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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b57ff1ca",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. Scarica i prezzi giornalieri (adjusted close) per 10 anni di un titolo a tua scelta e inseriscili in un dataframe. \n",
    "2. Calcola la media mobile semplice a 30 giorni e inseriscila nel dataframe.\n",
    "3. Crea una nuova colonna del dataframe che dice se il prezzo di oggi è maggiore alla media mobile. \n",
    "4. Crea una nuova colonna del dataframe che:\n",
    "* per i giorni in cui la colonna precedente **passa** da False a True, scrive il prezzo col segno negativo (simula un acquisto)\n",
    "* per i giorni in cui la colonna precedente **passa** da True a False, scrive il prezzo col segno positivo (simula una vendita)\n",
    "* gli altri giorni metti il valore 0\n",
    "* *puoi usare la funzione numpy.where che è una specie di IF che opera su un'intera serie*.\n",
    "5. Controlla che se la nuova colonna inizia con una vendita allora finisca con un acquisto, mentre se inizia con un acquisto allora finiosca con una vendita. Se non è così, metti a 0 l'ultimo valore diverso da 0.\n",
    "6. Calcola la somma di quest'ultima colonna per vedere se la tua attività di trading è stata proficua oppure no.\n",
    "7. Rifai i punti 2-6 per la media mobile esponenziale."
   ]
  },
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   "id": "c7b11328",
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   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "plt.style.use(\"seaborn-v0_8\")\n",
    "#plt.style.use(\"seaborn\")\n",
    "import yfinance as yf"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
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    "name": "ipython",
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