㈠ Python股票开源库akshare的具体使用
AKShare是一个开源财经数据接口库，适用于Python中的股票数据分析。以下是AKShare的具体使用方法：
1. 安装AKShare
2. 获取股票基本信息
3. 获取实时交易数据
4. 获取历史资金流数据
5. 获取买卖盘面信息
6. 生成报告或自定义摘要
7. 参考资源
㈡ 【Fintech热身】1.以A股沪深300为例，利用Python获取数据并画股票K线图与相关性图
在金融技术的探索中，Python成为分析与解决金融问题的重要工具。以沪深300为例，我们将演示如何使用Python获取数据，并绘制股票K线图与相关性图，以直观地理解股票市场动态。
首先，通过代码实现数据可视化，获取股票时间序列数据，转化成K线图，直观呈现股票的价格波动。进一步地，我们以沪深300指数为例，进行爬虫操作获取历史成分股信息，确保数据的全面性和准确性。
分析沪深300指数分散性时，我们采用皮尔逊相关系数，避免使用百分比变化，确保分析的准确性。通过数据可视化，我们能更直观地理解指数各成分股间的相关性。
在Python编程实践中，我们利用matplotlib进行时间序列数据可视化，实现对数据的深度分析。同时，通过pandas进行滚动计算，定制适合的移动平均天数，以获取更精细的市场动态。
最后，整个分析过程不仅限于沪深300指数，而是探索Python在金融量化分析、机器学习、办公自动化等领域的应用，为金融从业者提供全栈解决方案。
㈢ 简单的用Python采集股票数据，保存表格后分析历史数据
学习使用Python分析股票历史数据，为字节跳动上市后可能成为我国第一个世界首富的钟老板提前打下基础。现在，让我们开始正文。
准备工作
在开始之前，确保你的环境已准备好。使用Python的环境，安装第三方模块：requests和pandas。这些模块通过命令行安装，只需在命令行中输入：pip install requests pandas。
案例实现流程
分析数据来源，确定要采集的股票数据。接下来，编写代码实现流程，包括数据请求、响应处理、数据提取和保存。
代码解析
获取数据来源网站的请求，并确保请求成功。从响应中获取数据，根据数据格式使用适当的方法提取所需信息。最后，将采集到的数据保存到表格文件中。
效果展示
成功采集数据并保存到表格后，展示实际代码实现和结果。为了方便学习，我已将采集数据和可视化分析的代码打包，只需点击“阅读原文”即可获取。
可视化分析
通过分析保存的表格数据，可以进行可视化展示，更直观地理解股票的历史表现。这部分代码已包括在打包的文件中，帮助你更好地进行分析。
总结
今天的分享到此结束，希望你已经掌握了如何使用Python采集和分析股票数据的技能。下次分享时，我们将会探讨更多关于数据科学和金融分析的知识。期待与你再次相遇，一起探索更多可能性。