实战股票数据分析篇 Pandas滚动操作

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量化是一个庞大的学科体系，华尔街早在很多年前就有了一帮精英在研究，集合了数学，统计学，计算机和金融几大学科的知识，其中python目前是量化领域最通用的编程语言。

前面小编写了几篇关于股票量化的开胃菜，有粉丝同学私信我比较有兴趣，今天我们继续写，更多内容我们都看我们的小册：

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今天我们来说说用pandas进行滚动操作，比如我们计算5日，10日，30日的均线类似这样的数学计算有很多，如果都通过for循环去遍历非常麻烦，而且耗时。Pandas自带了一种滚动操作叫rolling ，可以轻松搞定，我们一起来看一下吧。我们还是以五粮液的历史股票数据来演示。

1.打印出股票数据

为了方便观察，我们只取3列 '股票名称','交易日期','收盘价'

2.什么是Pandas的rolling函数

在开始使用rolling 之前，我们先解释一下啥是rolling函数。在 pandas 中，rolling 函数是一个非常强大的工具，用于对数据序列执行滚动窗口计算。这意味着它可以在一个固定大小的窗口上应用函数，该窗口沿着数据索引移动。

rolling 函数常用于时间序列数据分析，以计算滑动平均、滑动标准差等统计指标。比如我们可以用来计算移动平均线，标准差，统计滑动窗口的最小值，最大值和中位数等等。

rolling 函数通常与聚合函数（如 sum、mean、std）结合使用。

3.计算3日移动平均线

比如我们用rolling 来计算移动平均线，非常简单。

rolling(window=3) 创建了一个大小为 3 的滚动窗口，然后 mean() 计算了每个窗口的平均值。

比如我们看第一行，第二行 moving_avg列都是NaN，原因是因为我们要计算3日的平均线，所以第一行，第二行肯定是空值，因为3天都不够啊。所以看到第三行的moving_avg 是有值的167.75 , 它等于(165.14+165.46+172.65 )/3 = 167.75

同理，第4行的3日均价就是第2行+第3行+第4行的收盘价的均值，所以我们可以非常方便地计算5日，10日均线。

看一下打印结果：

通过上面的计算，我们可以看到5日和10日的均线的价格在 8月7号是178.61和179.099 ，我们打开东方财富网上的K线来核对一下。

核对一下确实是对的。

4.构建上下轨道，计算5日内最大值和最小值

除了上面的计算5日平均值，我们还可以计算5日最大值，最小值。有同学会问计算这个有啥用啊，这个可是非常有用，我们有很多策略都是跟通道有关，比如布林策略，Vagas通道，或者大名鼎鼎的江恩箱都是有类似计算。还有很多策略都用到类似的计算思想，只是有的用ATR计算，而不是直接用收盘价～～（这个我们会在群里讲）

就是某一段时间的最大值构建上轨，计算某一段时间的最小值，构建下轨。看股价是否有突破上下轨，从而判断是上升还是下降的趋势。

看一下打印的结果:

5.更强大的expanding函数

介绍完了rolling的使用，我们来介绍一个更强大的函数expanding。在 pandas 中，expanding 是用于执行累积或扩展窗口计算的函数。与 rolling 相比，expanding 提供的是一个单向扩大的窗口，即从序列的开始处到当前位置。这个功能非常适用于需要计算从开始到当前位置的累积指标时。一般我们用它来计算累计值，比如:

expanding 函数的主要用途包括：

累积求和：计算数据从开始到当前位置的累积总和。

累积平均：计算从开始到当前位置的平均值。

其他累积统计：如累积最小值、最大值、标准差等

与 rolling 类似，expanding 也通常与聚合函数（如 sum、mean、std）结合使用。

我们还是用上面的股票数据举例:

expanding() 创建了一个从序列开始到当前位置的窗口，然后 mean() 计算了每个窗口的平均值。

第2行的expanding_avg 就是计算第1行的收盘价+第2行的收盘价 的均值

第3行的expanding_avg 就是计算第1行的收盘价+第2行的收盘价++第3行的收盘价 的均值

第99行 也就是第100天的数据，我们可以看到收盘价是142.67 但是它的100天的收盘价的均值160.96 ，二者相差还是很大，说明背离了很多。但是还要结合成交量和其他指标来判断。

总结：

rolling 和expanding这个2个函数就是为量化而生的，对我们后面进行量化分析非常重要，必须要熟练掌握这2个函数的用法，好处多多。

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