股票數據分析python

⑴ Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼復制可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪制每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說，我們會從各大券商平台獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應復雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪制K線圖。

需要說明的是，這里mpl_finance是原來的matplotlib.finance，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪制K線圖；tushare是用來在線獲取股票數據的庫；matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸；matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪制一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的節假日包括周末，在這里都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。

可以看到，空白問題完美解決，這里我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ，而連續數據之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有數據，在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在坐標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理，我們就可以對症下葯了。我們可以給橫坐標（日期）傳入連續的、固定間距的數據，先保證K線圖的繪制是連續的；然後生成一個保存有正確日期數據的列表，接下來，我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期，並替換為坐標軸上的標簽即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這里我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允許我們指定一個格式化坐標軸標簽的函數，在這個函數里，我們需要接受坐標軸的值以及位置，並返回自定義的標簽。

你學會了嗎？

當然，一個完整的K線圖到這里並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！

⑵ 新人發帖求助，python使用tushare股票分析包方法報錯

我是一名大學生，剛剛上手python，成功安裝了tushare包，但是調用的官方文檔的示例方法（get_hist_data）的時報錯:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'

代碼是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]

因為是示例，所以包應該下面有這個方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 這幾個方法（顯然不是全部的方法）

希望各位能夠幫助下新人解答一下。
剛剛實際運行了一下，沒有報錯，你檢查一下是否安裝正確，tushare包的安裝直接用 pip install tushare 安裝即可，沒必要訪問官網，當然，你需要先安裝pip ,

⑶ 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！

⑷ python做數據分析需要哪些庫

NumPy
是Python科學計算的基礎包，提供快速高效的多維數組對象ndarray;直接對數組執行數學運算及對數組執行元素級計算的函數;用於讀寫硬碟上基於數組的數據集的工具;線性代數運算、傅里葉變換以及隨機數生成。
Pandas
它可以說是只要做數據分析的，無人不知無人不曉，因為它有著非常重要的作用。Pandas庫提供了我們很多函數，能夠快速的、方便的處理結構化的大型數據。
毫不誇張的說，Pandas是讓Python成為強大的數據分析工具的非常重要的因素，尤其對於金融行業，比如基金股票的分析師，Pandas提供了高性能的時間序列功能和一系列的工具，可以自由靈活的處理數據，使用一次你就會愛上它。
Matplotlib
它是流行的用於繪制數據圖表的Python庫，它跟IPython結合使用效果更好，提供了一種非常好用的互動式的數據繪圖環境。
IPython
它是Python科學計算標准工具集的組成部分，可以把很多東西聯繫到一起，有點類似於一個增強版的Python shell。
目的就是為了提高編程、測試和調試Python代碼的速度，很多大牛都在使用IPython，它非常方便，當我們分析數據的時候，也是用這個工具的，而且不用print，回車即可列印。

⑸ python對股票分析有什麼作用

你好，Python對於股票分析來說，用處是很大的
Python，用數據軟體分析可以做股票的量化程序，因為股票量化是未來的一種趨勢，能夠解決人為心理波動和沖動下單等不良行為，所以學好python量化的話，那麼對股票來說有很大很大幫助

⑹ python數據分析師需要掌握什麼技能

首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助

⑺ 說明 Python 處理業財數據的應用場景,並寫出相應代碼。可以從采購業務、存貨

Python 是一種流行的編程語言，通常用於處理財務數據。一個常見的應用是在數據分析和數據科學領域，Python強大的數據處理和可視化庫可用於分析大型數據集並識別數據中的趨勢和模式。

可用於分析財務數據的 Python 腳本的一個示例是計算指定時間段內特定股票平均價格的腳本。金融分析師可以使用此腳本來跟蹤股票的表現並預測其未來的價格走勢。

下面是計算股票平均價格的 Python 代碼示例：

在此代碼中，我們首先導入 and 庫，這些庫通常用於處理 Python 中的財務數據。然後，我們使用庫中的函數將庫存數據從 CSV 文件載入到 ，這是一種用於處理表格數據的強大數據結構。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame

接下來，我們使用對象中的函數來計算股票的平均價格。最後，我們將結果列印到控制台。mean()DataFrame

這只是Python如何用於財務數據分析的一個簡單示例。在這個領域使用Python還有許多其他應用和可能性，包括分析投資組合的表現，預測股票價格等等。

回答不易望請採納

⑻ 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

⑼ 如何用python 爬蟲抓取金融數據

獲取數據是數據分析中必不可少的一部分，而網路爬蟲是是獲取數據的一個重要渠道之一。鑒於此，我拾起了Python這把利器，開啟了網路爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然後從主體部分中匹配出每隻股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之間的所有代碼pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，並以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符「 」外的字元

* 匹配前一個字元0次或無限次

？ 匹配前一個字元0次或一次

s 空白字元：[<空格> fv]

S 非空白字元：[^s]

[...] 字元集，對應的位置可以是字元集中任意字元

(...) 被括起來的表達式將作為分組，裡面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛隻要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配>和<之間的所有數據，會匹配出一些空白字元出來，所以我們採用如下代碼把空白字元移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理後的股票數據
if data=='':
stock_last.remove('')

最後，我們可以列印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼',' ','簡稱',' ',' ','最新價',' ','漲跌幅',' ','漲跌額',' ','5分鍾漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

⑽ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎

個人覺得這問題問的不太對，說句不好的話，你是來搞編程的還是做股票的。

當然，如果題主只是用來搜集資料，看數據的話那還是可以操作一波的，至於python要怎麼入門，個人下面會推薦一些入門級的書籍，通過這些書籍，相信樓主今後會有一個清晰的了解（我們以一個完全不會編程的的新手來看待）。

《Learn Python The Hard Way》，也就是我們所說的笨辦法學python，這絕對是新手入門的第一選擇，裡面話題簡練，是一本以練習為導向的教材。有淺入深，而且易懂。

其它的像什麼，《Python源碼剖析》，《集體智慧編程》，《Python核心編程（第二版）》等題主都可以適當的選擇參讀下，相信都會對題主有所幫助。

最後，還是要重復上面的話題，炒股不是工程學科，它有太多的變數，對於現在的智能編程來說，它還沒有辦法及時的反映那些變數，所以，只能當做一種參考，千萬不可過渡依賴。

結語：pyhton相對來說是一種比較高端的學科，需要有很強的邏輯能力。所以入門是非常困難的，如果真的要學習，是需要很大的毅力去堅持下去的，而且不短時間就能入門了，要有所心理准備。