基于pandas的股票分析源码

下面是一个基于pandas的简单股票分析示例代码，该代码演示了如何使用pandas库来读取股票数据、计算技术指标和绘制股票价格走势图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 计算移动平均线
df['MA10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df['MA30'] = df['close'].rolling(window=30).mean()

# 计算MACD指标
ema12 = df['close'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
ema26 = df['close'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
df['DIF'] = ema12 - ema26
df['DEA'] = df['DIF'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
df['MACD'] = 2 * (df['DIF'] - df['DEA'])

# 绘制股票价格走势图
df[['close', 'MA10', 'MA30']].plot(figsize=(10, 5))
plt.title('Stock Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

# 绘制MACD指标图
df[['DIF', 'DEA', 'MACD']].plot(figsize=(10, 5))
plt.title('MACD')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用`pd.read_csv()`函数读取以日期为索引的股票数据，然后使用`rolling()`函数计算10日和30日的移动平均线，并使用`ewm()`函数计算MACD指标。最后，我们使用`plot()`函数绘制股票价格走势图和MACD指标图。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据具体的需求和数据来编写更复杂的股票分析代码。