pandasで移動平均乖離率を求める - goodbyegangsterのブログ
以下の前回の続きです。 csvファイルをpandasに取り込む - goodbyegangsterのブログ 取り込んだドル円日足データをもとに、２５日単純移動平均の乖離率を求めたいと思います。pandasけっこう便利なんで驚きました。 初めに、csvファイルをpandasに取り込みます。 >>> import pandas >>> df = pandas.read_csv("./USDJPY.csv") 作成したデータフレームに、計算結果のカラムを新規で追加してあげます。右辺が計算式ですね。 >>> df['２５日移動平均'] = df['終値'].rolling(window=25).mean() >>> df['乖離率'] = (df['終値'] - df['２５日移動平均']) / df['２５日移動平均'] * 100 移動平均を求める際には、「rolling」と「mean」という
pandasで窓関数を適用するrollingを使って移動平均などを算出 | note.nkmk.me
pandas.DataFrame, pandas.Seriesに窓関数（Window Function）を適用するにはrolling()を使う。 pandas.DataFrame.rolling — pandas 0.23.3 documentation pandas.Series.rolling — pandas 0.23.3 documentation 窓関数はフィルタをデザインする際などに使われるが、単純に移動平均線を算出（前後のデータの平均を算出）したりするのにも使える。 窓関数 - Wikipedia ここでは以下の内容について説明する。 rolling()の基本的な使い方 Windowの幅を指定: 引数window Windowの中心に結果の値を格納する: 引数center 最小データ個数を指定: 引数min_periods 窓関数の種類を指定: 引数win_type 列方向に
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