Python股票實作(3)
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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重視籌碼分析
基本面跟技術面需要去研究線圖指標或財報等財務資訊
但籌碼只要花點時間研究或許就能看出端倪
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經過思考之後
從今開始會改變一下分享的個股
會開始帶一些用分點進出判斷多空
即便如此
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不如預期
一定要
本研究使用了盤中逐筆成交資料（Tick-by-tick Data）來進行股票價格的預測，並討論了馬可夫鏈模型和擴散核模型在這方面的應用。研究結果表明，大多數股票的未來三秒價格可以在少於22個狀態中找到，顯示了交易價格的低不確定性。此外，研究還發現波動性更大和價格更高的股票更難以準確預測。
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移動平均線（Moving Average，簡稱 MA）是金融技術分析中一種基礎且廣泛使用的工具，透過計算一定時期內的平均價格，以平滑價格數據，從而減少市場波動的隨機性，幫助投資者更清晰地看到價格趨勢。
MACD指標是一個非常流行的技術指標，可用來分析股價的趨勢和動量。它的選股原則、優點和缺點都需要深入了解，才能充分利用它提供的訊號。如果您是投資人，建議使用MACD指標時搭配其他指標使用，以提高分析的精度和可靠性。
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