semvec/pypi-packages huggingface dataset:
chanlun 2.0.1
基于缠论对过往行情数据进行分析的工具包。
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# 当下行情缠论分析工具

---

`chanlun` 是一个基于缠中说禅理论，用于当下行情数据分析的 Python 包。

可用于量化交易、Jupyter 分析、以及 Html 页面展示。

[在线 Demo 展示](http://www.chanlun-trader.com/)

在线Demo只做上证指数的缠论示例

> 项目 GitHub 地址 : https://github.com/yijixiuxin/chanlun

**主要功能**

目前，`chanlun` 已经实现以下功能:

* 分型
* 笔
* 线段
* 笔中枢
* 走势类型
* 走势中枢 (只限PRO)
* 买卖点 (只限PRO)
* 背驰 (只限PRO)
* 多级别分析 (只限PRO)

## 付费项目介绍

**chanlun-pro 项目限时优惠，原价1000元，永久使用权，截止 2022-04-17 24点**

[chanlun-pro](https://github.com/yijixiuxin/chanlun/blob/main/README_PRO.md)


## 项目中的计算方法

缠论数据的计算，采用逐K方式进行计算，根据当前K线变化，计算并合并缠论K线，再计算分型、笔、线段、中枢、走势类型、背驰、买卖点数据；

再根据下一根K线数据，更新以上缠论数据；

如已经是形成并确认的分型、笔、线段、中枢、走势类型等，后续无特殊情况（标准化），则不会进行变更。

如上，程序会给出当下的一个背驰或买卖点信息，至于后续行情如何走，有可能确认，也有可能继续延续，最终背驰或买卖点消失；

这种情况就需要通过其他的辅助加以判断，如均线、布林线等指标，也可以看小级别的走势进行判断，以此来增加成功的概率。

这种计算方式，可以很方便实现增量更新，process_klines 方法可以一直喂数据，内部会判断，已处理的不会重新计算，新K线会重复以上的计算步骤；

在进行策略回测的时候，采用以上的增量计算，可以大大缩减计算时间，从而提升回测的效率。




## 安装

### 用 pip 安装

    pip install -U chanlun

### 本地编译安装

    git clone https://github.com/yijixiuxin/chanlun.git
    cd chanlun
    python3 setup.py install

### 使用示例

[使用示例.ipynb](https://github.com/yijixiuxin/chanlun/tree/main/example/使用示例.ipynb)

    import pandas as pd
    from chanlun import cl
    from chanlun import kcharts

    # 获取 行情K线数据
    code = 'SH.688122'
    frequency = '30m'
    klines = pd.read_csv('./data/688122.csv')

    # 依据 K 线数据，计算缠论数据
    cl_data = cl.CL(code, frequency).process_klines(klines)
    chart = kcharts.render_charts('%s - %s' % (code, frequency), cl_data)
    # 图标展示
    chart

### 实际效果展示

![Demo-1](https://github.com/yijixiuxin/chanlun/raw/main/images/demo-1.png)

**有 bug 请在这个页面提交： https://github.com/yijixiuxin/chanlun/issues**

**缠论交流，可加微信 【添加请备注： 缠论。否则不会添加通过】**

![微信](https://github.com/yijixiuxin/chanlun/raw/main/images/wx.jpg)

### 赞助

开发维护不易，如果觉得项目对你有帮助，还请多多支持

![微信支付](https://github.com/yijixiuxin/chanlun/raw/main/images/wx_pay.jpg)
addr2line 0.0.4
interact with addr2line command
License: MIT
Keywords: addr2line

# addr2line
interact with addr2line command

# Installation

    pip install addr2line


# Test

    python -m unittest discover tests


# usage


        with Addr2lineContext(Path("tests/source.out")) as c:
            self.assertEqual(
                c.get_function(0x1189),
                "function3",
            )
            self.assertEqual(
                c.get_function(0x11a8),
                "main",
            )