一、tushare

tushare ：旧官网地址、新官网地址
tushare安装

二、股票数据预处理

使用tushare的接口获取股票的历史数据 ： ts.set_token需要到官网注册，然后在个人主页中可以获取到自己的token
将获取到的数据保存到本地
删除df中Unnamed的列数据
将trade_date转为时间序列类型
将trade_date作为源数据的行索引

三、输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期

(df['open'] - df['close']) / df['open'] > 0.03 ：可以将满足条件的日期设为True，不满足的为False
将boolean值作为源数据的索引
取出日期数据

四、输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期

实现思路分析 ：因为今天的开盘需要跟前日的收盘比对，我们可以将close整体下移一位；这样就可以将今日的开盘与昨日的收盘整合到同一行中

五、案例：跌幅买卖收益分析

1 - 需求

需求：假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？
分析
- 时间节点：2010-2020
- 一手股票：100支股票
- 买：一个完整的年需要买入1200支股票
- 卖：一个完整的年需要卖出1200支股票
- 买卖股票的单价：均假设为开盘价

4 - 卖出股票计算

过滤掉2020年的数据 ：因为2020年我们只取到2月，并没有到年底
卖出计算

5 - 收益计算

需要将2020年还持有的2手股票作为估值计算到总收益中 ：估值价格按2月最后一个交易日的前一个交易日的收盘价计算

六、jupyter笔记

点击下载jupyter笔记

输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。输出该股票所有开票比日前收盘跌幅超过2%的日期。假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？ tushare财经数据接口包 pip install tushare 为什么要 预处理 我们从网站上爬取的每日股票数据，包含开盘价，收盘价，最高价，最低价；这些都是在当前的实际价格。但我们关心的是一段时间内的涨跌幅，比如，从2020-08-01到2020-09-01这段时间内的股票涨跌情况，并用作预测模型训练时候的目标变量。这里就存在一个问题，假如在这段时间内，由于新增股份，派发股份等导致股票的除权；如果我们将除权前和除权后的股价一视同仁，那么计算出来的涨跌幅并不能反映收益的涨跌，因而是不准确的。所以，正如一些股票软件（如同花顺）上面显示一段时间内股价变动（日/周/月K线图）的小编将下面程序中将对此区域进行特殊处理，对于当日停牌的数据，它的开盘价收盘价最高价最低价都是同一个值，如果加入统计，会在0附近形成一个无意义的峰值，在 预处理 中也可以把它去掉，就会根据区域得到更。hist, bins = np.histogram(array,bins=bin_arr) # 按bin_arr给定的区域计算直方图。elifcc[i] < -10: # 跌幅大于-10%的股票归为-10%ifcc[i] > 10: # 涨幅大于10%的股票归为10%hh = e[u'low'] # 最低价。点击上方“ Python 数据之道”，选择“星标公众号”精品文章，第一时间送达作者 |Vincent Tatan译者 | 李洁编辑 | Lemonbit出品 | Pyth... 一、实验介绍 1.1 实验内容本实验是以股票数据作为分析背景，股票数据如何从雅虎财经板块上获取，观察股票每日价格和成交量数据开始，接着计算某一支股票数据中比较重要的日度收益率。然后通过各种股票线图进行技术分析，最后在一支股票的基础上同时分析多支股票的成交量，涨幅时间点，最后得出它们之间的相关性等数据特征。 1.2 实验知识点股票数据抓取股票数据线 import numpy as np import pandas as pd DJIA_data=pd.read_csv('./data/DJIA_data.csv',encoding="gb18030") #导入美国股票数据 print('原始数据形状为：',DJIA_data.sh... 1. 说明在数据统计和预测的过程中，工程师基本都使用现成的算法，工程师的主要工作是根据具体业务逻辑 预处理 数据和选择算法。首先要对 数据预处理 （数据清洗），包括数据的归一化，去除重复数据，修改错误数据，填充无效数据，抽象数据表示，筛选特征值，分配权重等等，以得到更准确的数据和更有效的结果。继续上次关于股票直方图的话题，来看看简单的股票 数据预处理 。左图是昨天股票涨跌的直方图，从中看出，涨跌... 大家好，今天和各位分享一下如何使用循环神经网络LSTM 完成有多个特征的气温预测。上一节中我介绍了 LSTM 的单个特征的预测，感兴趣的可以看一下：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/124349963 1. 导入工具包我使用GPU加速计算，没有GPU的朋友可以把调用GPU的代码段去掉。 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras impo. #获取某只股票的历史行情数据 #code 股票代码,data交易时间，open开盘价，close收盘价，volume成交量 df=ts.get_k_data(code=‘600519’,start=‘2000-01-01’) #将互联网上获取的数据存到本地, 好友提出要验证连续下跌买入止盈止损卖出策略，本文对该策略回测和实现做分析记录。买入条件中，连续下跌定义为收盘价连续4日低于前1日的收盘价。卖出条件中，止盈率设置为10%，止损率设置为5%。回测初始资金100000元，单笔操作单位1000股，佣金千分之一，回测时间自2018年1月1日至2020年3月20日。策略核心代码位于策略类的next方法中： def next(self): 原标题： python 数据分析之股票实战 数据挖掘 入门与实战公众号： datadw对于股票的研究我想，无论是专业人士还是非专业人士都对其垂涎已久，因为我们都有赌徒的心态，我们都希望不花太多的时间但是能赚足够的钱，而股票绝对是一个好的选择，本人也不例外对股票垂涎已久，不管你是否承认股票是一个来钱快的地方，但是伴随着的当然是巨大的风险，毕竟这么多炒股，并不是每个人都赚到了钱，下面的内容也不一定保证你一定... D1引言从系统论的角度来看，股票市场是一个复杂系统，市场的涨跌是由资金流（市场资金存量、流入量、流出量）和回路（市场信息与交易者行为形成的各种反馈、调节、增强回路）非线性作用下的结果。换句... python 教程全解通过 python 爬取证券之星股票数据相对来说比较容易。不需要安装第三方库。股票数据基本都在html代码中，而且网址有规律，不需要登陆，不需要设置cookie，只需要设置一个MIME头。本案例获取当天的股票情况，共有114页的股票内容，这里只获取前8页。每只股票可以获取13列的信息。 python 2.7下# coding: utf-8