tushare預測股票走勢

Ⅰ python tushare炒股好用嗎

[python] view plain
#!/usr/bin/python
# coding: UTF-8

"""This script parse stock info"""

import tushare as ts

def get_all_price(code_list):
'''''process all stock'''
df = ts.get_realtime_quotes(STOCK)
print df

if __name__ == '__main__':
STOCK = ['600219', ##南山鋁業
'000002', ##萬 科A
'000623', ##吉林敖東
'000725', ##京東方A
'600036', ##招商銀行
'601166', ##興業銀行
'600298', ##安琪酵母
'600881', ##亞泰集團
'002582', ##好想你
'600750', ##江中葯業
'601088', ##中國神華
'000338', ##濰柴動力
'000895', ##雙匯發展
'000792'] ##鹽湖股份

get_all_price(STOCK)

上述的代碼就是調用 ts 的 get_realtime_quotes 這個介面，獲取並列印對應的股票數據。

保存成tushare-example.py這個文件後，執行結果如下：

[python] view plain
# python tushare-example.py
name open pre_close price high low bid ask \
0 南山鋁業 6.090 6.040 6.020 6.240 6.000 6.010 6.030
1 萬 科A 0.00 24.43 0.00 0.00 0 0.00 0.00
2 吉林敖東 23.80 23.89 23.42 23.81 23.39 23.41 23.42
3 京東方A 2.30 2.31 2.30 2.31 2.29 2.29 2.30
4 招商銀行 14.900 14.880 14.860 14.930 14.780 14.870 14.880
5 興業銀行 14.380 14.380 14.420 14.500 14.350 14.420 14.430
6 安琪酵母 32.570 32.610 32.270 33.500 32.010 32.260 32.290
7 亞泰集團 5.020 5.040 4.920 5.030 4.910 4.910 4.920
8 好想你 0.00 15.62 0.00 0.00 0 0.00 0.00
9 江中葯業 25.910 26.050 25.510 26.100 25.500 25.500 25.510
10 中國神華 13.150 13.130 13.100 13.220 13.090 13.090 13.100
11 濰柴動力 7.26 7.24 7.18 7.28 7.16 7.17 7.18
12 雙匯發展 18.15 18.17 18.20 18.25 18.10 18.20 18.21
13 鹽湖股份 18.21 18.37 17.84 18.36 17.80 17.83 17.84

volume amount ... a2_p a3_v a3_p a4_v a4_p \
0 57575165 351584271.000 ... 6.040 649 6.050 764 6.060
1 0 0.00 ... 0.00 0.00 0.00
2 11613023 274208845.93 ... 23.43 260 23.44 3 23.45
3 200290823 460365710.26 ... 2.31 121698 2.32 65422 2.33
4 16885368 250744421.000 ... 14.890 2746 14.900 1060 14.910
5 44311362 639044453.000 ... 14.440 2299 14.450 1971 14.460
6 6430819 211088364.000 ... 32.300 50 32.390 3 32.400
7 11602430 57638953.000 ... 4.930 1358 4.940 1207 4.950
8 0 0.00 ... 0.00 0.00 0.00
9 8142359 209824301.000 ... 25.520 37 25.530 48 25.540
10 11113228 146177929.000 ... 13.110 176 13.120 92 13.130
11 13815858 99641720.65 ... 7.19 1783 7.20 540 7.21
12 3251027 59110247.93 ... 18.22 235 18.23 248 18.24
13 14408288 259983524.09 ... 17.85 118 17.86 22 17.87

a5_v a5_p date time code
0 575 6.070 2016-02-05 15:00:00 600219
1 0.00 2016-02-05 15:05:56 000002
2 19 23.46 2016-02-05 15:05:56 000623
3 55669 2.34 2016-02-05 15:05:56 000725
4 790 14.920 2016-02-05 15:00:00 600036
5 3526 14.470 2016-02-05 15:00:00 601166
6 8 32.470 2016-02-05 15:00:00 600298
7 893 4.960 2016-02-05 15:00:00 600881
8 0.00 2016-02-05 15:05:56 002582
9 78 25.550 2016-02-05 15:00:00 600750
10 206 13.140 2016-02-05 15:00:00 601088
11 668 7.22 2016-02-05 15:05:56 000338
12 506 18.25 2016-02-05 15:05:56 000895
13 28 17.88 2016-02-05 15:05:56 000792

bingo!

Ⅱ 怎樣使用tushare的提供的數據與庫talib計算macd

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

Ⅲ 如何構建一個能夠有效預測股票價格變動的模型

• 收集和整理數據：要構建一個有效的預測模型，首先需要收集和整理大量的數據，包括歷史股票價格、市場指數、公司財務報表、行業數據等。

• 選擇合適的特徵：根據問題的需求和數據的特點，選擇合適的特徵作為輸入數據。例如，可以選擇市場指數、公司盈利情況、行業趨勢等作為輸入特徵。

• 選擇合適的模型：選擇合適的模型來處理輸入數據，例如線性回歸模型、支持向量機模型、神經網路模型等。根據模型的性能表現和精度來選擇銀如卜合適的模型。

• 訓練模型：使用歷史數據進行模型的訓練和調整，以提高模型的預測精度和性能。可以使用交叉驗證和調參等方法來優化模型的鋒穗性能。

• 預測未來價格變動：使用訓練好的模型來橡豎預測未來股票價格變動，並進行驗證和評估。如果模型的預測精度達到一定的水平，則可以使用該模型進行實際的股票投資決策。

需要注意的是，股票價格變動受多種因素影響，包括市場情緒、宏觀經濟因素、公司業績、行業趨勢等，因此構建一個有效的預測模型是非常復雜的，並且存在很大的風險。建議投資者在投資股票時要多方面考慮，不要只依賴單一的預測模型。

Ⅳ 如何使用統計學方法和機器學習技術來預測未來股市的走勢

預測未來股市的走勢是一個非常復雜的問題，需要綜合運用統計學方法和機器學習技術。以下是一些方法：
1.基於時間序列分析的方法：通過對歷史股市數據的分析，構建時間序列模型，預測未來的價格、波動率等指標。
2.基於神經網路的方法：將歷史股市數據作為輸入，訓練神經網路模型，以預測未來的價格、漲跌等指標。
3.基於支持向量機的方法：利用支持向量機演算法建立分類模型衫則，根據歷史數據和市場指標，將股票分為漲和跌兩類，以預測未來的走勢。
4.基於深度學習的方法：如基於卷積神經網路的技術，可以從股市數據中提取特游滑征，進行分析和預測。
5.基於貝葉斯模型的方法：利用貝葉斯理論，將歷史數據和市場指標進行概率建模，以預測未來的股市走勢。
需要注意的是，股市走勢的預測或磨棚具有不確定性和風險，需要謹慎處理。

Ⅳ 怎樣用python處理股票

用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。

Ⅵ 如何利用機器學習方法預測股票價格的波動趨勢

預測股票價格的波動趨勢是金融領域中的一個重要問題，機器學習方法可以對該問題進行建模和求解。以下是一些可以採用的機器學習方法：
1.時間序列分析：用於分析股票價格隨時間變化的趨勢性、周期性和隨機性。基於ARIMA、GARCH、VAR等模型的時間序列分析方法可用於預測未來的股票價格走勢。
2.支持向量機（SVM）：可以處理線性和非線性數據，並在訓練模型時能夠自動找到最優分類春局邊界。通過構建和訓練SVM模型，可以預測未來股票價格的漲跌趨勢。
3.人工神經網路（ANN）：模擬人類仔森搭大腦神經網路的處理過程，可以自動分析和識別輸入數據中的模式和趨勢。通過訓練ANN模型，可以預測未來股票價格的變化趨勢。
4.決策樹（DT）：通過對數據進行分類和回歸分析，可顯示支持機器學習演算法的決策過程。在預測股票價格波動趨勢時，基於決策樹的方法可以自動選擇最優屬性和分類子集，得到更准確的預測結果。
以上機器學習方法都有其應用場景和局限性，可念拿以根據數據特點和問題需求進行選擇。同時，還需進行特徵選擇、數據歸一化和建立評估指標等步驟，以確保預測模型的准確性和穩定性。

Ⅶ 混合型\股票型基金有什麼辦法可以實時查看漲跌走勢 和指數型基金一樣。

沒有辦法查看漲跌走勢圖。
股票說白了就是一種「商品」，和別的商品一樣，它的價格也受到它的內在價值（標的公司價值）的控制，而且它的價格無論怎樣變化都是圍繞之價值周圍的。
像普通商品一樣，股票的價格波動，供求關系影響著它的價格變化。
和豬肉有一樣，當需求的豬肉量大幅度增長，豬肉的供給卻跟不上，那豬肉價肯定上升；當市場上的豬肉越來越多，而人們的需求卻達不到那麼多，供給大於需求，那價格就會下跌。
股票的價格波動表現為：10元/股的價格，50個人賣出，但市場上有100個買，那另外50個買不到的人就會以11元的價格買入，導致股價上漲，否則就會下跌（由於篇幅問題，這里將交易進行簡化了）。
平日里，買賣雙方的情緒會受到很多事情的影響，進而影響到供求關系的穩定，其中影響比較大的因素有3個，接下來我將給大家進行詳細說明。
在這之前，先給大家送波福利，免費領取各行業的龍頭股詳細信息，涵蓋醫療、軍工、新能源能熱門產業，隨時可能被刪：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！

一、哪些因素會使得股票出現漲跌變化？
1、政策
國家政策引領著行業和產業，比如說新能源，幾年前我國開始對新能源進行開發，針對相關的企業、產業都展開了幫扶計劃，比如補貼、減稅等。
這就招來大量的市場資金，對於相關行業板塊或者上市公司，都會不斷的尋找它們，最後引起股票的漲跌。
2、基本面
看長期的趨勢，市場的走勢和基本面相同，基本面向好，市場整體就向好，比如說疫情期間我國經濟優先恢復增長，企業的經營狀況變好，股市也會出現回彈的情況。
3、行業景氣度
這點是關鍵所在，不言而喻，股票的漲跌不會脫離行業走勢，行業景氣度和公司股票的漲幅程度成正比，比如上面說到的新能源。
為了讓大家及時了解到最新資訊，我特地掏出了壓箱底的寶貝--股市播報，能及時掌握企業信息、趨勢拐點等，點擊鏈接就能免費獲取：【股市晴雨表】金融市場一手資訊播報
二、股票漲了就一定要買嗎？
許多新手剛接觸到股票，一看某支股票漲勢大好，馬上花了幾萬塊投資，後來竟然一路下跌，被套的非常牢。其實股票的變化起伏可以進行短期的人為控制，只要有人持有足夠多的籌碼，一般來說占據市場流通盤的40%，就可以完全控制股價。學姐覺得如果你還處於小白階段，把長久持有龍頭股進行價值投資放在第一位，防止在短線投資中出現大量損失。吐血整理！各大行業龍頭股票一覽表，建議收藏！

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

Ⅷ 如何利用機器學習和人工智慧預測股票市場的變化趨勢

利用機器學習和人工智慧預測股票市場的變化趨勢可以分為以下幾個步驟：
1.數據採集：通過公開的數據源如財經新聞、財報、公司數據等，以及第三方數據提供商的數據，採集股票市場的歷史數據以及相關指標，構建數據集。
2.數據預處理：對數據集進行清洗、去重、標准化、特徵提取等操作，為後續建模做好准備。
3.模型選擇：針對數據集的特徵和目標，結合機器學習手姿和人工智慧的相關模型，如基於時間序列的模型、回歸模型、支持向量機模型、神經網路模型等，選擇合適的模型進行建模。態手
4.模型訓練：利用歷史數據集進行訓練和調優，建立一個預測准確的模型。
5.模型測試：對模型進行測試，使用測試集的數據驗證模型的准確性和魯棒性。
6.預測應用：利用建立好的模型對未來股票市場的走勢進行預測。在預測中可以考慮更多的因素，如政治因素、經濟因素、行業因素等影響股票市場的因素。
需要注意的是，股票市場畢閉絕變化具有很大不確定性，預測模型僅能提供一個方向性的預測，並不能保證准確預測市場的走勢。

Ⅸ 如何利用機器學習演算法對股票市場進行預測

預測股票市場是機器學習宴豎演算法的一個常見應用場景之一。下面是一些常見的利用機器學習演算法進行股票市場預測的方法：

• 基於技術指標的預測：技術指標是反映市場情況的量化指標，如均線、MACD等。可以通過機器學習演算法對這些指標進行分析，從而預測股票價格的走勢。

• 基於基本面晌汪大的預測：基本面是指股票所屬公司的財務狀況、行業發展情況等方面的信息。可以通過機器學習演算法對這些基本面進行分析，從而預測股票價格的走勢。

• 基於情感分析的預測：情感分析是指通過對股票相關新聞、社交媒體等信息的情感判斷，預測股票價格的走勢。

• 基於深度學習的預測：深度學習演算法可以自動學習股票市場中的規律和趨勢，通過對歷史數據進行訓練，預測未來股票價格的走勢。

需要注意陵答的是，股票市場是一個復雜的系統，預測股票價格的走勢需要考慮多種因素，包括宏觀經濟環境、政策因素、行業發展趨勢等，因此機器學習演算法的預測結果並不是完全准確的，投資者需要在風險控制的基礎上進行決策。

Ⅹ 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 ,