【量化小讲堂-Python&Pandas系列03】使用python计算移动平均线
来源:互联网 发布:剑网三 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 10:13
引言:
本系列“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python、pandas进行金融数据处理,希望能对大家有帮助。
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使用python计算各类移动平均线
计算移动平均线是最常见的需求,下面这段代码将完成以下三件事情:
- 从csv格式的文件中导入股票数据,数据例图如下:
2.计算各类移动平均线,包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA;
3.将计算好的数据输出到csv文件中。
代码应该复制下来就能运行了,关于从哪里可以得到代码中使用的数据,后面会讲,下面贴上代码:
–– coding: utf-8 ––
“””
@author: yucezhe
@contact: QQ:2089973054 email:xjc@yucezhe.com
“””
import pandas as pd
========== 从原始csv文件中导入股票数据,以浦发银行sh600000为例
# 导入数据 – 注意:这里请填写数据文件在您电脑中的路径
stock_data = pd.read_csv(‘stock data/sh600000.csv’, parse_dates=[1])
# 将数据按照交易日期从远到近排序
stock_data.sort(‘date’, inplace=True)
# ========== 计算移动平均线
# 分别计算5日、20日、60日的移动平均线
ma_list = [5, 20, 60]
# 计算简单算术移动平均线MA – 注意:stock_data[‘close’]为股票每天的收盘价
for ma in ma_list:
stock_data[‘MA_’ + str(ma)] = pd.rolling_mean(stock_data[‘close’], ma)
# 计算指数平滑移动平均线EMA
for ma in ma_list:
stock_data[‘EMA_’ + str(ma)] = pd.ewma(stock_data[‘close’], span=ma)
# 将数据按照交易日期从近到远排序
stock_data.sort(‘date’, ascending=False, inplace=True)
# ========== 将算好的数据输出到csv文件 – 注意:这里请填写输出文件在您电脑中的路径
stock_data.to_csv(‘sh600000_ma_ema.csv’, index=False)
代码输出的数据截图如下:
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