使用tushare获取某只股票数据，计算120日平均线，半年内每日收盘价小于120平均线的概率

好的，以下是实现的代码：

import tushare as ts
import numpy as np

# 获取股票数据
stock_data = ts.get_hist_data('股票代码')
# 计算120日平均线
ma_120 = np.mean(stock_data['close'].tail(120))

# 获取半年内数据
half_year_data = stock_data.tail(120)

# 计算半年内每日收盘价小于120日平均线的概率
count = 0
for close_price in half_year_data['close']:
    if close_price < ma_120:
        count += 1

probability = count / len(half_year_data)

print("半年内每日收盘价小于120日平均线的概率为：{:.2%}".format(probability))

其中，需要将代码中的股票代码替换为你所需要查询的股票代码。输出的结果为半年内每日收盘价小于120日平均线的概率。

相关问题

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

好的，以下是使用 Pandas 和 Numpy 库进行优化后的代码：

import tushare as ts
import numpy as np

# 获取股票数据
stock_data = ts.get_hist_data('股票代码')

# 计算120日平均线
ma_120 = stock_data['close'].tail(120).mean()

# 获取半年内数据
half_year_data = stock_data.tail(120)

# 计算半年内每日收盘价小于120日平均线的概率
count = np.sum(half_year_data['close'] < ma_120)

probability = count / len(half_year_data)

print("半年内每日收盘价小于120日平均线的概率为：{:.2%}".format(probability))

其中，需要将代码中的股票代码替换为你所需要查询的股票代码。输出的结果为半年内每日收盘价小于120日平均线的概率。优化后的代码主要使用了 Pandas 的数据结构和 Numpy 的计算方式，能够提高代码的执行效率。

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。