python中，计算乖离率，公式为t天的成交量vloume和过去二十天的成交量的平均值的差除以过去二十天成交量的平均值。求代码

以下是计算乖离率的 Python 代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock.csv')

# 计算过去20天的成交量平均值
ma_volume = df['Volume'].rolling(window=20).mean()

# 计算乖离率
deviation_ratio = (df['Volume'] - ma_volume) / ma_volume

# 输出乖离率
print(deviation_ratio)

其中，`df` 是包含股票数据的 pandas DataFrame 对象，`'Volume'` 是成交量列的名称。`rolling(window=20).mean()` 表示计算过去 20 天的平均值，`deviation_ratio` 表示乖离率。

相关问题

python 乖离率

乖离率是一种用来衡量价格偏离其移动平均线的程度的指标。它可以帮助投资者判断市场的超买和超卖情况。乖离率的计算公式是(价格-移动平均线)/移动平均线 * 100%。通过计算乖离率，投资者可以根据价格与移动平均线的偏离程度来判断市场的强弱和趋势的转折点。

引用中的代码片段提供了一个计算转债溢价率的函数，但并没有直接涉及到乖离率的计算。要计算乖离率，您需要先获取价格和移动平均线的数据，然后根据公式进行计算。

以下是一个计算乖离率的示例代码：

import pandas as pd

def calculate_deviation_ratio(price_data, window):
    moving_average = price_data.rolling(window).mean()
    deviation = (price_data - moving_average) / moving_average * 100
    return deviation

# 以某个股票的收盘价数据为例
price_data = [100, 110, 120, 115, 130, 135, 125, 140, 150, 160]
df = pd.DataFrame(price_data, columns=['Close'])

# 假设使用5日均线作为移动平均线
window = 5

deviation_ratio = calculate_deviation_ratio(df['Close'], window)

在这个示例中，我们定义了一个名为calculate_deviation_ratio的函数，它接收价格数据和移动平均线的窗口大小作为参数。函数中使用rolling方法计算移动平均线，并根据乖离率的计算公式得出乖离率。最后，我们通过调用calculate_deviation_ratio函数来计算乖离率。

请注意，示例代码中使用了pandas库来处理数据，您需要在运行代码前安装pandas库。

通过计算乖离率，您可以根据价格与移动平均线的相对关系来判断市场的超买和超卖情况，以此来进行投资决策。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python代码实现技术指标： 转债正股的乖离率](https://blog.csdn.net/yagamil/article/details/122528251)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

talib乖离率python代码

Talib是一个流行的技术分析库，它提供了许多常用的技术指标函数。乖离率（Divergence）是其中之一，用于衡量价格与其移动平均线之间的差异程度。下面是使用Talib计算乖离率的Python代码示例：

import talib
import numpy as np

# 准备价格数据
close_prices = np.array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28])

# 计算移动平均线
ma = talib.SMA(close_prices, timeperiod=5)

# 计算乖离率
divergence = (close_prices - ma) / ma * 100

print(divergence)

在上面的代码中，我们首先导入了`talib`和`numpy`库。然后，我们准备了一个包含价格数据的NumPy数组`close_prices`。接下来，我们使用`talib.SMA`函数计算了移动平均线（这里使用了简单移动平均线，时间周期为5）。最后，我们通过将价格与移动平均线之间的差异除以移动平均线，并乘以100来计算乖离率。

希望以上代码对你有所帮助！