解释data_daily.iloc[-1]['MA120']
时间: 2023-11-08 18:06:22 浏览: 134
这段代码是用于从 DataFrame 类型的 data_daily 数据中取出最后一行数据,然后提取该行数据中名为 'MA120' 的列的值。
更具体地说,data_daily.iloc[-1] 表示取出 data_daily 数据的最后一行数据,而 ['MA120'] 表示在该行数据中取出名为 'MA120' 的列的值。这个操作可以用来获取 data_daily 数据中最后一个交易日的 'MA120' 指标的值。
相关问题
用Python采用akshare库给出代码:1)均线呈多头排列。 5日均线向上角度越大越好,如果MACD,KDJ有金叉配合最好; 2)在当天收十字星,最低价未破5日均线
以下是符合您要求的Python代码:
```
import akshare as ak
import pandas as pd
import talib
# 获取股票数据
stock_data = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", start_date="20210101", end_date="20211231")
stock_data = stock_data.sort_index(ascending=True)
# 计算指标
stock_data["ma5"] = talib.MA(stock_data["close"], timeperiod=5)
stock_data["ma10"] = talib.MA(stock_data["close"], timeperiod=10)
stock_data["ma20"] = talib.MA(stock_data["close"], timeperiod=20)
stock_data["macd"], stock_data["macd_signal"], stock_data["macd_hist"] = talib.MACD(stock_data["close"])
stock_data["slowk"], stock_data["slowd"] = talib.STOCH(stock_data["high"], stock_data["low"], stock_data["close"])
stock_data["rsi"] = talib.RSI(stock_data["close"])
# 判断是否符合条件
if stock_data.iloc[-1]["low"] > stock_data.iloc[-1]["ma5"] and stock_data.iloc[-1]["open"] < stock_data.iloc[-1]["close"] and stock_data.iloc[-1]["open"] > stock_data.iloc[-1]["ma5"]:
ma5_angle = talib.LINEARREG_ANGLE(stock_data["ma5"], timeperiod=5)[-1]
if ma5_angle > 0:
if stock_data.iloc[-1]["macd"] > stock_data.iloc[-1]["macd_signal"] and stock_data.iloc[-2]["macd"] < stock_data.iloc[-2]["macd_signal"]:
print("符合条件")
elif stock_data.iloc[-1]["slowk"] > stock_data.iloc[-1]["slowd"] and stock_data.iloc[-2]["slowk"] < stock_data.iloc[-2]["slowd"]:
print("符合条件")
elif stock_data.iloc[-1]["rsi"] < 30 and stock_data.iloc[-2]["rsi"] > 30:
print("符合条件")
else:
print("不符合条件")
else:
print("不符合条件")
else:
print("不符合条件")
```
请注意,此代码仅供参考,具体使用时需要根据您的实际情况进行调整。
使用python根据已读取的十只股票的数据,算出当日个股收盘价的 5 日均值:MA5 算出当日个股收盘价到 5 日均值的偏离程度 ratio:(closePrice-MA5)/MA5 根据给出的十只股票当日的 ratio,挑出 ratio 为负的个股,第二天等权持仓,再根据每日的持仓个股和个股的收益率,计算每日的策略收益率.
好的,这个问题可以分为以下几个步骤进行处理:
1. 计算每只股票的 MA5 和 ratio;
2. 找出 ratio 为负的个股;
3. 等权持仓,计算每日的策略收益率。
下面是每个步骤的详细说明和代码实现:
1. 计算每只股票的 MA5 和 ratio
首先,我们需要读取每只股票的数据并计算出 MA5 和 ratio。假设我们已经读取了十只股票的数据,每只股票的数据都包含日期、开盘价、收盘价等字段。我们可以使用 Pandas 和 Numpy 库来计算 MA5 和 ratio。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设已经读取了十只股票的数据,存储在一个字典中,键为股票代码,值为数据框
stocks_data = {'000001': stock1_data, '000002': stock2_data, ...}
# 计算每只股票的 MA5 和 ratio
for code, data in stocks_data.items():
close_prices = data['closePrice']
ma5 = np.mean(close_prices[-5:])
ratio = (close_prices.iloc[-1] - ma5) / ma5
stocks_data[code]['MA5'] = ma5
stocks_data[code]['ratio'] = ratio
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个字典 `stocks_data`,它包含了所有股票的数据。然后,我们遍历每个股票的数据,计算出 MA5 和 ratio,并将它们存储在数据框中。
2. 找出 ratio 为负的个股
接下来,我们需要找出 ratio 为负的个股。这些股票将会作为我们的策略买入信号。具体实现如下:
```python
# 找出 ratio 为负的股票
buy_stocks = []
for code, data in stocks_data.items():
ratio = data['ratio']
if ratio < 0:
buy_stocks.append(code)
```
在上面的代码中,我们遍历每个股票的数据,找出 ratio 为负的股票,并将它们的股票代码存储在列表 `buy_stocks` 中。
3. 等权持仓,计算每日的策略收益率
最后,我们需要等权持仓买入这些股票,并计算每日的策略收益率。具体实现如下:
```python
# 计算每日的策略收益率
strategy_returns = []
for i in range(1, len(stock1_data)):
# 计算当日的股票收益率
daily_returns = []
for code, data in stocks_data.items():
close_prices = data['closePrice']
daily_return = (close_prices.iloc[i] - close_prices.iloc[i-1]) / close_prices.iloc[i-1]
daily_returns.append(daily_return)
# 等权持仓买入 ratio 为负的股票
daily_returns_buy = [r for i, r in enumerate(daily_returns) if stocks_data[code]['ratio'] < 0]
daily_returns_sell = [r for i, r in enumerate(daily_returns) if stocks_data[code]['ratio'] >= 0]
# 计算当日的策略收益率
strategy_return = np.mean(daily_returns_buy) - np.mean(daily_returns_sell)
strategy_returns.append(strategy_return)
```
在上面的代码中,我们首先遍历每个交易日,计算出每只股票的收益率,并将它们存储在列表 `daily_returns` 中。然后,我们从中选择 ratio 为负的股票,等权持仓买入。最后,我们计算出当日的策略收益率,并将它们存储在列表 `strategy_returns` 中。
至此,我们完成了整个策略的实现。需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑许多其他因素,例如手续费、滑点等。