- দৈনিক মূল্য পরিবর্তন হিসাব: Calculate the day-to-day price changes.
- সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য নির্ধারণ: Identify the highest and lowest prices within the dataset.
- সাধারণ মুভিং অ্যাভারেজ (SMA) হিসাব: Calculate a Simple Moving Average for a defined period to smooth out price data over a specific time frame and identify trends.
কোড উদাহরণ সহ প্রসারিত টিউটোরিয়াল
import numpy as np
# একটি স্টকের জন্য দৈনিক দামের ডেটা
daily_prices = np.array([102, 105, 104, 100, 98, 105, 109, 108, 110])
# 1. দৈনিক মূল্য পরিবর্তন হিসাব
price_changes = np.diff(daily_prices)
print(f"দৈনিক মূল্য পরিবর্তন: {price_changes}")
# 2. সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য নির্ধারণ
max_price = np.max(daily_prices)
min_price = np.min(daily_prices)
print(f"সর্বোচ্চ মূল্য: {max_price}")
print(f"সর্বনিম্ন মূল্য: {min_price}")
# 3. সাধারণ মুভিং অ্যাভারেজ (SMA) হিসাব
def simple_moving_average(prices, n=3):
sma = np.convolve(prices, np.ones(n), 'valid') / n
return sma
sma = simple_moving_average(daily_prices, 3)
print(f"সাধারণ মুভিং অ্যাভারেজ (3 দিন): {sma}")