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SMAs berechnen und plotten

Tägliche Preisdaten sind von Natur aus unordentlich und verrauscht. Du möchtest die täglichen Preisdaten der Apple-Aktie analysieren und planst, einen Simple-Moving-Average-(SMA)-Indikator hinzuzufügen, um die Daten zu glätten. Konkret entscheidest du dich für die 50-Tage-SMA.

Die Kursdaten wurden in aapl_data vorgeladen, und matplotlib.pyplot wurde als plt importiert. Zusätzliche Anpassungen an der Grafik wie ein Titel und eine Legende wurden bereits für dich vorbereitet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Finanzhandel mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Berechne die 50-Tage-SMA anhand des Close-Kurses und speichere sie in einer neuen Spalte namens sma_50.
  • Erstelle ein Liniendiagramm mit den Daten aus den Spalten sma_50 und Close.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Calculate SMA
aapl_data['sma_50'] = aapl_data['____'].____.mean()

# Plot the SMA
____(aapl_data['____'], color='green', label='SMA_50')
# Plot the close price
____(aapl_data['____'], color='red', label='Close')

# Customize and show the plot
plt.title('Simple moving averages')
plt.legend()
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen