python股票指數數據

❶ 如何用python做回歸 判斷這個股票和股指間的關系

一個大項目的完成不是樓主以為的一天就能完成，通常會延續一年月乃至數年，看當時的風有多大了。所以去深究一天的盤口意義不是特別大。
大作手如果對大的基本面判斷失誤，籌碼、發動時機控制不好，鎖籌小夥伴背後捅刀子，走水出現大的老鼠倉，資金鏈出問題，碰到其他有錢任性的機構，老婆偷人槍殺兒子導致腦子短路等等雞飛狗跳的事情，項目做折掉，從莊家變股東的可能性也是非常大的，以億計的現金灰飛煙滅不過分分鍾的事情。
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A股的死穴——要賺錢必須漲，做多是唯一出路。
做莊的基本原理：比如5元的標的，在底部拿夠籌碼，配合風信，能做多高做多高，比如做到50塊，然後就一路壓低賣下來，賣到15塊，乃至10塊。總有人覺得夠
便宜了會要的。
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步驟1：做底倉，一般是先買到流通盤的30%。
具體做法就是在熊市末期，對著往上敲，然後虧本往下砸。賣1個，跟著會掉下來2-3個，接住。做底吸籌這個時間段有時會很長，視實際籌碼的收集情況和大盤走勢而定。
看下圖成交量，主力第一注就是下在中間偏左點的位置，進而不斷往震盪吸籌。那麼大的成交量，你總不會覺得是公眾交易者干出來的吧。
tip:標准底部的特徵就是脈沖式放量縮量，公眾交易者不參與任何震盪，切記。底部持續時間越長，籌碼控制越集中，以後上漲的高度越高，即所謂的橫有多長豎有多高。同時盡量挑選底部形態比較標準的標的，一年時間跨度以上的大圓弧底、復合頭肩、矩形底最好。越漂亮的走勢圖形控盤度越高，籌碼散亂的狀態下往往代表著多方博弈。

❷ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

❸ 請問股票軟體用哪個函數可以調用概念指數

同花順中有一個功能叫做動態選股，其中搜索相應概念就可以羅列出該概念的股票，然後再把所有股票納入自選裡面，在同花順pc軟體里設置成函數。

❹ 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

❺ 請教python中提取申萬一級行業指數的問題

可能是網路原因吧，你現在能取到了嗎？ 我這邊能取到

>> w.wset('SectorConstituent','date=20141231;sector=申銀萬國一級行業指數')

ans =

'2014-12-31' '801010.SI' '農林牧漁(申萬)'
'2014-12-31' '801020.SI' '採掘(申萬)'
'2014-12-31' '801030.SI' '化工(申萬)'
'2014-12-31' '801040.SI' '鋼鐵(申萬)'
'2014-12-31' '801050.SI' '有色金屬(申萬)'
'2014-12-31' '801080.SI' '電子(申萬)'
'2014-12-31' '801110.SI' '家用電器(申萬)'
'2014-12-31' '801120.SI' '食品飲料(申萬)'
'2014-12-31' '801130.SI' '紡織服裝(申萬)'
'2014-12-31' '801140.SI' '輕工製造(申萬)'
'2014-12-31' '801150.SI' '醫葯生物(申萬)'
'2014-12-31' '801160.SI' '公用事業(申萬)'
'2014-12-31' '801170.SI' '交通運輸(申萬)'
'2014-12-31' '801180.SI' '房地產(申萬)'
'2014-12-31' '801200.SI' '商業貿易(申萬)'
'2014-12-31' '801210.SI' '休閑服務(申萬)'
'2014-12-31' '801230.SI' '綜合(申萬)'
'2014-12-31' '801710.SI' '建築材料(申萬)'
'2014-12-31' '801720.SI' '建築裝飾(申萬)'
'2014-12-31' '801730.SI' '電氣設備(申萬)'
'2014-12-31' '801740.SI' '國防軍工(申萬)'
'2014-12-31' '801750.SI' '計算機(申萬)'
'2014-12-31' '801760.SI' '傳媒(申萬)'
'2014-12-31' '801770.SI' '通信(申萬)'
'2014-12-31' '801780.SI' '銀行(申萬)'
'2014-12-31' '801790.SI' '非銀金融(申萬)'
'2014-12-31' '801880.SI' '汽車(申萬)'
'2014-12-31' '801890.SI' '機械設備(申萬)'

❻ 第1章 為什麼將Python用於金融

python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智慧領域首選的語言。
為什麼將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融演算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。

❼ python怎麼表示指數

其中有兩個非常漂亮的指數函數圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數函數。

圖 1 a>1圖 1 a>1

我們知道當0 ，指數函數 是單調遞減的，當a>1 時，指數函數是單調遞增的。所以我們首先要定義出指數函數，將a值做不同初始化

import math
...
def exponential_func(x, a): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y

然後，利用numpy構造出自變數，利用上面定義的指數函數來計算出因變數

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變數組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值

有了自變數和因變數的一些散點，那麼就可以模擬我們平時畫函數操作——描點繪圖，利用下面代碼就可以實現

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導入坐標軸加工模塊
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創建一個繪圖區對象ax
fig.add_axes(ax) #將繪圖區對象添加到畫布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變數組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值
ax.plot(X, Y) #繪制指數函數
plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡單，但麻雀雖小五臟俱全，指數函數該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那麼美觀，這里重點介紹axisartist 坐標軸加工類，在的時候我們已經用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼後面加上一些代碼來將坐標軸好好打扮一番。

圖 3 a>1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a>1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

❽ python怎麼實現計算趨勢圖的指數、線性、對數、多項式

推薦你去找一個pandas,scipy,pandas,matplotlib庫來做，網上有書籍，《利用Python進行數據分析》，基本就是介紹這樣內容的，pandas去做數據採集、清洗等都不錯，然後利用上面的例子慢慢實現你上面的方法。

❾ 使用python實現ema（指數移動平均的計算）

a=2/13
Prices=[0.0]#pricesofeveryday
EMAs=[0.0]#emsofeveryday
defema(N,Price):
Prices.append(Price)
ifN<=1:
EMAs.append(Price)
else:
EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]+a*Price)
ema(1,1)
ema(2,3)
print(EMAs[1])
print(EMAs[2])

❿ python中如何使用指數

exp()方法：

exp(x)方法返回x的指數，e^x。

如x=1，那麼e的1次冪為2.7183…

語法：

注意：exp()是不能直接訪問的，需要導入math模塊，通過靜態對象調用該方法。

實例：

運行結果：

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