① 【Fintech熱身】1.以A股滬深300為例，利用Python獲取數據並畫股票K線圖與相關性圖
在金融技術的探索中，Python成為分析與解決金融問題的重要工具。以滬深300為例，我們將演示如何使用Python獲取數據，並繪制股票K線圖與相關性圖，以直觀地理解股票市場動態。
首先，通過代碼實現數據可視化，獲取股票時間序列數據，轉化成K線圖，直觀呈現股票的價格波動。進一步地，我們以滬深300指數為例，進行爬蟲操作獲取歷史成分股信息，確保數據的全面性和准確性。
分析滬深300指數分散性時，我們採用皮爾遜相關系數，避免使用百分比變化，確保分析的准確性。通過數據可視化，我們能更直觀地理解指數各成分股間的相關性。
在Python編程實踐中，我們利用matplotlib進行時間序列數據可視化，實現對數據的深度分析。同時，通過pandas進行滾動計算，定製適合的移動平均天數，以獲取更精細的市場動態。
最後，整個分析過程不僅限於滬深300指數，而是探索Python在金融量化分析、機器學習、辦公自動化等領域的應用，為金融從業者提供全棧解決方案。
② Python 股票數據採集並做數據可視化(爬蟲 + 數據分析)
嗨嘍！大家好，這里是魔王！
課題：Python 股票數據採集並做數據可視化(爬蟲 + 數據分析)
我國股票投資者數量為15975.24萬戶, 股民熱衷於炒股，面對龐大的數據量，數據收集與分析變得至關重要。
面對繁多的股票數據，找尋與整理過程復雜且耗時，本文將帶大家學習如何利用Python進行股票數據的自動化採集與可視化分析。
開發環境 & 第三方模塊：為了實現爬蟲案例，我們將使用Python編程語言結合第三方庫如requests、BeautifulSoup與pandas進行數據抓取與處理。
本次目標：本文的目標是提供一個簡單實用的案例，展示如何從xueqiu.com網站爬取實時股票行情數據，並進行數據可視化，以直觀呈現股票市場動態。
導入模塊代碼：首先，我們需要導入必要的Python庫，如requests用於發起網路請求，BeautifulSoup用於解析HTML內容，以及pandas用於數據處理與分析。
炒股總結圖數據可視化：在數據採集完成後，通過數據可視化技術，我們可以將收集到的股票數據以圖表形式呈現，如折線圖、餅圖等，幫助投資者快速了解股票市場走勢與投資趨勢。
總結：本文介紹了Python在股票數據採集與可視化分析中的應用，旨在為股票投資者提供高效的數據處理方法，簡化繁瑣的數據分析流程。希望讀者能夠通過本文的學習，掌握Python爬蟲與數據可視化技巧，為投資決策提供有力支持。