题目1：股票价格时间序列分析 描述: 给定一个CSV文件，其中包含某只股票的历史价格数据（日期和收盘价），绘制该股票的价格时间序列图，并计算其移动平均线。

题目1：股票价格时间序列分析是一种金融数据分析技术，主要用于理解股票价格随时间的变化模式。首先，你需要通过读取CSV文件获取数据，这个文件通常包含日期（通常是日期字符串）和每条记录对应的收盘价。步骤如下：

1. **数据加载**：使用Python的pandas库可以方便地导入CSV数据，将日期设置为索引，以便进行时间序列处理。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('stock_prices.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

2. **数据预处理**：检查数据是否有缺失值或异常，可能需要填充或删除。

3. **绘制时间序列图**：使用matplotlib库创建一个折线图展示收盘价随时间变化的情况。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(data['Close'])
plt.title('Stock Price Time Series')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Closing Price')
plt.show()

4. **移动平均线计算**：常用的移动平均线有简单移动平均(SMA)和指数移动平均(EMA)，使用pandas的rolling()函数来计算。

sma_50 = data['Close'].rolling(window=50).mean()
ema_50 = data['Close'].ewm(span=50).mean()

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(data['Close'], label='Closing Price')
plt.plot(sma_50, label='SMA 50')
plt.plot(ema_50, label='EMA 50')
plt.legend()
plt.show()