Чтобы предоставить вам различные методы дневной торговли акциями, я опишу несколько популярных стратегий вместе с примерами кода. Однако учтите, что дневная торговля может быть очень рискованной, и важно досконально понять стратегии и провести тщательное исследование, прежде чем приступать к какой-либо торговой деятельности. Вот несколько методов:

1. Пересечение скользящих средних.
   Эта стратегия включает в себя отслеживание двух скользящих средних разных периодов (например, краткосрочную и долгосрочную скользящую среднюю) и генерацию сигналов покупки, когда краткосрочная скользящая средняя скользящая средняя пересекает долгосрочную скользящую среднюю.

   # Moving Average Crossover Strategy
   short_ma = df['close'].rolling(window=10).mean()  # Short-term moving average
   long_ma = df['close'].rolling(window=50).mean()  # Long-term moving average
   # Generate buy signals
   df['signal'] = np.where(short_ma > long_ma, 1, 0)
   df['positions'] = df['signal'].diff()

2. Полосы Боллинджера.
   Полосы Боллинджера состоят из средней полосы (обычно скользящей средней), а также верхней и нижней полос, которые представляют собой стандартное отклонение цены. Эта стратегия генерирует сигналы покупки, когда цена пересекает нижнюю полосу, и сигналы продажи, когда она пересекает верхнюю полосу.

   # Bollinger Bands Strategy
   rolling_mean = df['close'].rolling(window=20).mean()
   rolling_std = df['close'].rolling(window=20).std()
   df['upper_band'] = rolling_mean + (2 * rolling_std)
   df['lower_band'] = rolling_mean - (2 * rolling_std)
   # Generate buy signals
   df['signal'] = np.where(df['close'] < df['lower_band'], 1, 0)
   df['positions'] = df['signal'].diff()

3. Индекс относительной силы (RSI):
   RSI — это импульсный осциллятор, который измеряет скорость и изменение ценовых движений. Эта стратегия генерирует сигналы покупки, когда RSI пересекает порог перепроданности (например, 30), и сигналы продажи, когда он пересекает порог перекупленности (например, 70).

   # RSI Strategy
   delta = df['close'].diff()
   gain = delta.where(delta > 0, 0)
   loss = -delta.where(delta < 0, 0)
   avg_gain = gain.rolling(window=14).mean()
   avg_loss = loss.rolling(window=14).mean()
   rs = avg_gain / avg_loss
   rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
   # Generate buy signals
   df['signal'] = np.where(rsi < 30, 1, 0)
   df['positions'] = df['signal'].diff()

4. Стратегия прорыва.
   Эта стратегия включает в себя определение уровней поддержки и сопротивления и подачу сигналов на покупку, когда цена пробивает уровень сопротивления.

   # Breakout Strategy
   support_level = df['low'].rolling(window=20).min()
   resistance_level = df['high'].rolling(window=20).max()
   # Generate buy signals
   df['signal'] = np.where(df['close'] > resistance_level, 1, 0)
   df['positions'] = df['signal'].diff()

Это всего лишь несколько примеров стратегий дневной торговли. Помните, что очень важно тщательно протестировать и проверить любую стратегию, прежде чем применять ее в реальной торговле.