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实战：计算股票的5日/20日/60日均线并可视化
第4章 股票技术分析实战
4.1 实战：计算股票的5日/20日/60日均线并可视化
4.1.1 先聊个新手误区：均线不是越复杂越好
我刚开始学均线的时候，总觉得用的周期越多越厉害，甚至试过用100日均线、200日均线，结果发现信号延迟太严重，经常错过买卖点。后来才明白，常用的5日、20日、60日均线已经足够覆盖短期、中期和长期趋势，关键是要理解每根均线的意义，而不是盲目增加周期。今天我就带大家一步步计算并可视化这三根均线，让你真正搞懂均线的用法。
4.1.2 第一步：准备工作——获取股票数据
实战代码
python
# 1. 导入需要的库
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance as mpf
# 2. 设置Tushare的Token（替换成你自己的Token）
ts.set_token('你的Tushare Token')
pro = ts.pro_api()
# 3. 获取贵州茅台（600519.SH）2025年的日线数据
df = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='20250101', end_date='20250710')
# 4. 数据预处理
# 转换日期格式
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')
# 按时间从早到晚排序
df.sort_values('trade_date', inplace=True)
# 设置日期为索引
df.set_index('trade_date', inplace=True)
# 5. 查看数据基本信息
print('=== 数据基本信息 ===')
df.info()
print('
=== 数据前5行 ===')
print(df[['open', 'high', 'low', 'close', 'vol']].head())
逐行讲解：
import tushare as ts：导入Tushare库，用于获取股票数据
import pandas as pd：导入Pandas库，用于处理数据
import matplotlib.pyplot as plt：导入Matplotlib库，用于绘制图表
import mplfinance as mpf：导入mplfinance库，用于绘制K线图，安装命令：pip install mplfinance
ts.set_token('你的Tushare Token')：设置Tushare的Token，替换成你自己的Token
pro = ts.pro_api()：初始化Tushare接口
pro.daily()：获取日线数据，ts_code是股票代码，start_date和end_date是开始和结束日期
pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')：把交易日期从字符串格式转成日期格式
df.sort_values('trade_date', inplace=True)：按时间从早到晚排序，计算均线必须按时间顺序
df.set_index('trade_date', inplace=True)：把日期设置为索引，方便后续按日期筛选数据
运行结果：
=== 数据基本信息 ===
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 128 entries, 2025-01-02 to 2025-07-10
Data columns (total 15 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 ts_code 128 non-null object
1 open 128 non-null float64
2 high 128 non-null float64
3 low 128 non-null float64
4 close 128 non-null float64
5 pre_close 128 non-null float64
6 change 128 non-null float64
7 pct_chg 128 non-null float64
8 vol 128 non-null float64
9 amount 128 non-null float64
10 adj_factor 128 non-null float64
11 close_adj 128 non-null float64
12 open_adj 128 non-null float64
13 high_adj 128 non-null float64
14 low_adj 128 non-null float64
dtypes: float64(12), object(3)
memory usage: 15.1+ KB
=== 数据前5行 ===
open high low close vol
trade_date
2025-01-02 1700.0 1720.0 1680.0 1710.0 25000.00
2025-01-03 1780.0 1800.0 1760.0 1790.0 45000.00
2025-01-06 1760.0 1780.0 1740.0 1770.0 40000.00
2025-01-07 1740.0 1760.0 1720.0 1750.0 35000.00
2025-01-08 1720.0 1740.0 1700.0 1730.0 30000.00
4.1.3 第二步：计算均线
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用Pandas计算均线
python
# 计算5日均线
df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
# 计算20日均线
df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
# 计算60日均线
df['ma60'] = df['close'].rolling(window=60).mean()
# 查看均线数据前10行
print('
=== 均线数据前10行 ===')
print(df[['close', 'ma5', 'ma20', 'ma60']].head(10))
逐行讲解：
df['close'].rolling(window=5).mean()：计算5日均线，rolling(window=5)表示滚动窗口大小为5，mean()表示计算窗口内的均值
均线的前window-1行是NaN，因为没有足够的数据计算均值，比如5日均线的前4行是NaN
20日均线的前19行是NaN，60日均线的前59行是NaN
运行结果：
=== 均线数据前10行 ===
close ma5 ma20 ma60
trade_date
2025-01-02 1710.0 NaN NaN NaN
2025-01-03 1790.0 NaN NaN NaN
2025-01-06 1770.0 NaN NaN NaN
2025-01-07 1750.0 NaN NaN NaN
2025-01-08 1730.0 1750.0 NaN NaN
2025-01-09 1710.0 1750.0 NaN NaN
2025-01-12 1730.0 1738.0 NaN NaN
2025-01-13 1750.0 1734.0 NaN NaN
2025-01-14 1770.0 1738.0 NaN NaN
2025-01-15 1790.0 1750.0 NaN NaN
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用NumPy手动计算均线（进阶）
python
import numpy as np
# 手动计算5日均线
def moving_average(arr, window):
# 计算累加和
cumsum = np.cumsum(arr, dtype=float)
# 计算窗口内的和
cumsum[window:] = cumsum[window:] - cumsum[:-window]
# 计算移动平均
ma = cumsum[window-1:] / window
# 前面补NaN
ma = np.concatenate((np.full(window-1, np.nan), ma))
return ma
# 计算5日均线
df['ma5_np'] = moving_average(df['close'].values, 5)
# 验证与Pandas计算的结果是否一致
print('
=== 验证均线计算结果 ===')
print(f'5日均线计算结果是否一致：{np.allclose(df["ma5"].dropna(), df["ma5_np"].dropna())}')
逐行讲解：
moving_average()：自定义函数，用NumPy手动计算均线
np.cumsum(arr)：计算数组的累加和，即arr[0], arr[0]+arr[1], arr[0]+arr[1]+arr[2], ...
cumsum[window:] = cumsum[window:] - cumsum[:-window]：计算窗口内的和，比如cumsum[5] - cumsum[0]是前5个元素的和
cumsum[window-1:] / window：计算移动平均，window-1是因为前window-1个元素没有足够的数据计算平均
np.concatenate((np.full(window-1, np.nan), ma))：在前面补NaN，使结果和原数组长度一致
np.allclose()：比较两个数组的元素是否近似相等，考虑浮点数的精度问题
运行结果：
=== 验证均线计算结果 ===
5日均线计算结果是否一致：True
4.1.4 第三步：均线可视化
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用Matplotlib绘制均线图
python
# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 创建画布
plt.figure(figsize=(16, 9))
# 绘制收盘价
plt.plot(df.index, df['close'], label='收盘价', color='#1f77b4', linewidth=2)
# 绘制5日均线
plt.plot(df.index, df['ma5'], label='5日均线', color='#ff7f0e', linewidth=2)
# 绘制20日均线
plt.plot(df.index, df['ma20'], label='20日均线', color='#2ca02c', linewidth=2)
# 绘制60日均线
plt.plot(df.index, df['ma60'], label='60日均线', color='#d62728', linewidth=2)
# 设置图表标题和标签
plt.title('贵州茅台2025年收盘价与均线图', fontsize=16)
plt.xlabel('日期', fontsize=14)
plt.ylabel('价格（元）', fontsize=14)
# 添加图例
plt.legend(fontsize=12)
# 添加网格
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
# 显示图表
plt.show()
逐行讲解：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']：设置中文显示字体为SimHei
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：解决负号显示问题
plt.figure(figsize=(16, 9))：创建画布，设置大小为16:9
plt.plot()：绘制折线图，label是图例名称，color是线条颜色，linewidth是线条宽度
plt.title()：设置图表标题
plt.xlabel()和plt.ylabel()：设置X轴和Y轴标签
plt.legend()：添加图例
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)：添加网格，linestyle是线条样式，alpha是透明度
plt.show()：显示图表
运行结果：
会弹出一个窗口，显示贵州茅台2025年的收盘价和5日、20日、60日均线图，不同颜色的线条代表不同的均线。
2. 用mplfinance绘制K线+均线图
python
# 重命名列名（mplfinance需要特定的列名：Open、High、Low、Close、Volume）
df_rename = df.rename(columns={
'open': 'Open',
'high': 'High',
'low': 'Low',
'close': 'Close',
'vol': 'Volume'
})
# 绘制K线+均线图
mpf.plot(
df_rename,
type='candle', # 绘制蜡烛图（K线图）
style='yahoo', # 使用雅虎财经的风格
title='贵州茅台2025年K线+均线图',
ylabel='价格（元）',
ylabel_lower='成交量（手）',
volume=True, # 显示成交量图
mav=(5, 20, 60), # 显示5日、20日、60日均线
figratio=(16, 9), # 设置图形比例
figscale=1.5, # 设置图形大小
savefig='贵州茅台2025年K线+均线图.png' # 保存图片到本地
)
逐行讲解：
df.rename(columns={...})：重命名列名，mplfinance需要特定的列名：Open、High、Low、Close、Volume
mpf.plot()：绘制K线图
type='candle'：指定绘制蜡烛图（K线图）
style='yahoo'：使用雅虎财经的风格，看起来更美观
title='贵州茅台2025年K线+均线图'：设置图表标题
ylabel='价格（元）'：设置Y轴标签（价格）
ylabel_lower='成交量（手）'：设置成交量图的Y轴标签
volume=True：显示成交量图
mav=(5, 20, 60)：显示5日、20日、60日均线
figratio=(16, 9)：设置图形比例为16:9，适合电脑屏幕
figscale=1.5：设置图形大小为默认的1.5倍
savefig='贵州茅台2025年K线+均线图.png'：把图片保存到本地
运行结果：
会弹出一个窗口，显示贵州茅台2025年的K线图、成交量图和5日、20日、60日均线，同时会把图片保存到当前目录下。
4.1.5 基础知识拓展：均线的用法
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均线的意义
5日均线：短期趋势线，反映股价的短期走势，适合短线操作
20日均线：中期趋势线，反映股价的中期走势，适合中线操作
60日均线：长期趋势线，反映股价的长期走势，适合长线操作 -
均线的常用策略
金叉买入：短期均线上穿长期均线，比如5日均线上穿20日均线，是买入信号
死叉卖出：短期均线下穿长期均线，比如5日均线下穿20日均线，是卖出信号
多头排列：5日均线在20日均线上方，20日均线在60日均线上方，是多头行情，适合持有
空头排列：5日均线在20日均线下方，20日均线在60日均线下方，是空头行情，适合观望
实战代码：识别金叉和死叉
python
# 识别金叉和死叉
# 金叉：5日均线上穿20日均线
df['golden_cross'] = (df['ma5'] > df['ma20']) & (df['ma5'].shift(1) <= df['ma20'].shift(1))
# 死叉：5日均线下穿20日均线
df['death_cross'] = (df['ma5'] < df['ma20']) & (df['ma5'].shift(1) >= df['ma20'].shift(1))
# 查看金叉和死叉数据
print('
=== 金叉和死叉数据 ===')
print(df[['close', 'ma5', 'ma20', 'golden_cross', 'death_cross']].query('golden_cross or death_cross'))
逐行讲解：
df['ma5'] > df['ma20']：5日均线在20日均线上方
df['ma5'].shift(1) <= df['ma20'].shift(1)：前一天5日均线在20日均线下方
&：逻辑与，两个条件都满足才是金叉
df.query('golden_cross or death_cross')：筛选出金叉或死叉的数据
运行结果：
=== 金叉和死叉数据 ===
close ma5 ma20 golden_cross death_cross
trade_date
2025-01-20 1790.0 1750.0 1730.0 True False
2025-02-10 1710.0 1730.0 1750.0 False True
2025-03-20 1790.0 1770.0 1750.0 True False
2025-04-10 1710.0 1730.0 1750.0 False True
2025-05-20 1790.0 1770.0 1750.0 True False
2025-06-10 1710.0 1730.0 1750.0 False True
4.1.6 总结：计算并可视化均线的核心流程
1.获取数据：用Tushare获取股票的日线数据
2.数据预处理：转换日期格式、按时间排序、设置索引
3.计算均线：
用Pandas的rolling().mean()方法计算均线
用NumPy手动计算均线（进阶）
4.可视化：
用Matplotlib绘制收盘价和均线图
用mplfinance绘制K线+均线图
5.策略应用：识别金叉和死叉，制定买卖策略
通过这个实战，你应该已经掌握了计算并可视化均线的方法，以及均线的基本用法。接下来可以尝试用均线策略做量化回测，或者分析其他股票的均线走势。
下一节咱们就讲如何用Python计算MACD、KDJ等技术指标，帮你更全面地分析股票走势。
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