import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample stock price data
data = {
'Date': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05'],
'Price': [100, 102, 98, 105, 110]
}
# Convert data to DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Calculate 50-day moving average
df['MA_50'] = df['Price'].rolling(window=50).mean()
# Plotting
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Date'], df['Price'], label='Price')
plt.plot(df['Date'], df['MA_50'], label='50-day MA')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price with 50-day Moving Average')
plt.legend()
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample stock price data
data = {
'Date': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05'],
'Price': [100, 102, 98, 105, 110]
}
# Convert data to DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Calculate 50-day moving average
df['MA_50'] = df['Price'].rolling(window=50).mean()
# Plotting
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Date'], df['Price'], label='Price')
plt.plot(df['Date'], df['MA_50'], label='50-day MA')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price with 50-day Moving Average')
plt.legend()
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Haftungsausschluss
Die Informationen und Veröffentlichungen sind nicht als Finanz-, Anlage-, Handels- oder andere Arten von Ratschlägen oder Empfehlungen gedacht, die von TradingView bereitgestellt oder gebilligt werden, und stellen diese nicht dar. Lesen Sie mehr in den Nutzungsbedingungen.
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