Python 股票数据分析：成交量加权平均、时间加权平均、收益率计算

可以使用 Python 的 Pandas 和 Numpy 库来处理股票数据并进行分析。首先，你需要安装这些库，可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas numpy

然后，你可以使用以下代码来读取 CSV 文件并进行数据分析：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('股票数据分析.csv')

# 计算成交量加权平均价格
vwap = np.average(df['收盘价'], weights=df['成交量(股)'])

# 计算时间加权平均价格
twap = np.average(df['收盘价'], weights=range(1, len(df) + 1))

# 计算平均价
mean_price = np.mean(df['收盘价'])

# 计算最高价和最低价
max_price = np.max(df['最高价'])
min_price = np.min(df['最低价'])

# 计算股票收益率
returns = (df['收盘价'] - df['开盘价']) / df['开盘价']

# 打印结果
print('成交量加权平均价格:', vwap)
print('时间加权平均价格:', twap)
print('平均价:', mean_price)
print('最高价:', max_price)
print('最低价:', min_price)
print('股票收益率:', returns)

上述代码将计算成交量加权平均价格、时间加权平均价格、平均价、最高价、最低价和股票收益率，并将结果打印出来。你可以根据需要进一步处理这些数据或进行其他分析。