送书 ｜ 用Python实现股价的简单移动平均值（SMA）

今天这篇文章来自本次所送书中的内容。以下是来自读者投稿的读书笔记。

前不久收到清华大学出版社赠送的《深入浅出Python量化交易实战》一书，也答应了出版社要写一些读书笔记，今天就来交作业了。

根据书中的内容，我自己也做了一点改进的工作——用Python绘制出股价的5日均线和20日均线。众所周知，5日均线是短线交易的生死线，而20日均线是中长线趋势的分水岭。因此，基于这两条均线，可以设计出一些简单的交易策略。

 下面是我练习的代码：

import pandas as pd

import numpy as np

from pandas_datareader import data

import datetime

import matplotlib.pyplot as plt

导入库的部分，不解释了，下面拉数据：

end_date = datetime.date.today()

start_date = end_date - datetime.timedelta(days = 100)

price = data.DataReader('601127.ss','yahoo',
                        start_date,
                        end_date)

price.head()

这里我选择从yahoo拉601127这支股票过去100天的行情数据。能够看到最早的数据到2021年的10月8日：

然后我开始添加5日和20日均线

price['ma5'] = price['Adj Close'].rolling(5).mean()

price['ma20'] = price['Adj Close'].rolling(20).mean()

price.tail()

数据中就可以看到了：

为了便于观察，我用代码画了个图：

fig = plt.figure(figsize=(16,9))

ax1 = fig.add_subplot(111, ylabel='Price')

price['Adj Close'].plot(ax=ax1, color='g', lw=2., legend=True)

price.ma5.plot(ax=ax1, color='r', lw=2., legend=True)

price.ma20.plot(ax=ax1, color='b', lw=2., legend=True)

plt.grid()

plt.show()

这样就可以直观看到图像：

这样就可以根据不同周期的均线来设计移动平均策略了。

如果大家对类似的内容感兴趣，不妨也阅读一下这本《深入浅出Python量化交易实战》。我个人感觉跟着代码敲一敲，自己动手改进一下，还是很有乐趣的。

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