请给我一份用于进行长期证券投资分析的python3.0代码

以下是一个简单的用于进行长期证券投资分析的Python 3代码示例，使用了Pandas和Matplotlib库进行数据处理和可视化。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

接下来，我们可以定义一个函数来获取一只股票的历史价格数据，并将其转换为Pandas DataFrame对象：

def get_stock_data(ticker, start_date, end_date):
    stock = yf.Ticker(ticker)
    data = stock.history(start=start_date, end=end_date)
    return data

接下来，我们可以定义一个函数来计算某只股票的收益率和移动平均线：

def calculate_returns(data, window):
    data['returns'] = data['Close'].pct_change()
    data['MA'] = data['Close'].rolling(window=window).mean()
    return data

然后，我们可以定义一个函数来绘制股票的价格图和移动平均线：

def plot_stock_data(data):
    plt.plot(data['Close'], label='Close')
    plt.plot(data['MA'], label='Moving Average')
    plt.legend()
    plt.show()

最后，我们可以使用这些函数来获取股票数据，计算其收益率和移动平均线，并绘制其价格图：

ticker = 'AAPL'
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2021-01-01'
window = 50

data = get_stock_data(ticker, start_date, end_date)
data = calculate_returns(data, window)
plot_stock_data(data)

这将获取苹果公司（AAPL）的股票历史价格数据，计算其收益率和50天移动平均线，并绘制其价格图。你可以根据需要更改股票代码、起始日期、结束日期和移动平均线窗口大小。