python 如何写连续8个交易日低于均线

使用pandas可以快速计算

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# 引入pandas包

import pandas as pd

# 模拟近10天的交易数据

days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 生成DataFrame

df = pd.DataFrame(days, columns=['a'])

# 使用rolling函数生成5日平均

df['b'] = df.rolling(5).mean()

# 删除空值

df = df.dropna()

# 使用any函数判断是否全为真

any(df['a']  df['b'])

不清楚您python的水平，做数据工作建议多使用pandas

V:Python码农

使用python实现ema（指数移动平均的计算）

a = 2/13

Prices = [0.0] #prices of everyday

EMAs = [0.0] # ems of everyday

def ema ( N , Price) :

Prices.append(Price)

if N=1:

EMAs.append(Price)

else :

EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1] + a*Price)

ema(1,1)

ema(2,3)

print (EMAs[1])

print (EMAs[2])

周线）'>python均线周期转换（日线->周线）

开发工具jupyter，使用的版本基于python3.8

下面是运行效果：

python如何入门？

1.找浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。

2.去找实际项目练手。最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目。

3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。

4.另外，除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。

5.不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。

6.学会查文档，用好搜索引擎和开发者社区。

想学Python的童鞋可以加企鹅裙前三位是227，中间是435，后三位是450分享软件视频资料

学Python和学其他的语言其实是相同的，我给新同事讲课的时候就说学编程和练武功其实是很相似，入门大致这样几步:

找本靠谱的书,

找个靠谱的师傅，

找一个地方开始练习。

学语言也是的：选一本通俗易懂的书，找一个好的视频资料，然后自己装一个IDE工具开始边学变写。下面我具体来讲讲:

1.找一本靠谱的书，难度一定要是入门级别，千万不能太复杂，不要一下子陷进去，会打乱节奏，学东西要循序渐进，不能一口吃个胖子.打个比方，学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全，若一上来就学，肯定会吃力，时间长了就会失去兴趣，因此对初学者来说，一定要找一个通熟易懂的，简单的书。入门的书非常关键。

入门的书很多，但是我个人强烈推荐"A Byte of Python",这本书我读了2遍，作者写的思路非常清晰，对每一个知识点讲解的很到位，不多不少，刚刚好，对初学者来说，力道刚刚好。而且是全英文，对提高自己的英语水平，很有帮助.

网上有人会推荐"笨办法学Python",我个人觉得这本书没有"A Byte of Python"好 .一般有一些编程基本，我建议直接看"A Byte of Python".这本书的销量已经破百万了，而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的.

2.多编写程序，这似乎是废话，但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写，没有什么捷径.一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍，也好过你只是去看书，而不动手。

而且学python 最好是坚持编，每天抽小半个小时，学一些知识点,不断的坚持.大概快的话几个星期基本就能入门了。

以上就是我对python 入门的感悟，希望对初学者能有一点帮助，能帮到一些人少走一点弯路.也就不枉我大半夜在这里码字了~~

最后说一下，我坚持原创，若我写的对大家有帮助，麻烦大家支持一下，也是对我的一点鼓励和动力。

当然，如果你是0基础，周围也没有大神带领，自己也学不进去，我劝你还是放弃吧，或者就找个培训机构花点钱学习

谢谢

Python量化教程：不得不学的K线图「代码复制可用」

不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。

一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。

需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。

我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。

我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。

可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。

明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。

上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。

你学会了吗？

当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！

怎样学习python

python作为当下最热门的计算机编程语言之一，是许多互联网大厂（如阿里腾讯等）在招聘时会作出要求的能力之一。学好python对于将来大数据方向、云计算方向等物联网时代新兴岗位的学习很有帮助。

想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

Python学习顺序：

①Python软件开发基础

掌握计算机的构成和工作原理

会使用Linux常用工具

熟练使用Docker的基本命令

建立Python开发环境，并使用print输出

使用Python完成字符串的各种操作

使用Python re模块进行程序设计

使用Python创建文件、访问、删除文件

掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

能够使用Python面向对象方法开发软件

能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作

掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件

能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

能够使用Python熟练编写爬虫软件

能够熟练使用Python库进行数据分析

招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

掌握基本设计模式、常用算法

掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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