tushare预测股票走势

Ⅰ python tushare炒股好用吗

[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', ##南山铝业
'000002', ##万 科A
'000623', ##吉林敖东
'000725', ##京东方A
'600036', ##招商银行
'601166', ##兴业银行
'600298', ##安琪酵母
'600881', ##亚泰集团
'002582', ##好想你
'600750', ##江中药业
'601088', ##中国神华
'000338', ##潍柴动力
'000895', ##双汇发展
'000792'] ##盐湖股份

get_all_price(STOCK)

上述的代码就是调用 ts 的 get_realtime_quotes 这个接口，获取并打印对应的股票数据。

保存成tushare-example.py这个文件后，执行结果如下：

[python] view plain
# python tushare-example.py
name open pre_close price high low bid ask \
0 南山铝业 6.090 6.040 6.020 6.240 6.000 6.010 6.030
1 万 科A 0.00 24.43 0.00 0.00 0 0.00 0.00
2 吉林敖东 23.80 23.89 23.42 23.81 23.39 23.41 23.42
3 京东方A 2.30 2.31 2.30 2.31 2.29 2.29 2.30
4 招商银行 14.900 14.880 14.860 14.930 14.780 14.870 14.880
5 兴业银行 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 亚泰集团 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 江中药业 25.910 26.050 25.510 26.100 25.500 25.500 25.510
10 中国神华 13.150 13.130 13.100 13.220 13.090 13.090 13.100
11 潍柴动力 7.26 7.24 7.18 7.28 7.16 7.17 7.18
12 双汇发展 18.15 18.17 18.20 18.25 18.10 18.20 18.21
13 盐湖股份 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 怎样使用tushare的提供的数据与库talib计算macd

安装TuShare
方式1：pip install tushare
方式2：访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3：将源代码下载到本地python setup.py install
升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号：
pip search tushare
2、升级TuShare：
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
获取历史交易数据
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('600848')
ts.get_hist_data('600848'，ktype='W') #获取周k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='M') #获取月k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='5') #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='15') #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='30') #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848'，ktype='60') #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data('sh'）#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data('sz'）#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data('hs300'）#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data('sz50'）#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data('zxb'）#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data('cyb'）#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data('000756','2015-03-27')
df.head(10)
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes('000581')
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明：
0：name，股票名字
1：open，今日开盘价
2：pre_close，昨日收盘价
3：price，当前价格
4：high，今日最高价
5：low，今日最低价
6：bid，竞买价，即“买一”报价
7：ask，竞卖价，即“卖一”报价
8：volumn，成交量 maybe you need do volumn/100
9：amount，成交金额（元 CNY）
10：b1_v，委买一（笔数 bid volume）
11：b1_p，委买一（价格 bid price）
12：b2_v，“买二”
13：b2_p，“买二”
14：b3_v，“买三”
15：b3_p，“买三”
16：b4_v，“买四”
17：b4_p，“买四”
18：b5_v，“买五”
19：b5_p，“买五”
20：a1_v，委卖一（笔数 ask volume）
21：a1_p，委卖一（价格 ask price）
...
30：date，日期
31：time，时间

Ⅲ 如何构建一个能够有效预测股票价格变动的模型

• 收集和整理数据：要构建一个有效的预测模型，首先需要收集和整理大量的数据，包括历史股票价格、市场指数、公司财务报表、行业数据等。

• 选择合适的特征：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的特征作为输入数据。例如，可以选择市场指数、公司盈利情况、行业趋势等作为输入特征。

• 选择合适的模型：选择合适的模型来处理输入数据，例如线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。根据模型的性能表现和精度来选择银如卜合适的模型。

• 训练模型：使用历史数据进行模型的训练和调整，以提高模型的预测精度和性能。可以使用交叉验证和调参等方法来优化模型的锋穗性能。

• 预测未来价格变动：使用训练好的模型来橡竖预测未来股票价格变动，并进行验证和评估。如果模型的预测精度达到一定的水平，则可以使用该模型进行实际的股票投资决策。

需要注意的是，股票价格变动受多种因素影响，包括市场情绪、宏观经济因素、公司业绩、行业趋势等，因此构建一个有效的预测模型是非常复杂的，并且存在很大的风险。建议投资者在投资股票时要多方面考虑，不要只依赖单一的预测模型。

Ⅳ 如何使用统计学方法和机器学习技术来预测未来股市的走势

预测未来股市的走势是一个非常复杂的问题，需要综合运用统计学方法和机器学习技术。以下是一些方法：
1.基于时间序列分析的方法：通过对历史股市数据的分析，构建时间序列模型，预测未来的价格、波动率等指标。
2.基于神经网络的方法：将历史股市数据作为输入，训练神经网络模型，以预测未来的价格、涨跌等指标。
3.基于支持向量机的方法：利用支持向量机算法建立分类模型衫则，根据历史数据和市场指标，将股票分为涨和跌两类，以预测未来的走势。
4.基于深度学习的方法：如基于卷积神经网络的技术，可以从股市数据中提取特游滑征，进行分析和预测。
5.基于贝叶斯模型的方法：利用贝叶斯理论，将历史数据和市场指标进行概率建模，以预测未来的股市走势。
需要注意的是，股市走势的预测或磨棚具有不确定性和风险，需要谨慎处理。

Ⅳ 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。

Ⅵ 如何利用机器学习方法预测股票价格的波动趋势

预测股票价格的波动趋势是金融领域中的一个重要问题，机器学习方法可以对该问题进行建模和求解。以下是一些可以采用的机器学习方法：
1.时间序列分析：用于分析股票价格随时间变化的趋势性、周期性和随机性。基于ARIMA、GARCH、VAR等模型的时间序列分析方法可用于预测未来的股票价格走势。
2.支持向量机（SVM）：可以处理线性和非线性数据，并在训练模型时能够自动找到最优分类春局边界。通过构建和训练SVM模型，可以预测未来股票价格的涨跌趋势。
3.人工神经网络（ANN）：模拟人类仔森搭大脑神经网络的处理过程，可以自动分析和识别输入数据中的模式和趋势。通过训练ANN模型，可以预测未来股票价格的变化趋势。
4.决策树（DT）：通过对数据进行分类和回归分析，可显示支持机器学习算法的决策过程。在预测股票价格波动趋势时，基于决策树的方法可以自动选择最优属性和分类子集，得到更准确的预测结果。
以上机器学习方法都有其应用场景和局限性，可念拿以根据数据特点和问题需求进行选择。同时，还需进行特征选择、数据归一化和建立评估指标等步骤，以确保预测模型的准确性和稳定性。

Ⅶ 混合型\股票型基金有什么办法可以实时查看涨跌走势 和指数型基金一样。

没有办法查看涨跌走势图。
股票说白了就是一种“商品”，和别的商品一样，它的价格也受到它的内在价值（标的公司价值）的控制，而且它的价格无论怎样变化都是围绕之价值周围的。
像普通商品一样，股票的价格波动，供求关系影响着它的价格变化。
和猪肉有一样，当需求的猪肉量大幅度增长，猪肉的供给却跟不上，那猪肉价肯定上升；当市场上的猪肉越来越多，而人们的需求却达不到那么多，供给大于需求，那价格就会下跌。
股票的价格波动表现为：10元/股的价格，50个人卖出，但市场上有100个买，那另外50个买不到的人就会以11元的价格买入，导致股价上涨，否则就会下跌（由于篇幅问题，这里将交易进行简化了）。
平日里，买卖双方的情绪会受到很多事情的影响，进而影响到供求关系的稳定，其中影响比较大的因素有3个，接下来我将给大家进行详细说明。
在这之前，先给大家送波福利，免费领取各行业的龙头股详细信息，涵盖医疗、军工、新能源能热门产业，随时可能被删：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！

一、哪些因素会使得股票出现涨跌变化？
1、政策
国家政策引领着行业和产业，比如说新能源，几年前我国开始对新能源进行开发，针对相关的企业、产业都展开了帮扶计划，比如补贴、减税等。
这就招来大量的市场资金，对于相关行业板块或者上市公司，都会不断的寻找它们，最后引起股票的涨跌。
2、基本面
看长期的趋势，市场的走势和基本面相同，基本面向好，市场整体就向好，比如说疫情期间我国经济优先恢复增长，企业的经营状况变好，股市也会出现回弹的情况。
3、行业景气度
这点是关键所在，不言而喻，股票的涨跌不会脱离行业走势，行业景气度和公司股票的涨幅程度成正比，比如上面说到的新能源。
为了让大家及时了解到最新资讯，我特地掏出了压箱底的宝贝--股市播报，能及时掌握企业信息、趋势拐点等，点击链接就能免费获取：【股市晴雨表】金融市场一手资讯播报
二、股票涨了就一定要买吗？
许多新手刚接触到股票，一看某支股票涨势大好，马上花了几万块投资，后来竟然一路下跌，被套的非常牢。其实股票的变化起伏可以进行短期的人为控制，只要有人持有足够多的筹码，一般来说占据市场流通盘的40%，就可以完全控制股价。学姐觉得如果你还处于小白阶段，把长久持有龙头股进行价值投资放在第一位，防止在短线投资中出现大量损失。吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！

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

Ⅷ 如何利用机器学习和人工智能预测股票市场的变化趋势

利用机器学习和人工智能预测股票市场的变化趋势可以分为以下几个步骤：
1.数据采集：通过公开的数据源如财经新闻、财报、公司数据等，以及第三方数据提供商的数据，采集股票市场的历史数据以及相关指标，构建数据集。
2.数据预处理：对数据集进行清洗、去重、标准化、特征提取等操作，为后续建模做好准备。
3.模型选择：针对数据集的特征和目标，结合机器学习手姿和人工智能的相关模型，如基于时间序列的模型、回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等，选择合适的模型进行建模。态手
4.模型训练：利用历史数据集进行训练和调优，建立一个预测准确的模型。
5.模型测试：对模型进行测试，使用测试集的数据验证模型的准确性和鲁棒性。
6.预测应用：利用建立好的模型对未来股票市场的走势进行预测。在预测中可以考虑更多的因素，如政治因素、经济因素、行业因素等影响股票市场的因素。
需要注意的是，股票市场毕闭绝变化具有很大不确定性，预测模型仅能提供一个方向性的预测，并不能保证准确预测市场的走势。

Ⅸ 如何利用机器学习算法对股票市场进行预测

预测股票市场是机器学习宴竖算法的一个常见应用场景之一。下面是一些常见的利用机器学习算法进行股票市场预测的方法：

• 基于技术指标的预测：技术指标是反映市场情况的量化指标，如均线、MACD等。可以通过机器学习算法对这些指标进行分析，从而预测股票价格的走势。

• 基于基本面晌汪大的预测：基本面是指股票所属公司的财务状况、行业发展情况等方面的信息。可以通过机器学习算法对这些基本面进行分析，从而预测股票价格的走势。

• 基于情感分析的预测：情感分析是指通过对股票相关新闻、社交媒体等信息的情感判断，预测股票价格的走势。

• 基于深度学习的预测：深度学习算法可以自动学习股票市场中的规律和趋势，通过对历史数据进行训练，预测未来股票价格的走势。

需要注意陵答的是，股票市场是一个复杂的系统，预测股票价格的走势需要考虑多种因素，包括宏观经济环境、政策因素、行业发展趋势等，因此机器学习算法的预测结果并不是完全准确的，投资者需要在风险控制的基础上进行决策。

Ⅹ 新人发帖求助，python使用tushare股票分析包方法报错

我是一名大学生，刚刚上手python，成功安装了tushare包，但是调用的官方文档的示例方法（get_hist_data）的时报错:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'

代码是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]

因为是示例，所以包应该下面有这个方法，我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 这几个方法（显然不是全部的方法）

希望各位能够帮助下新人解答一下。
刚刚实际运行了一下，没有报错，你检查一下是否安装正确，tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可，没必要访问官网，当然，你需要先安装pip ,