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SMA を計算してプロットする

日次の価格データは本質的に雑音が多く、扱いづらいものです。Apple の株価（日次）データを分析するにあたり、データを平滑化するために単純移動平均（SMA）を追加したいと考えています。ここでは 50 日の SMA を使うことにします。

株価データは aapl_data にあらかじめ読み込まれており、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。タイトルや凡例など、プロットの追加カスタマイズも用意されています。

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

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演習の手順

  • Close 価格を使って 50 日の SMA を計算し、新しい列 sma_50 に保存します。
  • 列 sma_50 と Close のデータを折れ線グラフでプロットします。

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 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()
コードを編集して実行