Python股票實作(3)

更新 發佈閱讀 3 分鐘

使用pandas,透過TWStock_2的資料,計算下列三種常用的技術指標

1. 移動平均線

2. 指數移動平均線

3. MACD

首先連接資料庫,然後我們只取"成交股數 , 開盤價 , 最高價 , 最低價 , 收盤價"
這5個columns代入新的tsmc( 名稱 )

code如下

db = sqlite3.connect("TWstock_2")
tsmc = pd.read_sql(con=db, sql='SELECT * FROM "2330"')
tsmc.index = pd.to_datetime(tsmc['Date'])
tsmc = tsmc[['成交股數','開盤價','最高價','最低價','收盤價']]

之後分別給予新名稱 "Volume , Open , High , Low , Close "
別忘記Close收盤價的數字是str,須轉為num

vocus|新世代的創作平台

之後開始製作移動平均線 , 指數移動平均線 , MACD的圖形

首先要將數值帶出,程式碼如下

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之後再透過下列的code將線圖畫出

fig,ax = plt.subplots(3,1,figsize=(10,10))
plt.subplots_adjust(hspace=0.8)
tsmc['MA_7'].plot(ax=ax[0])
tsmc['MA_30'].plot(ax=ax[0])
tsmc['Close'].plot(ax=ax[0])
ax[0].legend()
tsmc['EMA_12'].plot(ax=ax[1])
tsmc['EMA_26'].plot(ax=ax[1])
tsmc['Close'].plot(ax=ax[1])
ax[1].legend()
tsmc['DIF'].plot(ax=ax[2])
tsmc['DEM'].plot(ax=ax[2])
ax[2].fill_between(tsmc.index,0,tsmc['OSC'])
ax[2].legend()
plt.show()

執行後線圖如下

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參考連結如下

https://www.youtube.com/watch?v=jEOkqwuoJEM

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爾他的沙龍
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2022/04/18
使用pandas,透過TWStock_2的資料,計算 6 日與12日RSI 值並繪製成圖。 首先先連接到TWStock_2資料庫將資料load出來。 這次load的資料一樣是2330台積電,然後我們一樣只取收盤價,修改日期格式。 之後要算出每日的U與D值(絕對漲跌),條件如下ㄑ 輸出會如下圖
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2022/03/20
先設定一個url,並使用get將資料load下來,然後轉成text。 使用pd.read_csv去讀資料,會有' " '與' = '的部分要用下面的code去掉。 這樣會得到一個基本的DataFrame。 將此段cod寫成一個函式如下圖 start_date會是今天的日期,n會是想要抓的天數。
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