python股票指数数据

❶ 如何用python做回归 判断这个股票和股指间的关系

一个大项目的完成不是楼主以为的一天就能完成，通常会延续一年月乃至数年，看当时的风有多大了。所以去深究一天的盘口意义不是特别大。
大作手如果对大的基本面判断失误，筹码、发动时机控制不好，锁筹小伙伴背后捅刀子，走水出现大的老鼠仓，资金链出问题，碰到其他有钱任性的机构，老婆偷人枪杀儿子导致脑子短路等等鸡飞狗跳的事情，项目做折掉，从庄家变股东的可能性也是非常大的，以亿计的现金灰飞烟灭不过分分钟的事情。
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A股的死穴——要赚钱必须涨，做多是唯一出路。
做庄的基本原理：比如5元的标的，在底部拿够筹码，配合风信，能做多高做多高，比如做到50块，然后就一路压低卖下来，卖到15块，乃至10块。总有人觉得够
便宜了会要的。
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步骤1：做底仓，一般是先买到流通盘的30%。
具体做法就是在熊市末期，对着往上敲，然后亏本往下砸。卖1个，跟着会掉下来2-3个，接住。做底吸筹这个时间段有时会很长，视实际筹码的收集情况和大盘走势而定。
看下图成交量，主力第一注就是下在中间偏左点的位置，进而不断往震荡吸筹。那么大的成交量，你总不会觉得是公众交易者干出来的吧。
tip:标准底部的特征就是脉冲式放量缩量，公众交易者不参与任何震荡，切记。底部持续时间越长，筹码控制越集中，以后上涨的高度越高，即所谓的横有多长竖有多高。同时尽量挑选底部形态比较标准的标的，一年时间跨度以上的大圆弧底、复合头肩、矩形底最好。越漂亮的走势图形控盘度越高，筹码散乱的状态下往往代表着多方博弈。

❷ 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

“星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。”

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

“（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。”

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的“已知和隐藏关系”的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

❸ 请问股票软件用哪个函数可以调用概念指数

同花顺中有一个功能叫做动态选股，其中搜索相应概念就可以罗列出该概念的股票，然后再把所有股票纳入自选里面，在同花顺pc软件里设置成函数。

❹ python的量化代码怎么用到股市中

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：

• 第一，A股市场上都有哪些行业；

• 第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？

第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。

我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）

从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

“2010-2017”投资于优质行业龙头的收益表现

选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。

3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：

结论

通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：

• 先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

• 在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显着优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

• 市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。

出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData

❺ 请教python中提取申万一级行业指数的问题

可能是网络原因吧，你现在能取到了吗？ 我这边能取到

>> w.wset('SectorConstituent','date=20141231;sector=申银万国一级行业指数')

ans =

'2014-12-31' '801010.SI' '农林牧渔(申万)'
'2014-12-31' '801020.SI' '采掘(申万)'
'2014-12-31' '801030.SI' '化工(申万)'
'2014-12-31' '801040.SI' '钢铁(申万)'
'2014-12-31' '801050.SI' '有色金属(申万)'
'2014-12-31' '801080.SI' '电子(申万)'
'2014-12-31' '801110.SI' '家用电器(申万)'
'2014-12-31' '801120.SI' '食品饮料(申万)'
'2014-12-31' '801130.SI' '纺织服装(申万)'
'2014-12-31' '801140.SI' '轻工制造(申万)'
'2014-12-31' '801150.SI' '医药生物(申万)'
'2014-12-31' '801160.SI' '公用事业(申万)'
'2014-12-31' '801170.SI' '交通运输(申万)'
'2014-12-31' '801180.SI' '房地产(申万)'
'2014-12-31' '801200.SI' '商业贸易(申万)'
'2014-12-31' '801210.SI' '休闲服务(申万)'
'2014-12-31' '801230.SI' '综合(申万)'
'2014-12-31' '801710.SI' '建筑材料(申万)'
'2014-12-31' '801720.SI' '建筑装饰(申万)'
'2014-12-31' '801730.SI' '电气设备(申万)'
'2014-12-31' '801740.SI' '国防军工(申万)'
'2014-12-31' '801750.SI' '计算机(申万)'
'2014-12-31' '801760.SI' '传媒(申万)'
'2014-12-31' '801770.SI' '通信(申万)'
'2014-12-31' '801780.SI' '银行(申万)'
'2014-12-31' '801790.SI' '非银金融(申万)'
'2014-12-31' '801880.SI' '汽车(申万)'
'2014-12-31' '801890.SI' '机械设备(申万)'

❻ 第1章 为什么将Python用于金融

python是一门高级的编程语言，广泛应用在各种领域之中，同时也是人工智能领域首选的语言。
为什么将python用于金融？因为Python的语法很容易实现金融算法和数学计算，可以将数学语句转化成python代码，没有任何语言能像Python这样适用于数学。

❼ python怎么表示指数

其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期，我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。

图 1 a>1图 1 a>1

我们知道当0 ，指数函数 是单调递减的，当a>1 时，指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数，将a值做不同初始化

import math
...
def exponential_func(x, a): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y

然后，利用numpy构造出自变量，利用上面定义的指数函数来计算出因变量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值

有了自变量和因变量的一些散点，那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图，利用下面代码就可以实现

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中

def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
ax.plot(X, Y) #绘制指数函数
plt.show()

图 2 a=2

图2虽简单，但麻雀虽小五脏俱全，指数函数该有都有，接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观，这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类，在的时候我们已经用过了，这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。

图 3 a>1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a>1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

❽ python怎么实现计算趋势图的指数、线性、对数、多项式

推荐你去找一个pandas,scipy,pandas,matplotlib库来做，网上有书籍，《利用Python进行数据分析》，基本就是介绍这样内容的，pandas去做数据采集、清洗等都不错，然后利用上面的例子慢慢实现你上面的方法。

❾ 使用python实现ema（指数移动平均的计算）

a=2/13
Prices=[0.0]#pricesofeveryday
EMAs=[0.0]#emsofeveryday
defema(N,Price):
Prices.append(Price)
ifN<=1:
EMAs.append(Price)
else:
EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]+a*Price)
ema(1,1)
ema(2,3)
print(EMAs[1])
print(EMAs[2])

❿ python中如何使用指数

exp()方法：

exp(x)方法返回x的指数，e^x。

如x=1，那么e的1次幂为2.7183…

语法：

注意：exp()是不能直接访问的，需要导入math模块，通过静态对象调用该方法。

实例：

运行结果：

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