股票預測python數據集代碼

① 如何用python獲取股票數據

在Python的QSTK中，是通過s_datapath變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過QSDATA這個環境變數來設置對應的數據文件夾。具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到s_datapath變數所指定的文件夾中。然後可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。

② 有沒有會用Python編寫一個簡單的建模股票價格的小程序能夠對股票數據進行簡單預測即可！求助！

雖然懂python 但是不懂股票，
採用random()可以么，哈哈

③ 怎樣用 Python 寫一個股票自動買賣的程序

• 方法一

  前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。

• 方法二

  是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。

• 方法三

  滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。

• 方法四

  就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧

④ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

• 方法一

  前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一步。對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。

• 方法二

  是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。

  
  

• 方法三

  滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。

• 方法四

  就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧

⑤ 如何利用Python預測股票價格

預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。

純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。

⑥ 如何用python代碼判斷一段范圍內股票最高點

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python+聚寬 統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間 原創
2019-10-12 09:20:50

開拖拉機的大寶

碼齡4年

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使用工具pycharm + 聚寬數據源，統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間，並列印excel表格輸出

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚寬數據賬戶名和密碼設置
auth('username','password')

#獲取A股列表，包括代號，名稱，上市退市時間等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])

# 獲取股票代號
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 獲取股票名稱
stocknames = pd2['display_name']

start_date = '2015-01-01'
end_date = '2018-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表頭列
# 為："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("執行完畢！

⑦ 如何用python計算某支股票持有90天的收益率

首先你要先獲得這支股票90天的數據，可以存在一個arry中。
然後計算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0]，如果要計算任意連續90天的話只要循環就可以了。
許多人更喜歡去做短線，因為短線刺激，無法承受長線持股待漲的煎熬，可是假如不會做短線，則可能會導致虧得更快。做T的秘籍大家一定很想知道，今天就給大家講講。
我准備了好處給大家，機構精選的牛股大盤點！希望大家不要錯過--速領！今日機構牛股名單新鮮出爐！
一、股票做T是什麼意思
現在市場上，A股的交易市場模式是T＋1，意思就是今天買的股票，只有明天才能賣出。
而股票做T，當天買入的股票在當天賣出，這就是股票進行T＋0的交易操作，投資人在可交易的一天通過股票的漲幅和跌停有了股票差價，在股票大幅下跌時趕緊買入，漲得差不多之後再將買入的部分賣出，就是用這種方法賺錢的。
假如說，在昨天我手裡還有1000股的xx股票，市價10元/股。今天一大早發現該股居然跌到了9.5元/股，然後趁機買入了1000股。結果到了下午時，這只股票的價格就突然間大幅上漲到一股10.5元，我就急忙地以10.5/股的價格售出1000股，然後獲取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差價，這就是做T。
但是，不是每種股票做T都合適！正常來說，那些日內振幅空間較大的股票，它們是適合去做T的，比如說，每日能有5%的振幅空間。想知道某隻股票適不適合的，點開這里去看一下吧，專業的人員會為你估計挑選出最適合你的T股票！【免費】測一測你的股票到底好不好？

二、股票做T怎麼操作
怎麼才能夠把股票做到T？正常情況下分為兩種方式，分別為正T和倒T。
正T即先買後賣，投資手裡，手裡面賺有這款股票，在當天股票開盤的時候下跌到了最低點時，投資者買入1000股，等到股票變高的時候在高點，將這1000股徹底賣出，持有的總股票數還是跟以前一樣，T＋0的效果這樣就能夠達到了，又能夠享有中間賺取的差價。
而倒T即先賣後買。投資者通過嚴密計算得出，股票存在下降風險，因此在高位點先賣出手中的一部分股票，接著等股價回落後再去買進，總量仍舊有辦法保持不變，然而，收益是會產生的。
比方投資者，他佔有該股2000股，而10元/股是當天早上的市場價，覺得持有的股票在短時間內就會有所調整，，於是賣出手中的1500股，等股票跌到一股只需要9.5元時，這只股票差不多就已經能讓他們感到滿意了，再買入1500股，這就賺取了（10-9.5）×1500＝750元的差價。
這時有人就問了，那要如何知道買入的時候正好是低點，賣出的時候正好是高點？
其實有一款買賣點捕捉神器，它能夠判斷股票的變化趨勢，絕對能讓你每次都抓住重點，點開鏈接就能立刻領取到了：【智能AI助攻】一鍵獲取買賣機會

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

⑧ python用什麼方法或者庫可以拿到全部股票代碼

首先你需要知道哪個網站上有所有股票代碼，然後分析這個網站股票代碼的存放方式，再利用python寫一個爬蟲去爬取所有的股票代碼

⑨ python的量化代碼怎麼用到股市中

2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析

在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：

• 第一，A股市場上都有哪些行業；

• 第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？

第一個問題
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。

第二個問題
要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。

我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。

我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。

那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）

從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。

「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現

選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。

3.1按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合

首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：

結論

通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：

• 先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。

• 在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率

• 市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要。

出自：JoinQuant 聚寬數據 JQData

⑩ 已知股票數據，如何用Python繪制k線日對應數據

我沒遇到過 只是自己寫過
有點經驗
先確定時間片
然後再把tick插入就行了