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Ich habe ein kleines Problem mit Code unten abgeschnitten. Es funktioniert perfekt, aber es ist nicht von mir geschrieben und es gibt einen Teil, den ich nicht verstehe. In meinem Kopf würde ich rm & rstd von get_rolling_mean() und get_rolling_std() zurückgeben, aber das ist nicht wirklich hier passiert. Meine Fragen sind also: Ich weiß, dass es funktioniert, aber wie es funktioniert?Bollinger Bänder in Python. Wo/Wie rm und rstd werden in Code unten definiert?
Wo und wie rm und rstd in get_bollinger_bands(rm, rstd) Variablen erhalten ihre Werte aus?
"""Bollinger Bands."""
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def symbol_to_path(symbol, base_dir="data"):
"""Return CSV file path given ticker symbol."""
return os.path.join(base_dir, "{}.csv".format(str(symbol)))
def get_data(symbols, dates):
"""Read stock data (adjusted close) for given symbols from CSV files."""
df = pd.DataFrame(index=dates)
if 'SPY' not in symbols: # add SPY for reference, if absent
symbols.insert(0, 'SPY')
for symbol in symbols:
df_temp = pd.read_csv(symbol_to_path(symbol), index_col='Date',
parse_dates=True, usecols=['Date', 'Adj Close'], na_values=['nan'])
df_temp = df_temp.rename(columns={'Adj Close': symbol})
df = df.join(df_temp)
if symbol == 'SPY': # drop dates SPY did not trade
df = df.dropna(subset=["SPY"])
return df
def plot_data(df, title="Stock prices"):
"""Plot stock prices with a custom title and meaningful axis labels."""
ax = df.plot(title=title, fontsize=12)
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("Price")
plt.show()
def get_rolling_mean(values, window):
"""Return rolling mean of given values, using specified window size."""
return pd.rolling_mean(values, window=window)
def get_rolling_std(values, window):
"""Return rolling standard deviation of given values, using specified window size."""
return pd.rolling_std(values, window=window)
def get_bollinger_bands(rm, rstd):
"""Return upper and lower Bollinger Bands."""
upper_band = rm + (rstd * 2)
lower_band = rm - (rstd * 2)
return upper_band, lower_band
def test_run():
# Read data
dates = pd.date_range('2012-01-01', '2012-12-31')
symbols = ['SPY']
df = get_data(symbols, dates)
# Compute Bollinger Bands
# 1. Compute rolling mean
rm_SPY = get_rolling_mean(df['SPY'], window=20)
# 2. Compute rolling standard deviation
rstd_SPY = get_rolling_std(df['SPY'], window=20)
# 3. Compute upper and lower bands
upper_band, lower_band = get_bollinger_bands(rm_SPY, rstd_SPY)
# Plot raw SPY values, rolling mean and Bollinger Bands
ax = df['SPY'].plot(title="Bollinger Bands", label='SPY')
rm_SPY.plot(label='Rolling mean', ax=ax)
upper_band.plot(label='upper band', ax=ax)
lower_band.plot(label='lower band', ax=ax)
# Add axis labels and legend
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("Price")
ax.legend(loc='upper left')
plt.show()
if __name__ == "__main__":
test_run()