Google Finance – это мощный инструмент, обеспечивающий доступ к широкому спектру финансовых данных, включая цены на акции, рыночные индексы и информацию о компаниях. В этой статье блога мы сосредоточимся на CSI (индексе ценных бумаг Китая) и рассмотрим различные методы получения и анализа его данных с помощью Google Finance. Мы предоставим примеры кода на Python, чтобы продемонстрировать, как извлекать данные индекса CSI и манипулировать ими.

1. Получение данных индекса CSI.
   Чтобы получить данные индекса CSI из Google Finance, мы можем использовать библиотеку pandas_datareaderна Python. Вот пример фрагмента кода:

import pandas_datareader as pdr
csi_data = pdr.get_data_google('CSI')
print(csi_data.head())

Этот код извлекает данные индекса CSI из Google Finance и печатает первые несколько строк набора данных.

2. Анализ данных индекса CSI:
   После того как у нас есть данные индекса CSI, мы можем выполнять различные задачи анализа. Вот несколько примеров:

а. Расчет доходности индекса:

csi_data['Returns'] = csi_data['Close'].pct_change()
print(csi_data['Returns'].head())

Этот код рассчитывает ежедневную доходность индекса CSI на основе цен закрытия.

б. Анализ скользящих средних:

csi_data['MA50'] = csi_data['Close'].rolling(window=50).mean()
csi_data['MA200'] = csi_data['Close'].rolling(window=200).mean()
print(csi_data[['Close', 'MA50', 'MA200']].tail())

Этот код вычисляет 50-дневные и 200-дневные скользящие средние индекса CSI и печатает цены закрытия вместе со скользящими средними для последних нескольких точек данных.

3. Визуализация данных индекса CSI.
   Визуализация данных может дать ценную информацию. Вот пример построения цен закрытия индекса CSI и скользящих средних:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(csi_data.index, csi_data['Close'], label='CSI Index')
plt.plot(csi_data.index, csi_data['MA50'], label='50-day MA')
plt.plot(csi_data.index, csi_data['MA200'], label='200-day MA')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Index Value')
plt.title('CSI Index with Moving Averages')
plt.legend()
plt.show()

Этот код создает линейный график, показывающий цены закрытия индекса CSI, а также 50-дневные и 200-дневные скользящие средние.

В этой статье мы рассмотрели различные методы получения и анализа данных индекса CSI с помощью Google Finance. Мы рассмотрели извлечение данных, расчет доходности, анализ скользящего среднего и визуализацию данных. Используя возможности Python и Google Finance, инвесторы и аналитики могут получить ценную информацию об индексе CSI и принять обоснованные инвестиционные решения.