python分析股票指标

⑴ 用Python中的蒙特卡洛模拟两支股票组成的投资组合的价格趋势分析

蒙特卡洛模拟是一种模拟把真实系统中的概率过程用计算机程序来模拟的方法。对于投资组合的价格趋势分析，可以使用Python中的蒙特卡洛模拟。首先，回顾投资组合的价格趋势。投资组合中的股票价格的趋势是受多种因素影响的，可分为经济、政治和技术因素，其中经济因素最重要。因此，蒙特卡洛模拟可以模拟这些因素对投资组合价格趋势的影响，并通过计算机绘制投资组合价格趋势的曲线。
Python中的蒙特卡洛模拟首先需要计算投资组合中各股票价格的每一期的收益率，其次，计算出投资组合的收益率；随后，计算预测投资组合的期权价格，并将所有的期权价格叠加起来，从而绘制投资组合的价格曲线。最后，在投资组合的价格曲线的基础上，可以分析投资组合在不同时期的价格走势，并进行投资组合结构的调整，从而获得最优投资组合。

⑵ 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

⑶ python编程这门科目是用来编写股票指标和选股器的吗

python是一门语言补丁，最大的优势在于拥有众多的包，很多事情都可以做。而在数据分析领域提供了pandas，numpy，matplotlib等进行数据可视化，用于股票，自然也是可以的

⑷ 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。

⑸ 问一个Python分析股票价格的问题......

你先把价格按日期排序之后变成一个list的话，比如：
price=[70,74, 73, 72, 71,75]
你可以这么办：
operations=[]
isLong=False
for i in range(len(price)-1):
if(not isLong):
if(price[i]<price[i+1]):
print "Go long on day " + str(i)
operations.append(-1);
isLong=True;
else:
operations.append(0);
else:
if(price[i]>price[i+1]):
print "Go short on day " + str(i)
operations.append(1);
isLong=False;
else:
operations.append(0);
if(isLong):
print "Go short on day " + str(len(price)-1)
operations.append(1)
else:
operations.append(0)
ProfitPerShare=0
for i in range(len(price)):
ProfitPerShare+=price[i]*operations[i]
print "Summary profit per share: "+str(ProfitPerShare)

这里面就是说，如果你是空仓，那么如果明天比今天高就买，否则明天买就比今天买更划算；如果你不空仓，那么如果明天比今天价低你就要清仓，否则明天卖就会更划算。然后用一个叫operations的list来记录你每天的操作，-1表示买，0表示没有，1表示卖，所以最后可以计算每股获得的收入price[i]*operations[i]的总和。

⑹ 如何用python计算kdj指标

import numpy as np
def KDJ(date,N=9,M1=3,M2=3):
datelen=len(date)
array=np.array(date)
kdjarr=[]
for i in range(datelen):
if i-N<0:
b=0
else:
b=i-N+1
rsvarr=array[b:i+1,0:5]
rsv=(float(rsvarr[-1,-1])-float(min(rsvarr[:,3])))/(float(max(rsvarr[:,2]))-float(min(rsvarr[:,3])))*100
if i==0:
k=rsv
d=rsv
else:
k=1/float(M1)*rsv+(float(M1)-1)/M1*float(kdjarr[-1][2])
d=1/float(M2)*k+(float(M2)-1)/M2*float(kdjarr[-1][3])
j=3*k-2*d
kdjarr.append(list((rsvarr[-1,0],rsv,k,d,j)))
return kdjarr

⑺ 自学3年Python的我成了数据分析师，总结成一张思维导图

大家好，我是一名普通毕业生，现就职于某互联网公司。之前很多同学问我“ 为什么自学3年Python，最后却成为了数据分析师 ？”

首先肯定是数据分析师的前景和薪资条件，打动了我

下面是我的学习之路，附带一些必备学习的资料，可以 免费领取 ，相信感兴趣的你看完也可以找到自己的方向。

众所周知：Python是当今最火的编程语言之一，各大招聘网站上都会要求求职者会这门语言，并且它很容易上手，业务面宽泛，像Web网页工程师、网络爬虫工程师、自动化运维、自动化测试、 游戏 开发、数据分析、AI等等。

我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。

要想使用Python做数据分析，首先就应该知道“ 数据分析的流程是怎样的？ ”

我这次特地总结了一张 思维导图 给大家，点击放大看更清楚哦。

（点击查看高清大图）

基于此，我这里将我以前学习过程中用过的电子书（技能类、统计类、业务类），还有相关视频免费分享给大家，省去了你们挑选视频的时间，也希望能够对你们的学习有所帮助。

PS：我总结的资料有点多哦，差不多有4G，大家一定要给你的网络云盘空出位置来哦！

如果遇到一些环境配置，还有一些错误异常等bug，资料就显得不太够用，这时就需要找到老师，给我们特别讲解。

或者是想 快速学习 数据分析领域知识，不妨先找一找 直播课 看看， 了解当下最贴合实际的学习思路，确定自己的方向。

Day1 20:00&量化交易入门：

用Python做股票指标分析和买卖时机选择

场景工具：Python工具分解RSI指标流程处理: 业务场景分析建模和可视化学习成果：使用RSI指标模型做买卖点搜索、交易回溯实战案例：分析A股数据模型，制定投资策略

Day2 20:00&职场晋升必备：

制作酷炫报表，4步带你学习数据可视化

场景工具：用Tableau学习如何管理数据流程处理: 利用业务拆解找到数据指标、进行数据可视化学习成果：高效的对数据驱动型业务作出精准决策实战案例：利用可视化工具构建 旅游 客流量趋势地图

Day3 20:00&量化交易进阶：

0基础用Python搭建量化分析平台

场景工具：利用pandas工具分解KDJ指标构成流程处理: 交易数据爬取，业务场景分析建模和可视化分析结果：用KDJ指标模型对比特币行情买卖点搜索&交易回溯实战项目：掌握根据数据指数和分析工具寻找虚拟货币买卖原理

他们 每周都会定期分享 一些 干货 供大家学习参考，对学习很有帮助。

（深度学习DeepLearning.ai实验室认证）

（微软/甲骨文/Cloudera等公司颁发的数据分析证书）

4步学会数据可视化，办公效率提高三倍

（更多精彩内容 等你解锁）

⑻ 标普100案例分析 —— 带着Python玩金融（5）

本文将带着你使用Python对标普100数据进行简单的分析，你会学到：

标准普尔100指数 用来衡量大公司的股票表现，它由多个行业的100家主要公司构成。2017年标普100在各行业的比例如下图所示。

本文将要分析的数据如下表所示，它由四列数据构成，分别是公司名（Name），行业（Sector），股价（Price）和每股盈余（EPS）。

我们将这四列数据分别存储在四个Python列表中。

先来用切片的方法观察下数据。比如查看前四家公司的名称。

或者输出最后一家公司的所有信息。

市盈率 （衫好余Price to Earnings ratio），也或滚称股价收益比率，由股价除以每年度每股盈余（EPS）得到，它是用来衡量股价水平是否合理的指标之一。

为了方便计算市盈率，我们首先将数据从Python列表类型转换为NumPy数组。

NumPy数组的优势是它可以直接对数组进行运算，袜哗而这一点Python列表是做不到的。比如计算市盈率 pe ，我们可以直接将数组 prices 除以数组 earnings 。

接下来我们就具体行业来进行分析，比如对于IT行业，我们首先需要筛选出哪些公司属于这一行业。

用同样的方法，筛选出必需消费品行业的公司和市盈率。

筛选出IT和必需消费品行业的数据后，我们来计算这两个行业市盈率的均值和标准差。

首先用散点图来观察这两个行业中每一家公司的市盈率。这里使用Python中常用的绘图工具包 matplotlib 。

我们注意到，上图的右上角有一IT公司的市盈率特别高。若某股票的市盈率高于同类股票，往往意味着该股有较高的增长预期。所以让我们进一步来观察IT行业的市盈率分布，在这里直方图可以用来查看数据的分布情况。

现在可以更直观的看到在直方图的右侧有一离群值，它具有很高的市盈率。我们可以使用布尔索引找到这家市盈率很高的公司。

注：本文是 DataCamp 课程 Intro to Python for Finance 的学习笔记。

⑼ 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

个人觉得这问题问的不太对，说句不好的话，你是来搞编程的还是做股票的。

当然，如果题主只是用来搜集资料，看数据的话那还是可以操作一波的，至于python要怎么入门，个人下面会推荐一些入门级的书籍，通过这些书籍，相信楼主今后会有一个清晰的了解（我们以一个完全不会编程的的新手来看待）。

《Learn Python The Hard Way》，也就是我们所说的笨办法学python，这绝对是新手入门的第一选择，里面话题简练，是一本以练习为导向的教材。有浅入深，而且易懂。

其它的像什么，《Python源码剖析》，《集体智慧编程》，《Python核心编程（第二版）》等题主都可以适当的选择参读下，相信都会对题主有所帮助。

最后，还是要重复上面的话题，炒股不是工程学科，它有太多的变数，对于现在的智能编程来说，它还没有办法及时的反映那些变数，所以，只能当做一种参考，千万不可过渡依赖。

结语：pyhton相对来说是一种比较高端的学科，需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的，如果真的要学习，是需要很大的毅力去坚持下去的，而且不短时间就能入门了，要有所心理准备。

⑽ 如何用python代码判断一段范围内股票最高点

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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创
2019-10-12 09:20:50

开拖拉机的大宝

码龄4年

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使用工具pycharm + 聚宽数据源，统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间，并打印excel表格输出

from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)

# 聚宽数据账户名和密码设置
auth('username','password')

#获取A股列表，包括代号，名称，上市退市时间等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])

# 获取股票代号
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)

# 获取股票名称
stocknames = pd2['display_name']

start_date = '2015-01-01'
end_date = '2018-12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表头列
# 为："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)

result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("执行完毕！