聚宽 计算连续1周的5日平均成交量

假设你已经获取了股票的历史交易数据，可以使用以下代码计算连续1周的5日平均成交量：

import pandas as pd

# 假设交易数据存储在名为df的DataFrame中，包含日期和成交量两列
# 将日期列转换为DatetimeIndex类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 计算每天的5日平均成交量
df['5-day avg'] = df['volume'].rolling(window=5).mean()

# 计算连续1周的5日平均成交量
weekly_avg = df['5-day avg'].resample('W').last()

此代码首先将日期列转换为DatetimeIndex类型，并将其设置为DataFrame的索引。然后，使用rolling函数计算每天的5日平均成交量，并将结果存储在名为'5-day avg'的新列中。最后，使用resample函数将数据按周重新采样，并计算每周的最后一个5日平均成交量。结果将存储在名为weekly_avg的新Series中。

相关问题

聚宽 计算 5分钟平均成交量 连续递增

以下是在聚宽中计算5分钟平均成交量连续递增的代码示例：

import jqdata

# 设置股票池和时间段
stocks = ['000001.XSHE', '600000.XSHG']
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-06-30'

# 获取股票池中的每个股票的5分钟平均成交量
df_list = []
for stock in stocks:
    df = jqdata.get_price(stock, start_date, end_date, frequency='5m', fields=['volume'])
    df = df.groupby(df.index.time).mean()
    df_list.append(df)
    
# 将每个股票的5分钟平均成交量连接在一起
df = pd.concat(df_list, axis=1)

# 判断每个股票的5分钟平均成交量是否连续递增
is_increasing = df.apply(lambda x: all(x[i] <= x[i+1] for i in range(len(x)-1)), axis=0)

# 输出连续递增的股票
print(is_increasing[is_increasing].index.tolist())

以上代码会输出在时间段内，5分钟平均成交量连续递增的股票列表。你可以根据需要修改股票池、时间段和判断递增的条件。

聚宽 python 5分钟 平均成交量 连续增加

要计算聚宽中某只股票过去5分钟内平均成交量是否连续增加，可以使用以下代码：

# 导入聚宽数据接口
import jqdatasdk as jq
# 登陆聚宽账号
jq.auth('你的聚宽账号', '你的聚宽密码')

# 设置股票代码和时间窗口
security = '000001.XSHE'
minutes = 5

# 获取当前时间
now = jq.get_query_count()['total']['value']
# 获取当前时间往前推5分钟的时间戳
start = jq.query(jq.finance.STK_BAR_1MIN).filter(jq.finance.STK_BAR_1MIN.code==security).order_by(jq.finance.STK_BAR_1MIN.time.desc()).limit(minutes).last().time

# 获取过去5分钟内的成交量数据
volume_data = jq.get_price(security, end_date=now, count=minutes, frequency='1m')['volume']
# 计算平均成交量
average_volume = volume_data.mean()

# 判断平均成交量是否连续增加
is_increasing = True
for i in range(1, minutes):
    if volume_data[i] <= volume_data[i-1]:
        is_increasing = False
        break

if is_increasing:
    print('过去{}分钟内{}的平均成交量为{}，且连续增加！'.format(minutes, security, average_volume))
else:
    print('过去{}分钟内{}的平均成交量为{}，但不是连续增加的。'.format(minutes, security, average_volume))

该代码首先导入了聚宽数据接口，然后登陆聚宽账号。接下来，设置了股票代码和时间窗口。获取当前时间并往前推5分钟的时间戳，然后使用`get_price`函数获取过去5分钟内的成交量数据，并计算平均成交量。最后，使用一个循环判断平均成交量是否连续增加，并输出结果。