006：连续跌三天，第四天上涨的概率--用python统计

我们已经可以获取到K线信息了，然后我们来进行一些统计，就统计连续三天下跌，第四天上涨的概率。

我们用宁波银行（002142）最近三年的数据来统计。先用上一篇的程序下载到K线数据，得到文件002142.csv。然后在执行以下python脚本：

import pandas as pd
 
# 读取表格数据
 
data = pd.read_csv('002142.csv', delimiter=',')
 
# 初始化计数器
 
total_count = 0
 
up_count = 0
 
# 遍历数据
 
for i in range(len(data)-3):
 
    # 判断是否连续三天下跌
 
    if data['涨跌幅'][i] < 0 and data['涨跌幅'][i+1] < 0 and data['涨跌幅'][i+2] < 0:
 
        total_count += 1
 
        # 判断第四天是否上涨
 
        if data['涨跌幅'][i+3] > 0:
 
            up_count += 1
 
# 计算概率
 
probability = up_count / total_count
 
print("连续三天下跌后，下一天上涨的概率为：", probability)

看结果（002142最近三年的结果）：

再搞个别的，比如平安银行（000001），需要把之前脚本中的参数由‘002142.csv’改为‘000001.csv’，执行后看结果：