Обчислення та побудова графіків SMA
Щоденні цінові дані за своєю природою містять багато шуму. Ви хочете проаналізувати щоденні ціни акцій Apple і плануєте додати індикатор простого ковзного середнього (SMA), щоб згладити дані. Зокрема, ви вирішуєте використати 50-денне SMA.
Дані про акції попередньо завантажені в aapl_data, а matplotlib.pyplot імпортовано як plt. Додаткові налаштування графіка, зокрема заголовок і легенда, вже підготовлені для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Фінансовий трейдинг у Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть 50-денне SMA, використавши ціну
Close, і збережіть його в новому стовпціsma_50. - Побудуйте лінійний графік, використавши дані зі стовпців
sma_50іClose.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()