать Python для расчета уровней коррекции Фибоначчи в наборе данных OHLC pandas:# import python pandas package
import pandas as pd

def get_fibo_SR(df):

# Identify the high and low swing points
high = df[‘high’].max()
low = df[‘low’].min()

# Calculate the key Fibonacci levels
fibonacci_levels = [23.6, 38.2, 50, 61.8, 100]
fibonacci_levels = [level / 100 for level in fibonacci_levels]
fibonacci_levels = [low + (high — low) * level for level in fibonacci_levels]

return fibonacci_levels

Следуя тому же подходу, что и раньше, мы проанализируем тот же набор данных, состоящий из 576 интервалов данных о цене BTC. Каждый интервал включает в себя цены открытия, максимума, минимума и закрытия и имеет продолжительность 5 минут. Мы будем использовать первые 200 интервалов для расчета уровней поддержки и сопротивления для BTC, а затем рассмотрим, как цена BTC реагирует на эти уровни в оставшихся интервалах набора данных.# import plotly graph objects
import plotly.graph_objects as go

# import python pandas package
import pandas as pd

# read the stock price dataset (dataset: 576 OHLC BTC-USDT 5 min bars)
df1 = pd.read_csv(‘ohlcv_data_full.csv’, index_col=’timestamp’, parse_dates=True)

# extract the first 200 rows
n=200
df = df1.head(200)

fibonacci_levels = get_fibo_SR(df)

# Plot the price chart
fig = go.Figure(data=go.Ohlc(x=df1.index,
open=df1[‘open’],
high=df1[‘high’],
low=df1[‘low’],
close=df1[‘close’]))

# Add horizontal lines at the Fibonacci levels
for level in fibonacci_levels:

fig.add_hline(y=level, line_width=1, line_dash=»dash», line_color=»blue»)

fig.add_annotation(
x=df.index[0]
, y=level
, text=round(level,0)
, yanchor=’bottom’
, font=dict(size=12, color=»blue», family=»Sans Serif»)
, align=»left»
,)

fig.add_vrect(x0=df1.index[0], x1=df1.index[n],
annotation_text=»Data used<br>for the calculation<br>of the pivots points»,
annotation_position=»top right»,
annotation_font_size=12,
annotation_font_color=»black»,
fillcolor=»yellow», opacity=0.25, line_width=0)

fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)

# Show the plot
fig.show()

Уровни сопротивления и поддержки, идентифицированные с помощью уровней Фибоначчи

Заключение

В заключение, расчет уровней поддержки и сопротивления является ценным инструментом для технического анализа на финансовых рынках. В этой статье мы рассмотрели три различных метода определения этих уровней: скользящие средние, точки разворота и коррекции Фибоначчи. Каждый из этих способов имеет свои плюсы и минусы, и лучший подход будет зависеть от конкретных потребностей трейдера.

Скользящие средние просты и понятны для расчета, но они могут быть менее точными на волатильных или трендовых рынках. Точки разворота обеспечивают более динамичный подход, но они могут быть менее надежными на более длительных таймфреймах или на рынках с низкой ликвидностью. Уровни Фибоначчи предлагают более интуитивно понятный и визуально привлекательный способ определения потенциальных уровней поддержки и сопротивления, но они могут подвергаться интерпретации и могут быть менее надежными на быстро меняющихся рынках.

В конечном счете, наиболее эффективный подход будет зависеть от индивидуального стиля трейдера и конкретных характеристик анализируемого рынка. Понимая сильные и слабые стороны каждого метода, трейдеры могут выбрать подход, который наилучшим образом соответствует их потребностям, и разработать более информированную и эффективную торговую стратегию.

Источник