Pandas 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。 然而，2020 年 12 月至 2021 年 1 月的这段时间已经一去不复返了。

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。 我图上的 plot 如下：

英镑美元

Dataframe 用于 2020-1-1 期初

Dataframe 周期固定但 NAN 值

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，否则这可能有点棘手。

简单移动平均线的公式是在n 个区间内取n个收盘价。 并除以n 。 其中P是收盘价，数字是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丢失的原因是因为从某个时期计算的数据点位于该时期的末尾。 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，然后仅绘制开始日期到结束日期的图表。 这将填补似乎缺失的区域，因为您的计算现在考虑了上一时期（不会绘制图表）。