我是量化交易员,我需要用python的Matplotlib库编写一段可以实现输入股票每日数据表后输出股价5日均线图的代码

时间: 2024-05-12 07:18:11 浏览: 10
这个问题我可以回答。以下是一个简单的python代码实现股价5日均线图: ``` import pandas as pd from pandas_datareader import data as pdr import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt yf.pdr_override() def stock_ma(symbol): data = pdr.get_data_yahoo(symbol, start='2020-01-01') data['MA5'] = data['Close'].rolling(5).mean() plt.plot(data['Close']) plt.plot(data['MA5']) plt.title('Stock Price MA5') plt.legend(['Close', 'MA5']) plt.show() symbol = 'AAPL' stock_ma(symbol) ``` 其中,我们使用Yfinance获取股票数据,然后计算出5日均线并画出图像。你可以将`symbol`变量修改为你感兴趣的股票。
相关问题

我是量化交易员,我有一个.csv格式的股票每日数据表。我需要用python的Matplotlib库编写一段可以实现输入上述股票每日数据表后输出股价日K线图的代码,上涨用红色,下跌用绿色表示,横坐标用日期表示,日期为输入数据表的第一列。

好的,这是一个关于股票数据可视化的技术问题,可以回答。以下是我提供的 Python 代码,可以使用 Matplotlib 库绘制股票 K 线图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取股票数据表 data = pd.read_csv('股票数据表.csv') # 将日期列设置为行索引 data = data.set_index('日期') # 计算每日涨跌情况 change = data['收盘价'] - data['开盘价'] # 绘制 K 线图 fig, ax = plt.subplots() ax.set_title('股票K线图') ax.set_ylabel('价格') ax.grid(True) # 遍历每一天的股票数据,绘制对应的 K 线 for i, row in data.iterrows(): color = 'red' if change.loc[i] >= 0 else 'green' ax.plot([i, i], [row['最低价'], row['最高价']], color=color) ax.plot([i-0.2, i+0.2], [row['开盘价'], row['开盘价']], color=color) ax.plot([i-0.2, i+0.2], [row['收盘价'], row['收盘价']], color=color) plt.show() ``` 这段代码可以读取 `.csv` 格式的股票数据表,绘制出以日期为横坐标,价格为纵坐标的 K 线图,并根据股票涨跌情况使用红色或绿色表示。希望这个代码可以帮到你!

帮我用python写一段股票网格量化交易框架

为了实现股票网格量化交易框架,首先需要使用一个量化交易库,比如pandas, numpy, pyfolio等。 这是一段简单的股票网格量化交易框架示例: ```python import numpy as np import pandas as pd # 获取股票数据 df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 设置网格策略参数 entry_threshold = 0.1 # 开仓阈值 exit_threshold = 0.05 # 平仓阈值 # 计算网格策略收益 df['position'] = np.where(df['return'] > entry_threshold, 1, 0) df['position'] = np.where(df['return'] < -exit_threshold, -1, df['position']) df['strategy_return'] = df['position'] * df['return'] # 计算策略累计收益 df['cumulative_return'] = (1 + df['strategy_return']).cumprod() # 绘制策略累计收益图 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df['cumulative_return']) plt.show() ``` 这仅是一个简单的示例,实际上需要根据您的具体需求来进行调整和优化。

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