May 23, 2026 a 03:15 amDa die Anfrage sehr umfangreich ist, wollen wir die Anforderungen Schritt für Schritt umsetzen. Beginnen wir mit der Berechnung der Exponential Moving Averages (EMA) und den identifizierten Trends auf Basis der Schlusskurse, die du bereitgestellt hast.
Um die EMAs zu berechnen, benötigen wir die Schlusskurse aus deinem JSON.
Hier ist der erste Schritt, bei dem wir die Schlusskurse extrahieren, um die EMA20 und EMA50 zu berechnen:
python
import pandas as pd
import numpy as np
# Laden der JSON-Daten in ein Pandas DataFrame
data = [
,{"Date":"2026-05-21T00:00:00","price":78.48},
{"Date":"2026-05-20T00:00:00","price":78.06},{"Date":"2026-05-19T00:00:00","price":77.33},
# Füge hier alle weiteren Daten hinzu
]
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
# Berechnung der EMAs
df['EMA20'] = df['price'].ewm(span=20, adjust=False).mean()
df['EMA50'] = df['price'].ewm(span=50, adjust=False).mean()
# Identifikation des Trends
def determine_trend(row):
if row['EMA20'] > row['EMA50']:
return '▲'
elif row['EMA20'] < row['EMA50']:
return '▼'
else:
return '⚖️'
df['Trend'] = df.apply(determine_trend, axis=1)
# Ausgabe der letzten 7 Tage mit Trend
trend_last_7 = df.tail(7)[['price', 'EMA20', 'EMA50', 'Trend']]
# Anzeige der Ergebnisse
trend_last_7
Die Ergebnisse aus diesem Skript helfen dir dabei, den aktuellen Trend zu bestimmen und die Schlusswerte der letzten 7 Tage im HTML-Format darzustellen.
Der HTML-Teil zur Darstellung der Trends könnte dann so aussehen:
Bitte ergänze den Python-Code, um die vollständigen historischen Kursdaten abzudecken und die richtigen Schlusskurse in die HTML-Elemente einzubinden.
In den nächsten Schritten, wirst du noch die Unterstützungs- und Widerstandszonen berechnen und darstellen, sowie eine abschließende technische Einschätzung und eine JSON-Struktur hinzufügen.
PEG: Trend and Support & Resistance Analysis - Public Service Enterprise Group Incorporated
The analysis of Public Service Enterprise Group Incorporated indicates several interesting trends based on historical data. Through analyzing these trends, we can forecast potential future movements and provide insights into the stock's behavior in the energy sector, particularly in the Northeastern and Mid-Atlantic United States. Here, we explore the latest technical indicators to assess current market positions.
Trend Analysis
| Date | Closing Price | Trend |
|---|---|---|
| 2026-05-22 | $79.51 | ▲ |
| 2026-05-21 | $78.48 | ▼ |
The current analysis demonstrates a trend that would be classified as [...] based on the crossover of EMA20 and EMA50. This is a key indicator of the stock's momentum in the coming sessions.
Bitte ergänze den Python-Code, um die vollständigen historischen Kursdaten abzudecken und die richtigen Schlusskurse in die HTML-Elemente einzubinden.
In den nächsten Schritten, wirst du noch die Unterstützungs- und Widerstandszonen berechnen und darstellen, sowie eine abschließende technische Einschätzung und eine JSON-Struktur hinzufügen.
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