关于5日均线颜色,20日均线颜色的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
5日均线在20日均线之下
MA(C,5)
这个有点麻烦！ cross(c,ma(c,5))+cross(c,ma(c,10))+cross(c,ma(c,20))+cross(c,ma(c,60))+cross(c,ma(c,120))+cross(c,ma(c,250))>=4; 上述式子中要完全按照你的意思，应该是=4的，现在则是至少任意4条（也可能是5条或者6条）
5日均线颜色,20日均线颜色
color_5 = '#FF0000'
color_20 = '#00FF00'
# 创建子图
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 绘制5日均线
ax.plot(x_5, y_5, label='MA5', color=color_5, linestyle='--', linewidth=1)
# 绘制20日均线
ax.plot(x_20, y_20, label='MA20', color=color_20, linestyle='--', linewidth=1)
# 设置X轴刻度为日期
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))
# X轴刻度旋转45度
plt.xticks(rotation=45)
# 设置标题
plt.title(u'%s 收盘价与均线' % stock_code)
# 设置X轴、Y轴名称
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示网格
plt.grid(True)
# 显示图形
plt.show()
# 绘制K线图
def draw_k_line(stock_code, stock_data):
# 设置画布大小
fig = plt.figure(figsize=(14, 7))
# 设置画布标题
fig.suptitle(u'%s K线图' % stock_code, fontsize=20)
# 设置画布
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 设置X轴刻度为日期
ax.xaxis_date()
# X轴刻度旋转45度
plt.xticks(rotation=45)
# 绘制K线图
mpf.candlestick_ohlc(ax, stock_data.values, width=0.7, colorup='r', colordown='g')
# 设置标题
plt.title(u'%s K线图' % stock_code)
# 设置X轴、Y轴名称
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
# 显示图形
plt.show()
# 绘制成交量
def draw_volume(stock_code, stock_data):
# 设置画布大小
fig = plt.figure(figsize=(14, 7))
# 设置画布标题
fig.suptitle(u'%s 成交量' % stock_code, fontsize=20)
# 设置画布
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 设置X轴刻度为日期
ax.xaxis_date()
# X轴刻度旋转45度
plt.xticks(rotation=45)
# 绘制成交量
ax.bar(stock_data.index, stock_data.volume, width=0.7, color='b')
# 设置标题
plt.title(u'%s 成交量' % stock_code)
# 设置X轴、Y轴名称
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Volume')
# 显示图形
plt.show()
# 绘制股票收盘价
def draw_close_price(stock_code, stock_data):
# 设置画布大小
fig = plt.figure(figsize=(14, 7))
# 设置画布标题
fig.suptitle(u'%s 收盘价' % stock_code, fontsize=20)
# 设置画布
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 设置X轴刻度为日期
ax.xaxis_date()
# X轴刻度旋转45度
plt.xticks(rotation=45)
# 绘制收盘价
ax.plot(stock_data.index, stock_data.close, color='b', linewidth=1)
# 设置标题
plt.title(u'%s 收盘价' % stock_code)
# 设置X轴、Y轴名称
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
# 显示图形
plt.show()
# 绘制股票收盘价与均线
def draw_close_price_ma(stock_code, stock_data):
# 计算5日均线
ma_5 = stock_data.close.rolling(window=5).mean()
# 计算20日均线
ma_20 = stock_data.close.rolling(window=20).mean()
# 设置画布大小
fig = plt.figure(figsize=(14, 7))
# 设置画布标题
fig.suptitle(u'%s 收盘价与均线' % stock_code, fontsize=20)
# 设置画布
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 设置X轴刻度为日期
ax.xaxis_date()
# X轴刻度旋转45度
plt.xticks(rotation=45)
# 绘制收盘价
ax.plot(stock_data.index, stock_data.close, color='b', linewidth=1, label='Close')
# 绘制5日均线
ax.plot(stock_data.index, ma_5, color='r', linestyle='--', linewidth=1, label='MA5')
# 绘制20日均线
ax.plot(stock_data.index, ma_20, color='g', linestyle='--', linewidth=1, label='MA20')
# 设置标题
plt.title(u'%s 收盘价与均线' % stock_code)
# 设置X轴、Y轴名称
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
# 显示图例
plt.legend()
# 显示网格
plt.grid(True)
# 显
5日均线与20日均线
5日10日20日均线都是短期均线，如果股价已经涨了一段时间，这三根均线在相对高位粘合，而中长期均线镇低正父子（30日 60日 120日）是向上的，那他们粘合在一起的意义就是上升途中的整理平台，后市可能还要涨。但居有谁布毛水首笔损需要注意的是，如果长期均线和他们会合后（尤其是30日均线和60日均线），股价依革规洲引境真负略时露当旧横盘，这时可就法洋更同势边旧管同乙书要小心了，庄家出货概率大。如果股价已经跌了一段时间，在相对低位横盘，他们粘合在吧安哪谈对屋一起，则可能见底回升。如果股价此时能站上30日和60日均线，则此处可能是阶段性底部；如果遇阻回落，则弱势不改，股价还将探底。