小编给大家分享一下Python如何绘制股票移动均线,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获、下面让我们一起去探讨吧!
<强> 1。前沿
移动均线是股票最进本的指标,本文采用numpy.convolve计算股票的移动均线
<强> 2。numpy.convolve
numpy。卷积(a、v模式=& # 39;全# 39;)
返回离散、线性卷积两> a :, (N) array_like ,First one-dimensional input 数组。 ,v : (M) array_like ,Second one-dimensional input 数组。 ,mode :{“全# 39;,,”有效# 39;,,“相同# 39;},,可选的 ,“全# 39;: By 默认情况下,才能,mode is ,“全# 39;只却;能够returns 从而convolution at each point of 重叠,,with an output shape of (N + m - 1)只at 从而end-points of 从而,卷积,从而signals do not overlap 完全,以及boundary effects may be 观察。 ,“相同# 39;: Mode 才能same returns output of length 马克斯(M, N)只Boundary effects 断开连接;still 可见。 ,“有效# 39;: Mode 才能valid returns output of length 马克斯(M, N),安康;min (M, N), +, 1只,convolution product is only given for points where 从而signals overlap 完全只Values outside 从而signal boundary have no 效果。
<>强劲的回报:
<强>计算公式:
,
<强> 3。移动均线计算
, ma10 =, moving_average (close_data, 10日,& # 39;简单# 39;)=,,ma20 moving_average (close_data, 20日,& # 39;简单# 39;) ,ax1.plot(数据(& # 39;日期# 39;],,ma10,,颜色=& # 39;c # 39;,, lw=2,,标签=& # 39;MA (10) & # 39;) ,ax1.plot(数据(& # 39;日期# 39;],,ma20,,颜色=& # 39;红色# 39;,,lw=2,,标签=& # 39;MA (20) & # 39;)
<强> 4。效果图
Python是一种跨平台的,具有解释性,编译性,互动性和面向对象的脚本语言,其最初的设计是用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和新功能的添加,常用于用于开发独立的项目和大型项目。
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