更新於 2022/04/13發佈於 2022/04/13閱讀時間約 2 分鐘

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 )

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

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

移動平均線

指數移動平均線

MACD

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

透過 plt.show( ) 印出

參考連結如下

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

分享至

成為作者繼續創作的動力吧！

爾他的沙龍的其他內容