有了资料后，开始做技术分析。从每日的数据中，可以做出简单的技术分析:移动平均线(Moving Average，MA)
，简称均线。
可以藉由均线当作参考，简单的判断出场点与进场点。
为何使用移动平均线
价格，是买卖双方所同意的金额。因此当价格出来，以买方来说，这就是他的持有股票的成本，当我们把前几日的价格平均下来，画成一个线，就可以简单得到购买的成本。
根据这购买成本，就知道大家的平均成本是多少，我们能用低成本进去，那些高成本的人有机会帮我们拉抬价格，又或者我们接到便宜的价格。
我有时候会看平均线去决定进出场的点。像是120日均线就是近120天的收盘价平均，当价格低于120日均线，表示目前的价格在近120天中是偏低，有可能价值被低估，我们可以进场。同样的价格往上涨时，如果20日均线价格高于5日均线，表示涨势有疲态，可能会持续往下跑，这时可以考虑出场。
这就是简单的均线运用，当然还要搭配其他资料进行判断。
均线的介绍可以参考:[用技术分析看BTC和ETH走势] Day5:移动平均线Moving Average
如何制作均线?
建立jupyter notebook
制作一个.ipynb，然后把我们所需要的套件放入，当然就是有跟Azure SQL server连线的pyodbc和pandas，以及绘图的matplotlib:
读档案
制作图表
先把我们的图片印出来看看:
df.plot()
我们直接使用rolling()，这个可以是一个「滚动」的值，也就是变动的值，再加上mean()，就可以制作「移动的平均值」。然后我们在rolling()里面放上要的均值长度，就可以得到X日均线。
就可以看到平滑的线图:
后记
发现线图一直很奇怪，不是一条圆滑的线，而是如同长条图那种。
研究很久才发现，原来那是因为我的资料没有排序，虽然画出来的她会自动排序，但是使用rolling似乎就直接用资料去做，如果没有排序就不会有好的图表!
他会丑成这样:
#python实战#