Чтобы найти взаимосвязь между ценой закрытия и объемом данных акций Apple в Python, вы можете использовать различные методы. Вот несколько подходов, которые вы можете рассмотреть:

1. Анализ корреляции. Вы можете рассчитать коэффициент корреляции между ценой закрытия и объемом, используя такие библиотеки, как Pandas или NumPy. Это поможет вам определить силу и направление отношений.

2. Точечная диаграмма. Создайте точечную диаграмму с помощью таких библиотек, как Matplotlib или Seaborn, с ценой закрытия по оси X и объемом по оси Y. Эта визуализация может выявить любые закономерности или тенденции между двумя переменными.

3. Скользящие средние: вычисление скользящих средних цены закрытия и объема за определенный период времени. Сравнивая тенденции этих скользящих средних, вы можете выявить любые сходства или расхождения.

4. Анализ временных рядов. Используйте методы анализа временных рядов, такие как модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA) или методы экспоненциального сглаживания, чтобы изучить взаимосвязь между ценой закрытия и объемом с течением времени.

5. Модели машинного обучения. Обучайте модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, регрессия опорных векторов или случайные леса, используя цену закрытия и объем в качестве входных признаков. Это поможет вам спрогнозировать одну переменную на основе другой и оценить их взаимосвязь.