Вычисление и построение SMA
Дневные ценовые данные по своей природе зашумлены и нестабильны. Вы хотите проанализировать дневные данные о цене акций Apple и планируете добавить индикатор простой скользящей средней (SMA), чтобы сгладить данные. В частности, вы решаете использовать 50-дневную SMA.
Данные по акциям предварительно загружены в aapl_data, а matplotlib.pyplot импортирован как plt. Дополнительные настройки графика — заголовок и легенда — уже добавлены за вас.
Это упражнение является частью курса
Финансовый трейдинг на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите 50-дневную SMA на основе цены
Closeи сохраните результат в новом столбце с именемsma_50. - Постройте линейный график, используя данные из столбцов
sma_50иClose.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()