用户从键盘上输入股票30天的收盘价，程序计算并显示滑动平均价（每行显示五天滑动平均价）。说明：当天的滑动平均价为前五天收盘价的平均值，前四天的滑动平均价按当天收盘价计算。

这是一个编程问题，我可以回答。以下是一个可能的解法（使用Python语言）：

prices = []  # 存储股票30天的收盘价
for i in range(30):
    price = float(input("请输入第%d天的收盘价：" % (i+1)))
    prices.append(price)

averages = []  # 存储每天的滑动平均价
for i in range(30):
    if i < 4:
        average = sum(prices[:i+1]) / (i+1)
    else:
        average = sum(prices[i-4:i+1]) / 5
    averages.append(average)

for i in range(30):
    if i % 5 == 0:
        print()  # 每5天换行
    print("%.2f" % averages[i], end='\t')

注意，以上代码只是一种解法，可能还有其他更好的方法。如果您有更好的解法，欢迎分享。

相关问题

1.建一个Python 脚本，脚本命名为“专业班级+姓名.py”，例如:“经济2201刘好.py"。 2.编写函数，读取某只股票文件“stock.csv”，实现获取股票文件收盘价“close”数据的功能，并输出收盘价的个数。 3.编写2个函数，使用循环结构分别实现收盘价最大值和平均值的计算。 4.获取股票文件日期“trade date”的数据，并将“日期”作为“键”，“收盘 价”作为“值”存储为一个stock 字典类型。 5.计算stock字典收盘价的最高值，并输出最高值的日期。 6.编写函数，实现滑动算数平均值的计算，并分别计算滑动窗口大小为5、10和20 的滑动算数平均值。7.编写函数，将滑动窗口大小为5、10和20的滑动算数平均值分别写入不同的文件

好的，以下是 Python 代码实现：

import csv

# 获取股票收盘价数据并输出个数
def get_close_price():
    with open('stock.csv', 'r') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        close_prices = []
        for row in reader:
            close_prices.append(float(row['close']))
        print(f"收盘价数据个数为：{len(close_prices)}")
        return close_prices

# 计算收盘价的最大值
def max_close_price():
    close_prices = get_close_price()
    max_price = close_prices[0]
    for price in close_prices:
        if price > max_price:
            max_price = price
    print(f"最大收盘价为：{max_price}")

# 计算收盘价的平均值
def avg_close_price():
    close_prices = get_close_price()
    sum_price = 0
    for price in close_prices:
        sum_price += price
    avg_price = sum_price / len(close_prices)
    print(f"平均收盘价为：{avg_price}")

# 获取股票日期和收盘价数据并存储为字典类型
def get_stock_dict():
    with open('stock.csv', 'r') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        stock_dict = {}
        for row in reader:
            stock_dict[row['trade_date']] = float(row['close'])
        return stock_dict

# 计算收盘价的最高值及其对应的日期
def max_close_price_date():
    stock_dict = get_stock_dict()
    max_price = max(stock_dict.values())
    for date, price in stock_dict.items():
        if price == max_price:
            print(f"最高收盘价日期为：{date}")
            break

# 计算滑动算数平均值并写入文件
def sliding_average(window_size):
    close_prices = get_close_price()
    with open(f'sliding_average_{window_size}.txt', 'w') as f:
        for i in range(len(close_prices)-window_size+1):
            avg_price = sum(close_prices[i:i+window_size]) / window_size
            f.write(f"滑动窗口为{window_size}的平均收盘价为：{avg_price:.2f}\n")

# 测试
if __name__ == '__main__':
    max_close_price()
    avg_close_price()
    max_close_price_date()
    sliding_average(5)
    sliding_average(10)
    sliding_average(20)

注意：由于我没有训练过 ChitGPT，代码可能存在语法错误，请以代码的思路为准。

使用tushare获取某只股票数据，计算半年内每日120日平均线，并计算半年内每日收盘价小于每日120平均线的概率，效率最高代码

以下是使用Tushare库和Pandas库实现的代码，可以计算半年内每日120日平均线，并计算半年内每日收盘价小于每日120平均线的概率：

import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np

# 获取股票数据
code = '股票代码'
start_date = '半年前日期'
end_date = '截止日期'
df = ts.get_k_data(code, start=start_date, end=end_date)

# 计算120日平均线
ma_120 = df['close'].rolling(window=120).mean()

# 计算收盘价小于120日平均线的概率
below_ma_120 = (df['close'] < ma_120).sum() / len(df)

print('收盘价小于120日平均线的概率为：{:.2%}'.format(below_ma_120))

代码说明：

1. 首先使用Tushare库获取指定股票在半年内的历史数据，其中`code`为股票代码，`start_date`为半年前的日期，`end_date`为截止日期。

2. 然后使用Pandas库中的rolling函数计算每日120日平均线，即在`df['close']`中计算滑动窗口大小为120的平均值，得到一个新的序列`ma_120`。

3. 最后计算收盘价小于120日平均线的概率，即统计`df['close']`中小于`ma_120`的元素个数，并除以序列的长度，得到一个概率值。