データ解析（x）の移動平均

平均終値を動かす5日：第五日から、最新のラインの終値の平均値を計算するには、5日間毎日構成される。

平均アルゴリズムを移動します：

（A + B + C + D + E）/ 5 
（B + C + D + E + F）/ 5 
（C + D + E + F + G）/ 5 
... 
（F + G + H + I + J）/ 5

図5. 10 MA K線グラフを描きます。

＃移动平均线
輸入のNPとしてnumpyの
 輸入融点としてmatplotlib.pyplot
 輸入DTとして日時
 輸入MDなどmatplotlib.dates 


デフdmy2ymd（DMY）：
   ""」
  把日月年转年月日
  ：PARAM日：
  ：リターン：
  "" 「
  DMY = STR（DMY、エンコーディング= ' UTF-8 ' ）
  T = dt.datetime.strptime（DMY、' ％D-％M-％Y ' ）
  S = t.date（）のstrftime（' ％Y- ％M-％D " ）
   のリターンの

 
、日付、opening_pricesを、\
highest_prices、lowest_prices、\ 
closing_prices= \ 
  Np.loadtxt（' aapl.csv ' 、
             DELIMITER = ' ' 、
             usecols =（1 ,. 3 ,. 4 ,. 5 ,. 6 ）、
             アンパック = 真、
             DTYPE = ' M8 [D]、F8、F8、F8、 F8 ' 
             コンバーター = {1：dmy2ymd}）  ＃DMY転送日付印刷（日付）
 ＃描か終値値引き図の 
mp.figure（' APPL 'のFaceColor = ' LightGrayの'
）
Mp.title（'））APPL '18のfontSizeです= ）
mp.xlabel（' 日付'のfontSize = 14 ）
mp.ylabel（' 価格"、のfontSize = 14 ）
mp.grid（をlineStyle = " ：" ）

＃設定スケールロケータ
＃11週間メインスケール、一日の時間スケール

AX = mp.gca（）
ma_loc = md.WeekdayLocator（byweekday = md.MO）
ax.xaxis.set_major_locator（ma_loc）
ax.xaxis.set_major_formatter（md.DateFormatter（「%% Y-M - ％D '
ax.xaxis.set_minor_locator（md.DayLocator（）） 
＃範囲（ma5.size） ：修改日付的DTYPE为md.datetime.datetiem 
日付= dates.astype（md.datetime.datetime）
mp.plot（日付、closing_prices、
        色 = ' ドジャーブルー' 、
        線幅 = 2 、
        ラインスタイル = ' - ' 、
        アルファ = 0.8 、
        ラベル = ' APPL終値' ）

＃绘制5日移动平均线 
MA5 = np.zeros（closing_prices.size-4 ）
 のための I における
  MA5 [I] = np.mean（closing_prices [I：I + 5 ]）

融点.PLOT（日付[4：]、MA5、色= ' オレンジレッド'、ラベル= ' MA5 ' ）

＃绘制10日移动平均线 
MA10 = np.zeros（closing_prices.size-9 ）
 のための I における範囲（ma10.size）：
  MA10 [I ] = np.mean（closing_prices [I：私は10 + ]）

mp.plot（日付[ 9]、MA10、色= ' 緑'、ラベル= ' MA10 ' ）


mp.legend（）
mp.gcf（）。 autofmt_xdate（）
mp.show（）

データ解析（x）の移動平均

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