generate_czsc_signals

czsc.generate_czsc_signals(bars: List[RawBar], signals_config: List[dict], sdt: AnyStr | datetime = '20170101', init_n: int = 500, df=False, **kwargs)

使用 CzscSignals 生成信号

函数执行逻辑：

1. 函数首先从信号配置signals_config中获取所有的freqs。

2. 然后，函数将信号计算开始时间sdt转换为datetime类型，并将开始时间之前的K线数据分配给bars_left，开始时间之后的K线数据分配给bars_right。

3. 如果bars_right为空，即没有开始时间之后的K线数据，函数会发出一个警告，并返回一个空的DataFrame或空列表。

4. 函数创建一个BarGenerator对象bg，并使用bars_left中的K线数据来初始化它。

5. 函数创建一个CzscSignals对象cs，并将bg和信号配置signals_config作为参数传入。

6. 函数遍历bars_right中的每一根K线，对于每一根K线，函数调用cs.update_signals(bar)来更新信号，并将更新后的信号添加到_sigs列表中。

7. 最后，如果df参数为True，函数将_sigs转换为DataFrame并返回；否则，直接返回_sigs。

Parameters:

• bars – 基础周期 K 线序列

• signals_config –

  信号函数配置，格式如下： signals_config = [

  {‘name’: ‘czsc.signals.tas_ma_base_V221101’, ‘freq’: ‘日线’, ‘di’: 1, ‘ma_type’: ‘SMA’, ‘timeperiod’: 5}, {‘name’: ‘czsc.signals.tas_ma_base_V221101’, ‘freq’: ‘日线’, ‘di’: 5, ‘ma_type’: ‘SMA’, ‘timeperiod’: 5}, {‘name’: ‘czsc.signals.tas_double_ma_V221203’, ‘freq’: ‘日线’, ‘di’: 1, ‘ma_seq’: (5, 20), ‘th’: 100}, {‘name’: ‘czsc.signals.tas_double_ma_V221203’, ‘freq’: ‘日线’, ‘di’: 5, ‘ma_seq’: (5, 20), ‘th’: 100},

  ]

• sdt – 信号计算开始时间

• init_n – 用于 BarGenerator 初始化的基础周期K线数量

• df – 是否返回 df 格式的信号计算结果，默认 False

Returns:

信号计算结果