NumPy学习笔记 三 股票价格

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. (default, Oct   , ::)

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IPython 6.2. -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In []: import numpy as np

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

   ...: unpack=True)

In []: c

Out[]:

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

        687.880005,  678.75    ])

In []: v

Out[]:

array([ .,  .,   ., ...,   .,   .,

         .])

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

Out[]: 138.5418029417404

In []:

算术平均值价格

In []: np.mean(c)

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

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

Out[]: 159.00918031361692

历史最低价格

In []: np.min(c)

Out[]: -30.98

历史最高价格

In []: np.max(c)

Out[]: 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。