SMA 계산하고 시각화하기
일별 가격 데이터는 본질적으로 지저분하고 잡음이 많아요. Apple 주가의 일별 데이터를 분석하면서, 데이터를 부드럽게 보기 위해 단순 이동 평균(SMA) 지표를 추가하려고 합니다. 여기서는 50일 SMA를 사용하기로 했어요.
주가 데이터는 aapl_data에 미리 로드되어 있고, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있습니다. 제목과 범례 같은 추가적인 플롯 커스터마이즈도 이미 제공되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 금융 트레이딩
연습 안내
Close가격을 사용해 50일 SMA를 계산하고, 새 열sma_50에 저장하세요.sma_50과Close열을 사용해 선 그래프를 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()