A. 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
B. 如何利用python,更好得炒股
python只是編程語言,跟炒股有啥關系?除非你先用python爬取股票信息,然後用樸素貝葉斯 線性回歸等演算法做一個擬合,預測該股票上漲下跌的走勢,但這特么也玩不過資本主義啊!
C. 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:
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
D. 如何用Python炒股
如果想直接執行python程序的話可以寫一個.bat新建一個記事本,然後寫一段下面的代碼,最後存成.bat文件,以後直接執行這段代碼就可以了。其實也可以直接執行.py文件c:\program files\python file.py
E. 如何用python炒股
你就是想找個軟體或者券商的介面去上傳交易指令,你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。還有的法是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,第三種就是走野路子,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。還有一種更野的方法,就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改,我網路看到的,不知道是不是真的可行。。散戶就這樣,沒資金就得靠技術,不過我覺得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
F. python 怎麼下單炒股票
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。
G. 用python怎麼做量化投資
《07 Python股票量化投資課程(完結)》網路網盤資源免費下載
鏈接:https://pan..com/s/1MgFE6VMeR8H6YkS2jxEZmw
07 Python股票量化投資課程(完結)|09課後大作業|08第八課資料|07第七課資料|06第六課資料|05第五課資料|04第四課資料|03第三課資料|02第二課資料|01第一課資料|25人工智慧與量化投資(下).mp4|24人工智慧與量化投資(上).mp4|23實盤交易(下).mp4|22實盤交易(中).mp4|21實盤交易(上).mp4
H. 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。
I. 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
J. python炒股可行嗎
你好,只要這個軟體編程學的好,還是可以的,這是用來量化做交易的,很好
希望你能把這個軟體學好,然後用在股票或期貨的交易當中盈利