В мире финансов анализ данных и выявление тенденций имеют решающее значение для принятия обоснованных инвестиционных решений. Одним из популярных методов, используемых в техническом анализе, является скользящее среднее, которое помогает сгладить колебания данных и выявить основные тенденции. В этой статье мы сосредоточимся на формуле 7-дневной скользящей средней прибыли и рассмотрим различные методы ее реализации на примерах кода.

Понимание 7-дневной скользящей средней.
7-дневная скользящая средняя — это простая скользящая средняя, ​​которая рассчитывает среднее значение определенной точки данных и шести предыдущих точек данных. Он обеспечивает сглаженное представление данных за 7-дневный период, подчеркивая краткосрочные тенденции.

Метод 1: распознавание списков Python
Давайте начнем с простой реализации, использующей распознавание списков Python:

data = [10, 12, 15, 14, 13, 11, 16, 18, 20, 19, 17, 14, 16, 15]
moving_average = [sum(data[i:i+7])/7 for i in range(len(data)-6)]

Метод 2: библиотека NumPy
NumPy — мощная библиотека для числовых вычислений. Вот пример вычисления 7-дневной скользящей средней с помощью NumPy:

import numpy as np
data = np.array([10, 12, 15, 14, 13, 11, 16, 18, 20, 19, 17, 14, 16, 15])
moving_average = np.convolve(data, np.ones(7)/7, mode='valid')

Метод 3: Библиотека Pandas
Pandas — популярная библиотека для обработки и анализа данных. Предоставляет удобные функции для расчета скользящих средних:

import pandas as pd
data = pd.Series([10, 12, 15, 14, 13, 11, 16, 18, 20, 19, 17, 14, 16, 15])
moving_average = data.rolling(window=7).mean().dropna()

Формула 7-дневной скользящей средней прибыли — ценный инструмент для анализа краткосрочных тенденций финансовых данных. Мы рассмотрели три метода расчета скользящего среднего с использованием Python, включая понимание списков, библиотеку NumPy и библиотеку Pandas. Каждый метод предлагает свои преимущества в зависимости от конкретных требований вашего анализа. Включив 7-дневное скользящее среднее в свой финансовый анализ, вы сможете получить ценную информацию и принять более обоснованные инвестиционные решения.