Python实现前复权 & 后复权 📊📈
导读 在股票数据分析中，前复权和后复权是非常重要的概念。简单来说，前复权是将历史数据调整到当前价格水平，便于分析长期趋势；而后复权则是假
在股票数据分析中，前复权和后复权是非常重要的概念。简单来说，前复权是将历史数据调整到当前价格水平，便于分析长期趋势；而后复权则是假设分红派息后股价直接上涨，反映潜在收益。这两种方式都能帮助投资者更准确地评估投资表现。
实现前复权和后复权的核心在于公式应用。以Python为例，我们可以通过简单的循环和条件判断来完成。首先，需要获取原始数据，包括开盘价、收盘价等。接着，利用复权因子对数据进行调整。例如，前复权公式为：`adjusted_price = current_price / (1 + dividend_rate)`，而后复权则为：`adjusted_price = current_price (1 + dividend_rate)`。
通过这种方式，我们可以轻松绘制出调整后的股价曲线，直观地观察市场的变化。无论是研究历史走势还是预测未来趋势，这种方法都非常实用。💡
无论你是金融分析师还是编程爱好者，掌握这项技能都能让你在数据海洋中游刃有余！🚀
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