python股票k線

A. 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

B. 用python判斷股票和用K線圖判斷有什麼不同

量化和主觀策略。
通過公式推算得出的結論，和k線主觀推斷出的結論，有時候有很大的區別。前者更理智。

C. 零基礎學Python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題，網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備？

2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

D. tushare的介面怎麼樣使用

安裝TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：訪問https://pypi.python.org/pypi/tushare/下載安裝
方式3：將源代碼下載到本地python setup.py install
升級TuShare
1、先查看本地與線上的版本版本號：
pip search tushare
2、升級TuShare：
pip install tushare --upgrade
確認安裝成功
import tushare as ts
print ts.__version__
獲取歷史交易數據
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data（『600848』）
ts.get_hist_data（『600848』，ktype='W『） #獲取周k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='M『） #獲取月k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='5『） #獲取5分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='15『） #獲取15分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='30『） #獲取30分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'600848』，ktype='60『） #獲取60分鍾k線數據
ts.get_hist_data（'sh』）#獲取上證指數k線數據，其它參數與個股一致，下同
ts.get_hist_data（『sz』）#獲取深圳成指k線數據 ts.get_hist_data（『hs300』）#獲取滬深300指數k線數據
ts.get_hist_data（『sz50』）#獲取上證50指數k線數據
ts.get_hist_data（『zxb』）#獲取中小板指數k線數據
ts.get_hist_data（『cyb』）#獲取創業板指數k線數據
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取歷史分筆數據
df = ts.get_tick_data（『000756','2015-03-27』）
df.head（10）
Python財經數據介麵包TuShare的使用
獲取實時分筆數據
df = ts.get_realtime_quotes（『000581』）
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值說明：
0：name，股票名字
1：open，今日開盤價
2：pre_close，昨日收盤價
3：price，當前價格
4：high，今日最高價
5：low，今日最低價
6：bid，競買價，即「買一」報價
7：ask，競賣價，即「賣一」報價
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金額（元 CNY）
10：b1_v，委買一（筆數 bid volume）
11：b1_p，委買一（價格 bid price）
12：b2_v，「買二」
13：b2_p，「買二」
14：b3_v，「買三」
15：b3_p，「買三」
16：b4_v，「買四」
17：b4_p，「買四」
18：b5_v，「買五」
19：b5_p，「買五」
20：a1_v，委賣一（筆數 ask volume）
21：a1_p，委賣一（價格 ask price）
…
30：date，日期
31：time，時間

E. 用c++畫k線圖，有什麼比較好的解決方案

這個問題我試圖解決過，結論先說一下:不建議用C++畫

先不說像R，Python這種專門處理數據的語言三行代碼就畫完了，就算你用C++出來了，就完了嘛？你不需要分析？不需要增加標記？不需要其他指標？不需要對比？不需要方便的載入和導出？
然而這在那兩種語言里也就是增加一個參數，或者多謝一兩行代碼的事。
而你要做同樣的事難道你不需要一大堆類互相配合？你的類合理嘛？沒有BUG嘛？你最終絞盡腦汁搞出來的東西，發現起到了一點點的分析決策的作用，而實際上人家用其他的語言現學現賣早就知道結果了。

舉個例子不太聽，用C++我也見過人家做出來的，或者說通達信這種PC端應該都是C++做的。
但是人家是產品啊，值得這么投入啊。
你用C++如果不是做產品，我建議你先用匯編做，惡心一下自己，或許你就不再會問這個問題了。

F. python K線的柱狀圖怎麼畫

在這里提了一個自問自答的問題來推廣一種十分優雅的數據可視化工具，R的ggplot2包。其實我自己現在主要在使用Python和Pandas和Numpy工作，ggplot2應該是我留守在R裡面最大的理由之一~ 在介紹ggplot2之前，我首先來介紹一下作者Hadley Wickham

G. python怎麼和東方財富聯系在一起

1.打開東方財富金融終端； 2.輸入要設置的股票代碼，按回車鍵； 3.按F5，進入日K線圖，點擊右鍵，在下拉菜單中選擇【疊加品種】-【疊加指定品種】； 4.選擇要疊加的大盤指數，點擊【確定】即可

H. 如何從tushare中調取十大股東數據

0. 簡介

TuShare是一個免費、開源的Python財經數據介麵包。主要實現對股票等金融數據從數據採集、清洗加工 到 數據存儲的過程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔、和多樣的便於分析的數據，為他們在數據獲取方面極大地減輕工作量，使他們更加專注於策略和模型的研究與實現上。考慮到Python pandas包在金融量化分析中體現出的優勢，TuShare返回的絕大部分的數據格式都是pandas DataFrame類型。
1. 歷史行情
獲取個股歷史交易數據（包括均線數據），可以通過參數設置獲取日k線、周k線、月k線，以及5分鍾、15分鍾、30分鍾和60分鍾k線數據。本介面只能獲取近3年的日線數據，適合搭配均線數據進行選股和分析。

參數說明：
code：股票代碼，即6位數字代碼，或者指數代碼（sh=上證指數 sz=深圳成指 hs300=滬深300指數 sz50=上證50 zxb=中小板 cyb=創業板）
start：開始日期，格式YYYY-MM-DD
end：結束日期，格式YYYY-MM-DD
ktype：數據類型，D=日k線 W=周 M=月 5=5分鍾 15=15分鍾 30=30分鍾 60=60分鍾，默認為D
retry_count：當網路異常後重試次數，默認為3
pause:重試時停頓秒數，默認為0
返回值說明：
date：日期
open：開盤價
high：最高價
close：收盤價
low：最低價
volume：成交量
price_change：價格變動
p_change：漲跌幅
ma5：5日均價
ma10：10日均價
ma20:20日均價
v_ma5:5日均量
v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
turnover:換手率[註：指數無此項]
(1) #獲取全部日k線數據（查看前11行）

I. 如何利用python自學數

關於自學python，個人最大的3點經驗：

• 找一本淺顯易懂，常式比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注於一本。把裡面的常式都手打一遍，搞懂為什麼。我當時看的是《簡明python教程》，不過這本書不是非常適合零基礎初學者。
  

• 去找一個實際項目練手。我當時是因為要做一個網站，不得已要學python。這種條件下的效果比你平時學一門新語言要好很多。所以最好是要有真實的項目做。可以找幾個同學一起做個網站之類。注意，真實項目不一定非要是商業項目，你寫一個只是自己會用的博客網站也是真實項目，關鍵是要核心功能完整。
  

• 最好能找到一個已經會python的人。問他一點學習規劃的建議（上知乎也是個途徑），然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。但是，要學會搜索，學會如何更好地提問。沒人願意幫你寫作業或是回答「一搜便知」的問題。

J. python量化交易是否可以有策略有效識別MACD/SKDJ底背離和頂背離

macd的背離是指該指標當前所對應的股票K線圖，比如某隻股票股價創新高，但macd不但不上升，反而拐頭向下，這就是頂背離，在上證走勢K線圖中和各只股票K線圖都有MACD指標，發個圖你看看，也許你會更明白。