熊猫移动平均计算缺少日期？

Question

我正在尝试使用来自Alpha Vantage 的实时外汇数据制作一个简单的移动平均线（API 密钥可以从 Alpha Vantage 免费注册）。除了 SMA 的周期不完整之外，一切似乎都运行良好。

例如，如果我设置data[:'2020-1-1']，它应该返回从 1.1.2020 到当前日期的数据。但是，2020 年 12 月到 2021 年 1 月的时间段已经过去了。

我尝试绘制图表并意识到我的移动平均周期越大，删除的数据越多。我的图表上的情节如下：

GBP USD

Dataframe for beginning period 2020-1-1

Dataframe period fixed but NAN values

以下是我在 3 个单独文件中的代码：

这是 execution.py 文件：

from alpha_vantage.foreignexchange import ForeignExchange
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from to_USD import currencyExchangeB
from smvgavg import sma

UniSymbol = 'USD'
fromSymbolsB = ['EUR','GBP']

for symbol in fromSymbolsB:
    # store the result that return from "currencyExchange()" function
    result = currencyExchangeB(UniSymbol,symbol)

    # generate graph by passing those result of each currency data
    sma(result,UniSymbol,symbol)

下一个是 to_USD.py 文件，我用它从 Alpha Vantage 中提取外币数据：

from alpha_vantage.foreignexchange import ForeignExchange
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

# added a class to collect a collection of variable so it can be return easily in the following function
class GRAPH_STRUCT:
    date:any
    symbol:str
    def __init__(self,date,symbol):
        self.date = date
        self.symbol = symbol

def currencyExchangeB(toCurrencyB,fromCurrencyB):
    # create an array to store the result
    result = []

    cc = ForeignExchange(key='%ALPHA_VANTAGE_APIKEY%',output_format='pandas')
    data, meta_data = cc.get_currency_exchange_daily(from_symbol=fromCurrencyB,to_symbol=toCurrencyB,outputsize='full')

    # append those result in the array
    result = GRAPH_STRUCT(data[:'2020-1-1'],toCurrencyB)

    # return those result in the end of the function
    return result

最后一个文件是用于计算简单移动平均线的smvgavg.py文件：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

#dataObj is a datatype of GRAPH_STRUCT
def sma(dataObj,UniSymbol,symbol):
    maA = 25
    maB = 50
    maT = [maA,maB]
    for ma in maT:
        smaString = "SMA" + str(ma)

        data = dataObj.date
        data[smaString] = data.iloc[:,3].rolling(window = ma).mean()
        data = data.iloc[ma:]

        print(data)
        fig = plt.gcf()
        fig.set_size_inches(10, 6)
        plt.plot(data['4. close'], label='Close' if ma == 0 else "",color='red')
        plt.plot(data['SMA' + str(ma)],label='SMA' + str(ma))

    plt.title(symbol + '/' + UniSymbol, y=1)
    plt.xlabel("Date")
    plt.ylabel("Exchange Rate")
    plt.legend()
    plt.show()

任何帮助将不胜感激。 谢谢。

Answer 1

这不是因为 pandas 或 Python，而是因为 SMA 的计算方式。除非您自己进行计算只是为了看看发生了什么，否则可能会有点棘手。

简单移动平均线的公式是在 n 个区间取 n 个收盘价。并除以 n。其中 P 是收盘价，数字是您的 n 天 SMA 的偶数区间，5 天 SMA 的一个周期看起来像这样：

(P1 + P2 + P3 + P4 + P5)/5

您的某些开始日期似乎缺失的原因是，从某个时期计算的数据点位于该时期的结束。例如，让我们看看 TD Ameritrade 的 thinkorswim 上的 Airbnb (ABNB)。这只股票最近刚刚上市，所以我们可以很容易地看到这条 50 天 SMA（紫色线）也有一些日期似乎缺失：

您可以做的是获取您不会在图表中显示的早期信息。

例如，如果您想显示 2020 年 12 月至 2021 年 2 月日期的 10 天 SMA 线，您可以考虑开始日期前 10 天的数据，然后仅绘制您的图表开始日期到结束日期。这将填补似乎缺失的区域，因为您的计算现在考虑了上一个时期（不会绘制图表）。