使用Python计算股票K线图缺口
缺口，本人理解就是高开或者低开。
高开就是跳高缺口，低开就是跳低缺口。不过从技术面上说有一套比较完整的缺口理论，感兴趣的可以手动百度。之所以形成缺口，之前本人另一篇博客《使用Python统计股票高开后的走势》提及过，股票的开盘价是由集合竞价机制决定的，当开盘前有一帮人愿意以高出昨日收盘价的价格购买股票，且数量比开盘前想要卖出股票的人多，那么股票价格就会高开。
但是，有趣的不是缺口的形成，而是大A另一个不成文的规矩：缺口必补。
当股价出现缺口，经过几天，甚至更长时间的变动后，然后反转过来，回到原来缺口的价位时，称为缺口的封闭，相当于把缺口补上。
缺口的产生和封闭过程如下图所示：
缺口必补这个结论，目前没有找到科学的证明依据，但是跟据统计学（经验）来看，似乎大家都将其当成了一种比较有效的分析方法，所以本次实验希望通过程序找出一只股票的缺口。
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首先，需要准备一段时间的盘口数据，参考《使用Python绘制股票CCI指标曲线》。
然后，代码如下：
import os
import pandas as pd
name_ = '平安银行'
high_ = []
low_ = []
date_ = []
file_list = os.listdir('E:\\股票盘口信息')
for file in file_list:
path = 'E:\\股票盘口信息\\' + file
print(path)
csv_data = pd.read_csv(path, encoding='utf_8_sig')
for i in range(0, csv_data.shape[0]):
if csv_data.loc[i]['名称'] == name_:
high_.append(csv_data.loc[i]['最高'])
low_.append(csv_data.loc[i]['最低'])
date_.append(file.split('.')[0])
break
for i in range(1, len(date_)):
if high_[i] < low_[i-1]:
print('[跳空缺口]' + date_[i] + ': ' + str(high_[i]))
if low_[i] > high_[i-1]:
print('[跳高缺口]' + date_[i] + ': ' + str(low_[i]))
代码中，我们遍历盘口信息文件夹，每个CSV文件中存有当日所有股票的盘口信息，需要二重循环找到对应股票信息，例如代码中通过属性“名称”来找到对应数据信息。
运行代码，我们可以获得缺口日期和缺口价格：
[跳空缺口]20220307: 15.17
[跳空缺口]20220315: 14.4
[跳空缺口]20220714: 13.71
[跳空缺口]20220721: 13.34
[跳空缺口]20220722: 12.93
[跳空缺口]20220802: 12.34
[跳空缺口]20220907: 12.42
[跳空缺口]20221010: 11.77
[跳高缺口]20221111: 11.01
[跳高缺口]20221114: 11.7
[跳空缺口]20221121: 11.5
[跳高缺口]20221129: 12.13
[跳空缺口]20221221: 12.99
[跳空缺口]20230202: 14.78
[跳空缺口]20230206: 14.13
[跳空缺口]20230307: 14.1
[跳空缺口]20230308: 13.64
[跳空缺口]20230525: 12.0
[跳空缺口]20230626: 11.3使用最后一次输出11.3来验证，结合最近K线图来看。大部分财经软件会提供缺口的标记，一条横向的灰色线段，当缺口封闭时，灰色线段就会消失。
假如缺口必补结论是100%准确的，意味着，当前股价11.23，一定会涨到11.3。
同样，我们拉长K线周期，假如缺口必补结论是100%准确的，意味着，当前股价11.23，一定会跌倒11.01，把下面一个大缺口补上，然后再涨到13.64，把上面一个小缺口补上。
个人认为，缺口必补结论遵循的是 周期 这个底层逻辑，但周期长度不可预计，所以如果将缺口必补结论作为短线指标参考，不太科学。