NumPy学习笔记 三 股票价格

Posted 2020-10-14 majianguo

NumPy学习笔记 三 股票价格

《NumPy学习笔记》系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记，前期的参考书是《Python数据分析基础教程 NumPy学习指南》第二版、《数学分析》第四版（华东师范大学数学系）、《概率论与数理统计》（陈希孺，中科大出版）、《概率论与数理统计》第二版（茆诗松、程依明等编）、《组合最优化：理论与方法》（现代数学译丛23）。笔记三主要操作股票价格数据。

股票价格数据通常包括开盘价、最高价、最低价和收盘价。下面以贵州茅台股票的全部历史数据收盘价为操作对象。

日级收盘价成交量加权平均价格（VWAP Volume-Weighted Average Price），以成交量为权重计算出来的加权平均价格。

dell@dell-VirtualBox:~$ ipython3

Python 3.6.3 (default, Oct  3 2017, 21:45:48)

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IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type \'?\' for help.

 

In [1]: import numpy as np

 

In [2]: c,v=np.loadtxt(\'/home/dell/d/600519_fq.txt\',delimiter=\',\',usecols=(4,5),

   ...: unpack=True)

 

In [3]: c

Out[3]:

array([ -29.299999,  -29.07    ,  -29.15    , ...,  677.950012,

        687.880005,  678.75    ])

 

In [4]: v

Out[4]:

array([ 40631800.,  12964700.,   5325200., ...,   7407860.,   4986984.,

         4636600.])

 

In [5]: np.average(c,weights=v)

Out[5]: 138.5418029417404

 

In [6]:

 

 

      算术平均值价格

In [6]: np.mean(c)

Out[6]: 97.530158104949464

 

 

 

      时间加权平均价格TWAP（Time-Weighted Average Price），以时间为权重，近期的价格权重较高。

 

In [7]: t=np.arange(len(c))

 

In [8]: np.average(c,weights=t)

Out[8]: 159.00918031361692

 

 

      历史最低价格

In [9]: np.min(c)

Out[9]: -30.98

 

 

 

      历史最高价格

 

In [10]: np.max(c)

Out[10]: 687.88000499999998

 

 

 

加权平均值的概念：

 

若n个数

  

的权分别是

  

，那么

 

叫做这n个数的加权平均值。