Python数据分析：Numpy处理股票数据实战

"该文档是关于Python数据分析的第三部分，主要介绍了如何使用Numpy库对股票数据进行处理，包括读取CSV文件、日期转换、数据筛选以及计算移动均线和布林线的基础步骤。" 在Python数据分析中，Numpy是一个至关重要的库，它提供了大量的数学和数组操作功能，尤其在处理大量数值数据时效率非常高。在这个文档中，作者通过一个实际的股票数据分析例子来讲解Numpy的常用函数。 首先，为了处理股票数据，我们需要从CSV文件中读取数据。在这个例子中，使用了`numpy.loadtxt`函数，该函数可以读取二进制或文本文件，并将数据转换为Numpy数组。参数`delimiter=‘,’`指定了数据之间的分隔符为逗号，`usecols=(1,2,3,4,5,6)`则选择了数据中的特定列，而`converters={1:datestr2num}`是一个转换器，用于将日期字符串转换为日期类型。`datestr2num`函数使用了`datetime.strptime`来解析日期字符串，将其转换为日期对象，然后使用`weekday()`方法获取星期几。 接着，为了专注于分析20个交易日的数据，作者通过切片操作`close[0:20]`获取了收盘价数组的前20个元素，同样对于日期数组也是如此。这样，我们有了一个20天的收盘价序列和对应的星期数组。 在实际数据分析中，计算移动均线和布林线是常见的技术分析手段。移动均线可以帮助我们识别趋势，而布林线则可以指示价格的波动范围。移动均线通常通过计算一段时间内的平均收盘价得到，例如5日、10日或20日均线。布林线则是由移动平均线和标准差的倍数（通常是2）来确定上下界，以此来反映价格的波动情况。 为了计算这些指标，我们可以使用Numpy的`rolling_mean`或`rolling_window`函数计算移动平均，`std`函数计算标准差。例如，计算20日移动均线可以如下所示： ```python import numpy as np # 假设closes是包含所有收盘价的数组 window_size = 20 ma_20 = np.convolve(closes, np.ones(window_size), 'same') / window_size ``` 至于布林线，我们可以先计算移动平均，然后加上和减去2倍的标准差： ```python std_20 = np.std(closes, ddof=1) * 2 # ddof=1 表示样本标准差 upper_bollinger = ma_20 + std_20 lower_bollinger = ma_20 - std_20 ``` 通过这样的计算，我们可以获得关于股票价格走势和波动性的有用信息，这对于投资决策具有重要意义。这个文档的后续部分可能继续讲解如何使用Numpy实现这些计算，以及如何根据这些指标进行进一步的数据分析和可视化。