在Python中查找获利所需等待的最少天数的程序

在进行股票投资或其他金融投资时，我们往往需要了解在什么时候购入或抛出资产才能最大化收益。在这个过程中，一个重要的概念是获利所需等待的最少天数，即在这些天数过后，我们的资产收益才能达到预期的目标。本文将介绍如何在Python中查找获利所需等待的最少天数。

前置知识

在进行本文的学习之前，需要对以下概念有一定的了解：

股票价格曲线
移动平均线
pandas库

实现方法

我们可以通过以下步骤，在Python中查找获利所需等待的最少天数：

步骤一：导入库

我们将首先导入需要使用的库，pandas用来读取和处理数据，matplotlib.pyplot用来画图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

步骤二：读取数据并画图

在这个例子中，我们将读取某股票的历史数据，并画出它的价格曲线和移动平均线。我们将使用pandas库的read_csv方法来读取数据，并使用Dataframe的plot方法画出价格曲线和移动平均线。

df = pd.read_csv('stock.csv', index_col=0)
df['MA20'] = df['Close'].rolling(20).mean()
df.plot(y=['Close', 'MA20'])
plt.show()

步骤三：计算所需天数

我们假设我们购入该股票在某个时间点（例如2021年8月1日），我们希望在未来的一段时间内获得一定的收益（例如10%）。我们需要计算需要等待多少天才能达到这个目标。我们可以使用for循环，遍历所有日期，计算当时购入股票，并在未来的天数内获得10%收益所需要的等待天数。

import numpy as np

start_date = '2021-08-01'
target_return = 0.1

start_price = df.loc[start_date]['Close']
days_needed = np.inf

for i in range(df.shape[0]):
    end_date = df.index[i]
    end_price = df.loc[end_date]['Close']
    returns = (end_price - start_price) / start_price
    days = (pd.Timestamp(end_date) - pd.Timestamp(start_date)).days
    if returns >= target_return and days < days_needed:
        days_needed = days

print(days_needed)