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

raw-image

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

raw-image
raw-image
raw-image

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

raw-image

參考連結如下

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

留言
avatar-img
爾他的沙龍
0會員
4內容數
爾他的沙龍的其他內容
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
Thumbnail
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
Thumbnail
2022/04/05
在上一篇文章"Python股票實作(1)"中,我們將近期100天的資料存成csv檔。 這次要將這100個csv檔都放進資料庫內,首先要做的就是新增一個檔案, 檔案名稱為"TWStock.db",把它放進跟csv檔一樣的目錄底下。 之後再用程式碼連結並呼叫並做一些處理。 之後需要先設定下列的一些參數
Thumbnail
2022/04/05
在上一篇文章"Python股票實作(1)"中,我們將近期100天的資料存成csv檔。 這次要將這100個csv檔都放進資料庫內,首先要做的就是新增一個檔案, 檔案名稱為"TWStock.db",把它放進跟csv檔一樣的目錄底下。 之後再用程式碼連結並呼叫並做一些處理。 之後需要先設定下列的一些參數
Thumbnail
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。
Thumbnail
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。
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
在 vocus 與你一起探索內容、發掘靈感的路上,我們又將啟動新的冒險——vocus App 正式推出! 現在起,你可以在 iOS App Store 下載全新上架的 vocus App。 無論是在通勤路上、日常空檔,或一天結束後的放鬆時刻,都能自在沈浸在內容宇宙中。
Thumbnail
在 vocus 與你一起探索內容、發掘靈感的路上,我們又將啟動新的冒險——vocus App 正式推出! 現在起,你可以在 iOS App Store 下載全新上架的 vocus App。 無論是在通勤路上、日常空檔,或一天結束後的放鬆時刻,都能自在沈浸在內容宇宙中。
Thumbnail
vocus 慶祝推出 App,舉辦 2026 全站慶。推出精選內容與數位商品折扣,訂單免費與紅包抽獎、新註冊會員專屬活動、Boba Boost 贊助抽紅包,以及全站徵文,並邀請你一起來回顧過去的一年, vocus 與創作者共同留下了哪些精彩創作。
Thumbnail
vocus 慶祝推出 App,舉辦 2026 全站慶。推出精選內容與數位商品折扣,訂單免費與紅包抽獎、新註冊會員專屬活動、Boba Boost 贊助抽紅包,以及全站徵文,並邀請你一起來回顧過去的一年, vocus 與創作者共同留下了哪些精彩創作。
Thumbnail
加入我們ASC 的 Discore: https://discord.gg/a4C57cVR6B 1.前置工具: tradingview 需要申請帳戶並且進入上方連結(這邊用 幣安交易所ETH/USDT 作為範例) 之後我們點選Pine編輯器(這邊就是撰寫indicator的地方) 2.幫自己的指標
Thumbnail
加入我們ASC 的 Discore: https://discord.gg/a4C57cVR6B 1.前置工具: tradingview 需要申請帳戶並且進入上方連結(這邊用 幣安交易所ETH/USDT 作為範例) 之後我們點選Pine編輯器(這邊就是撰寫indicator的地方) 2.幫自己的指標
Thumbnail
在上一篇文章中,我們學會了如何繪製最新的分鐘圖,讓我們了解最新一日的個股股價變化,不過有時分鐘圖太過細小,並無法了解到個股整體的趨勢狀況,這時我們就必須要使用到日線圖,因此,今天我們就來學習如何繪製日線圖吧!!
Thumbnail
在上一篇文章中,我們學會了如何繪製最新的分鐘圖,讓我們了解最新一日的個股股價變化,不過有時分鐘圖太過細小,並無法了解到個股整體的趨勢狀況,這時我們就必須要使用到日線圖,因此,今天我們就來學習如何繪製日線圖吧!!
Thumbnail
股價是股票匯集各式因素所組成的視覺圖,因此今天我們就來學學如何畫製個股的最新分鐘圖,讓你能夠一鍵輕鬆看到當日最新股價走勢圖,我們就開始來教學吧!!
Thumbnail
股價是股票匯集各式因素所組成的視覺圖,因此今天我們就來學學如何畫製個股的最新分鐘圖,讓你能夠一鍵輕鬆看到當日最新股價走勢圖,我們就開始來教學吧!!
Thumbnail
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
Thumbnail
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
Thumbnail
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 參考連結如下
Thumbnail
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 參考連結如下
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News