使用Python对股票数据(一)

使用Python对股票数据进行数据分析(一)-计算并显示每日市场股票行情5日线配资网站,5天移动均线和10天移动均线的市场价格

各种技术指标可以显示在各种炒股软件上,可以帮助投资者进行技术分析。这些股票市场中的这些指标如何计算?在这里,python的pandas库用于计算。后来,一些专门的财务分析库股票行情5日线,例如talib库,可以用于分析。

一、获取数据

此处需要获取的数据是股票的每日市场报价。在这里,使用tushare进行获取,并使用“ Kweichow Moutai” 股票进行分析。

#获取贵州茅台2019年12月1日以来的日线数据
daily = pro.daily(ts_code = '600519.SH',start_date = '20191201')
#将trade_date列,转化为日期格式
daily['trade_date'] = pd.to_datetime(daily['trade_date'], format="%Y%m%d")
#删除无用的列
daily = daily[['trade_date', 'close']]

运行后的结果如下:

二、计算5天移动平均和10天移动平均数据

代码如下,通过熊猫的滚动功能,计算出5日均线数据:

#按照时间顺序升序排列
daily.sort_values('trade_date', inplace = True)
ma_list = [5, 10, 20]
for ma in ma_list:
    daily['ma_' + str(ma)] = daily['close'].rolling(ma).mean()
print(daily)

在输出结果中,您可以看到5天移动平均值数据的前4天没有数据,因为此时尚未达到5天,并且5天移动平均值不能计算:

股票行情5日线

三、使用matplotlib绘制数据

使用matplotlib进行绘制,将日期列用作横坐标,收盘价,5天移动均线,10天移动均线和20天移动均线作为绘制和显示的纵坐标配资网,并保存图像。

#收盘价作图
plt.plot(daily['trade_date'], daily['close'], '-', label = 'close')
for ma in ma_list:
    #ma作图
    plt.plot(daily['trade_date'], daily['ma_' + str(ma)], '-', label = 'ma_' + str(ma))
plt.gcf().autofmt_xdate()
#显示文字
plt.legend()
#显示图片
plt.savefig('all.png')
plt.show()

图片输出如下:

股票行情5日线

要使用tushare pro数据,您需要免费注册并获取令牌。点击免费注册以获取令牌,或免费注册以获取令牌。

就是这样,然后查看它是否与股票软件的显示相同。这些数据会激发您的灵感吗?例如,编写自己的程序以在10天移动均线小于5天移动均线且10天移动均线约为20天移动均线时发送提醒。快点开始实践,实现您的怪异想法。祝大家早日实现财务自由的梦想~~

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作者: 股票配资

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