以下是一个示例代码,它使用 TAlib 库计算 15 天内的累计成交量,并使用 Matplotlib 库绘制股价和累计成交量之间的关系图。

import talib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col=0)

# 计算15天内的累计成交量
df['volume_sum_15'] = talib.SUM(df['Volume'], timeperiod=15)

# 绘制股价和累计成交量之间的关系图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制股价曲线
ax1.plot(df.index, df['Close'], color='blue')
ax1.set_xlabel('Date')
ax1.set_ylabel('Price', color='blue')
ax1.tick_params('y', colors='blue')

# 绘制累计成交量曲线
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(df.index, df['volume_sum_15'], color='red')
ax2.set_ylabel('Volume Sum 15', color='red')
ax2.tick_params('y', colors='red')

plt.title('Price and Volume Sum 15 Relationship')
plt.show()

在这个示例中,我们首先使用 Pandas 库读取股票数据,并使用 TAlib 库计算 15 天内的累计成交量。然后,我们使用 Matplotlib 库绘制股价和累计成交量之间的关系图。在这个图中,股价曲线在左侧 y 轴上,而累计成交量曲线在右侧 y 轴上。通过比较这两个曲线,我们可以看到它们之间的关系,以及累计成交量如何影响股价的变化。

Python TAlib库:计算15天累计成交量并分析其与股价关系

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