成交量 × 移動平均 × 異常量能小實驗

今日技能分享：成交量 × 移動平均 × 異常量能小實驗

1️⃣ 今日技能目標

• 目標任務
  成交量與移動平均計算，並觀察黃金交叉 / 死亡交叉訊號。

• 使用工具 / 技術
  Python, Pandas, Matplotlib, yfinance

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2️⃣ 程式碼片段

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 1️⃣ 選股票：這裡用台積電2330.TW，抓取近3個月日線資料
data = yf.download(ticker := "2330.TW", period="3mo", interval="1d", auto_adjust=True)

# 2️⃣ 取成交量，確保是 Series（避免有時候是 DataFrame 出錯）
if isinstance(data['Volume'], pd.Series):
    volume = data['Volume']
else:
    volume = data['Volume'].squeeze()  # 如果不是 Series，就轉成 Series

# 3️⃣ 計算成交量的移動平均線（MA5 與 MA20）
data['MA5'] = volume.rolling(window=5).mean()
data['MA20'] = volume.rolling(window=20).mean()

# 4️⃣ 產生交易訊號：
#    當 MA5 > MA20 → 黃金交叉（買進訊號，Signal = 1）
#    當 MA5 < MA20 → 死亡交叉（賣出訊號，Signal = -1）
data['Signal'] = 0
data.loc[data['MA5'] > data['MA20'], 'Signal'] = 1
data.loc[data['MA5'] < data['MA20'], 'Signal'] = -1

# Cross = 訊號變化：2 代表黃金交叉，-2 代表死亡交叉
data['Cross'] = data['Signal'].diff()

# 印出最近15天的數據（成交量、均線、訊號、交叉）
print(data[['Volume','MA5','MA20','Signal','Cross']].dropna().tail(15))

# 5️⃣ 繪圖：
plt.figure(figsize=(12,6))

# 成交量畫成 Bar（灰色）
plt.bar(data.index, volume, color='lightgray', alpha=0.6, label='Volume')

# 畫出 MA5（藍線）與 MA20（橘線）
plt.plot(data.index, data['MA5'], label='MA5', color='blue', linewidth=2)
plt.plot(data.index, data['MA20'], label='MA20', color='orange', linewidth=2)

# 標註黃金交叉（綠色三角形 ↑）與死亡交叉（紅色三角形 ↓）
cross_buy = data[data['Cross'] == 2]
cross_sell = data[data['Cross'] == -2]
plt.scatter(cross_buy.index, cross_buy['MA5'], marker='^', color='g', s=100, label='黃金交叉')
plt.scatter(cross_sell.index, cross_sell['MA5'], marker='v', color='r', s=100, label='死亡交叉')

# 圖表標題與圖例
plt.title("2330.TW 成交量與移動平均 (Bar + Line)")
plt.legend()
plt.show()

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3️⃣ 今日成果

• 成功點

  • 成交量以 Bar 呈現，清楚顯示量能變化

  • 成功畫出 MA5 與 MA20 折線

  • 黃金交叉 / 死亡交叉點一眼可見

• 挑戰 / 解決方法

  • 成交量柱狀圖與均線折線合併顯示 → 用 plt.bar() 畫成交量，再用 plt.plot() 疊加均線。

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這樣在 Blogger 貼文就會有：

• 成交量 Bar (直方圖)

• MA5 / MA20 折線

• 交叉點箭頭（黃金交叉綠色向上，死亡交叉紅色向下）