动态百分比与双均线源代码
在编写动态百分比和双均线的源代码时，我们主要会用到编程语言（如Python）以及数据分析库（如pandas）来实现。以下是一个简单的示例，使用Python和pandas库来计算动态百分比和双均线。
首先，我们需要导入pandas库，并创建一个DataFrame，用于存储我们的数据。然后，我们可以编写函数来计算动态百分比和双均线。
python
import pandas as pd 
import numpy as np 
 
# 假设我们有一个DataFrame，其中'price'是我们关心的列 
df = pd.DataFrame({ 
    'price': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] 
}) 
 
# 动态百分比函数 
def dynamic_percentage(df, column, period): 
    return df[column].pct_change(periods=period) 
 
# 双均线函数 
def double_ma(df, column, short_window, long_window): 
    short_ma = df[column].rolling(window=short_window).mean() 
    long_ma = df[column].rolling(window=long_window).mean()  numpy库需要安装吗
    return pd.DataFrame({'short_ma': short_ma, 'long_ma': long_ma}) 
 
# 计算动态百分比 
df['dynamic_percentage'] = dynamic_percentage(df, 'price', 1) 
 
# 计算双均线 
df = pd.concat([df, double_ma(df, 'price', 3, 5)], axis=1) 
 
print(df)
注意，以上代码中的动态百分比计算的是当前价格与前一期的价格变化百分比。双均线则计算了短期（3期）和长期（5期）的移动平均线。
另外，此代码仅用于示例，实际使用时可能需要根据具体需求进行调整。例如，你可能需要处理缺失值，或者根据具体的数据源调整数据导入和清洗的步骤。
以上代码在Python环境中运行，需要先安装pandas和numpy库。如果你没有安装，可以使用pip install pandas numpy命令进行安装。