Python股票實作(4)

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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。
db = sqlite3.connect("TWstock_2")
tsmc = pd.read_sql(con=db, sql='SELECT * FROM "2330"')
tsmc.index = pd.to_datetime(tsmc['Date'])
tsmc = tsmc[['收盤價']]
tsmc.columns = ['Close']
tsmc['Close'] = pd.to_numeric(tsmc['Close'])
指定日期為2021-12-10開始,然後透過"tsmc['Dif'] = tsmc['Close'].diff()"這段code算出差值。
計算出差值
如圖,今天的值扣掉前一天的值
之後要算出每日的U與D值(絕對漲跌),條件如下ㄑ
絕對漲跌
將tsmc['Dif']的值丟進函式內計算出絕對漲跌之後傳回,code如下
計算絕對漲跌
輸出會如下圖
包含收盤價 , Dif , U , D
之後透過下列公式,算出6日與12日,最後把圖畫出來
算出6日與12日RSI
將圖畫出
參考連結如下
https://www.youtube.com/watch?v=BgyxjH_Z4OU
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    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
    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
    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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