㈠ 如何用python计算某支股票持有90天的收益率
首先你要先获得这支股票90天的数据,可以存在一个arry中。
然后计算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0],如果要计算任意连续90天的话只要循环就可以了。
许多人更喜欢去做短线,因为短线刺激,无法承受长线持股待涨的煎熬,可是假如不会做短线,则可能会导致亏得更快。做T的秘籍大家一定很想知道,今天就给大家讲讲。
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一、股票做T是什么意思
现在市场上,A股的交易市场模式是T+1,意思就是今天买的股票,只有明天才能卖出。
而股票做T,当天买入的股票在当天卖出,这就是股票进行T+0的交易操作,投资人在可交易的一天通过股票的涨幅和跌停有了股票差价,在股票大幅下跌时赶紧买入,涨得差不多之后再将买入的部分卖出,就是用这种方法赚钱的。
假如说,在昨天我手里还有1000股的xx股票,市价10元/股。今天一大早发现该股居然跌到了9.5元/股,然后趁机买入了1000股。结果到了下午时,这只股票的价格就突然间大幅上涨到一股10.5元,我就急忙地以10.5/股的价格售出1000股,然后获取(10.5-9.5)×1000=1000元的差价,这就是做T。
但是,不是每种股票做T都合适!正常来说,那些日内振幅空间较大的股票,它们是适合去做T的,比如说,每日能有5%的振幅空间。想知道某只股票适不适合的,点开这里去看一下吧,专业的人员会为你估计挑选出最适合你的T股票!【免费】测一测你的股票到底好不好?
二、股票做T怎么操作
怎么才能够把股票做到T?正常情况下分为两种方式,分别为正T和倒T。
正T即先买后卖,投资手里,手里面赚有这款股票,在当天股票开盘的时候下跌到了最低点时,投资者买入1000股,等到股票变高的时候在高点,将这1000股彻底卖出,持有的总股票数还是跟以前一样,T+0的效果这样就能够达到了,又能够享有中间赚取的差价。
而倒T即先卖后买。投资者通过严密计算得出,股票存在下降风险,因此在高位点先卖出手中的一部分股票,接着等股价回落后再去买进,总量仍旧有办法保持不变,然而,收益是会产生的。
比方投资者,他占有该股2000股,而10元/股是当天早上的市场价,觉得持有的股票在短时间内就会有所调整,,于是卖出手中的1500股,等股票跌到一股只需要9.5元时,这只股票差不多就已经能让他们感到满意了,再买入1500股,这就赚取了(10-9.5)×1500=750元的差价。
这时有人就问了,那要如何知道买入的时候正好是低点,卖出的时候正好是高点?
其实有一款买卖点捕捉神器,它能够判断股票的变化趋势,绝对能让你每次都抓住重点,点开链接就能立刻领取到了:【智能AI助攻】一键获取买卖机会
应答时间:2021-09-23,最新业务变化以文中链接内展示的数据为准,请点击查看
㈡ 如何用python获取股票数据
在Python的QSTK中,是通过s_datapath变量,定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源,例如沪深、港股等市场,你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess进行数据访问。
㈢ Python如何获取股票数据
可以尝试爬虫,但要遵守网站规则
㈣ 股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是:使用第三方平台,目前可以使用的是聚宽,对比一下聚宽、优矿、大宽网(已经倒闭了),都大同小异,选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异,但是代码可不能简单复制粘贴,因为底层函数库是不一样的,有可能在别的平台根本用不了某个函数,并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是,每个月底进行调仓,选出市值最小的股票交易,去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票,然后选择最小市值的10只,基准是创业板综指,看看结果。
python构建数据获取方法是:
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来,这里下载起始时间为20160101,截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据,假设获取三年的历史数据,一年一般220个交易日左右,那么3年需要请求660多次左右,如果以这种方式的话,就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据,股票数量有大概3800多个,需要请求3800多次,但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次,也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上,你获取的历史范围超过17.3年,那么使用第一种方式才比第二种方式快。
㈤ 怎么用python计算股票
作为一个python新手,在学习中遇到很多问题,要善于运用各种方法。今天,在学习中,碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种:
读取数据并建立函数:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二种:
利用pandas里面的方法:
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三种:
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
总结:python是一种非常好的编程语言,一般而言,我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想,但是,众所周知,python中里面的有很多科学计算包,里面有很多方法可以快速解决计算的需要,如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法,提高运算速度。
㈥ python对股票分析有什么作用
你好,Python对于股票分析来说,用处是很大的
Python,用数据软件分析可以做股票的量化程序,因为股票量化是未来的一种趋势,能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为,所以学好python量化的话,那么对股票来说有很大很大帮助
㈦ python 设计一个名为Stock的类来表示一个公司的股票
是的,设计一个名为 Stock的类表示股票,该类包括:
1、一个名为symbol的字符串数据域表示股票代码:
2、一个名为name的字符串数据域表示股票名称;
3、一个名为previousPrice的double型数据域,用来存储股票的前一 日收盘价:
4、一个名为currentPrice的double型数据域,用来存储股票的当前价格:
5、创建一个给定特定代码和名称的股票构造方法:
6、一个名为getChangePercentO方法,返回从前的日价格到当前价格变化的百分比。
实现这个类,编写个测试程序,创建一个Stock 对象,它的股票代码是600000,股票名称是“浦发银行”,前一日收盘价是 25.5元,当前的最新价是28.6元,显示市值变化的百分比。
拓展资料
设计一个Stock类和DividendStock类
编写了一个表示拥有股票情况的Stock类,这里给出了一个简化版,去掉了对参数的合法性的检查等细节,现在需要创建一个可以发放分红的股票。红利的多少和持有股票的数量成正比,不是所有的股票都是会有分红的,所以不能直接在Stock类上直接增加这个功能,而是应该在Stock类的基础上,继承一个DividendStock类。并在这个子类中增加分红的属性和行为。
(1)一个用于记录分红的字段dividents
(2)重写父类的getProfit方法(在父类的getProfit方法的基础上还要加上分红的)
父类的getProfit+股票的总的分红(也就是字段dividents的值)
(3)增加计算分红的方法,方法中的参数表示每股的红利,可以理解为成员变量dividents赋值: 股票的总的分红=每股的红利*总股数
public void payDividend(double amountPerShare)
编写一个测试的程序,创建一个名为”Oracle”的分红股票,先后以单价32元购买200股,以单价40元购买350股。每股的分红2.8元。这支股票的当前价格是每股50元。
㈧ Python 如何爬股票数据
现在都不用爬数据拉,很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据,包括沪深A股行情数据,上市公司财务数据,场内基金数据,指数数据,期货数据以及宏观经济数据;或者Alpha特色因子,技术分析指标因子,股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据,不过这种比较贵,几万块一年吧
㈨ 如何用python 取所有股票一段时间历史数据
各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格和走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。
㈩ 如何使用Python获取股票分时成交数据
可以使用爬虫来爬取数据,在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求,要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助