SMA と EMA の比較
SMA と EMA は、どちらも一般的なトレンド系インジケーターです。SMA はすべてのデータポイントを同じ重みで扱い、EMA は直近のデータポイントにより大きな重みを与えます。ここでは Google の株価データを用いて、どの移動平均を使うかを検討します。同じルックバック期間で SMA と EMA の両方を計算し、1 つのチャートに重ねて表示する予定です。
Google 株の終値ベースの日次ヒストリカルデータは stock_data に読み込まれています。さらに、talib はインポート済みで、matplotlib.pyplot は plt としてインポートされています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ金融トレーディング
演習の手順
Close価格の 50 日 SMA を計算し、新しい列SMAに保存します。Close価格の 50 日 EMA を計算し、新しい列EMAに保存します。SMAとEMAをClose価格と一緒にプロットします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate the SMA
stock_data['SMA'] = ____(stock_data['____'], ____)
# Calculate the EMA
stock_data['EMA'] = ____(stock_data['____'], ____)
# Plot the SMA, EMA with price
____(stock_data['____'], label='SMA')
____(stock_data['____'], label='EMA')
____(stock_data['____'], label='Close')
# Customize and show the plot
plt.legend()
plt.title('SMA vs EMA')
plt.show()