Python股票實作(3)
閱讀時間約 2 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 )
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
別忘記Close收盤價的數字是str，須轉為num
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
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
參考連結如下
https://www.youtube.com/watch?v=jEOkqwuoJEM
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為了避免諸如此類的問題發生，明白程式的當前目錄與檔案的路徑是很重要的。
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以下是一些常用的 os 模組基本操作及其範例：
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首先，你需要使用 Python 的 json 模組來解讀JSON 字串。
JSON的基本結構：
由花括號 {} 包圍，內部是鍵值對的集合，每個鍵值對之間用逗號分隔。
鍵是字串類型，值可以是任何JSON支持的資料類型（字串、數字、布林值、陣列、物件或 null）。
{
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1. 新建一個工作簿，並在其內新增12張工作表；將工作表的名稱分別定為1月、2月、3月……12月。
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2. 續上題，批次將工作表的名稱更改為竹科1月、竹科2月、竹科3月……竹科12月。
解答：
在上一篇教學中，我們學會了如何創建簡易且免費的資料庫，而本篇我們就來學習如何利用python與SQL進行結合，並將資訊傳遞到LINE BOT之中，我們將以簡單的股票追蹤清單作為教學，如果還沒看過上一篇如何安裝SQL Server 2019 免費開發版的人記得先去安裝唷!!
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什麼是Pytest?
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來寫測試吧!
先用pip安裝pytest:
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參考資料:
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