说明：本文只是通过自己的已学知识对股票数据进行了一个简单的量化分析，只考虑了收盘情况，真实的量化交易中仅仅考虑收盘情况是不够的，还有很多的复杂因素，而且仅仅三年数据是不足以来指导真实的股票交易的，因此本文只是作为一个简单的python练手项目。一、分析目的利用预先设定的策略，通过对股票交易的历史数据进行回测，验证该策略是否能指导股票交易。二、数据处理1、数据集描述数据集简介：此数据集来源于Nasd
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2023-09-19 20:21:09
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Title: 利用Python进行股票配对交易分析在股票市场中，无论是长线投资还是短线交易，都会遇到股票的波动和不确定性。然而，股票配对交易策略可以通过将两种或多种股票的价格联系起来来减轻这种波动。这种策略是建立在一组相关股票具有共同特征的基础之上的。Python作为一种高效而强大的编程语言，被广泛应用于金融领域。本文将介绍如何使用Python进行股票配对交易分析。首先，利用pandas包读取股票
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2023-08-09 14:45:02
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一、数据分析的目标：以价格和成交量做散点图，并用折线标明变化顺序，直观的显示某只股票价格和交易量的变化。二、实现步骤：1、获取数据。2、数据的规整。3、数据的可视化展示1－散点图。4、数据的可视化展示2－叠加后5日、10日、15日的折线图。三、具体步骤。1、 获取数据。获取股票交易数据的来源有多种，很多网站都提供这类数据。这里以csv格式的文件为例。做为本例的股票交易数据源的csv格式
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2023-06-19 20:06:26
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目前，获取股票数据的渠道有很多，而且基本上是免费的，比如，行情软件有同花顺、东方财富等，门户网站有新浪财经、腾讯财经、和讯网等。Python也有不少免费的开源api可以获取交易行情数据，如pandas自带的库，tushare和baostock等。由于pandas库不再支持yahoo数据库后变得很不好用，而baostock最早记录的数据是2006年，因此本文主要讲讲如何使用tushare获取股票交易
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2023-06-19 10:33:16
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股票数据分析前面我们介绍了Spark 和 Spark SQL，今天我们就使用 Spark SQL来分析一下我们的数据，今天我们主要分析一下股票数据数据准备交易数据我们拿到了最近几年的交易数据下面是具体的数据格式，csv 文件，ts_code 对于的是一个股票代码股票详情数据日期数据因为股票市场不是天天开的，只有交易日才开门，下面就是我们的交易日数据数据分析当然这里我们的分析并不是教大家去怎么买卖股票，我们的目标是为了学习Spark ,所以我们下面就有一些例子，当然大家也可以自行去
原创
2021-11-04 15:01:48
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1. 项目简介 股票市场行情分析与预测是数据分析领域里面的重头戏，其符合大数据的四大特征：交易量大、频率高、数据种类多、价值高。 本项目基于 Python 利用网络爬虫技术从某财经网站采集上证指数、创业板指数等大
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2023-07-31 19:36:11
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最近越发痴迷研究金融产品,不仅仅是因为前段时间重新对板块进行了新的布局,也相信如果理财是一生都需要做的事也愿意花时间去好好研究一下.大部分人一致认为定投会受益,说的人多了大家也就不去验证了.今天突然心血来潮看有关金融的书籍发现一种很玄学的手段去买卖股票定投的受益数据 "与 "玄学受益数据"做一个数据上验证验证步骤如下:1.以茅台发
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2023-08-16 17:26:14
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本篇运用Python进行自选股的数据分析，帮助进行投资决策，分析用到以下两个模块：pandas（数据分析包）；pandas_datareader（可以查询雅虎的股票数据接口）。本篇参考了猴子老师的课程（统计概率思维：描述统计学），选取了5家美股和1家A股进行历史数据的分析，以下为其中3家的代码展示。先导入所需的数据分析包，建立自选股的字典。get_data_yahoo表示从雅虎数据源获取股票数据，
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2023-07-02 20:19:18
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探索PythonStock：股票数据分析利器/是一个开源项目，专为Python爱好者和金融数据分析师设计，用于处理、分析及可视化股票市场数据。这个项目的目的是简化股票投资研究的过程，让复杂的数据科学任务变得简单易行。技术分析PythonStock的核心是基于Python编程语言，利用了强大的数据分析库如Pandas、NumPy和Matplotlib。此外，它还整合了Tushare API获取实时和
一、初识PandasPandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，它有两种自己独有的基本数据结构Series （一维）和 DataFrame（二维），它们让数据操作更简单了。虽然Pandas有着两种数据结构，但它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。在金融数据分析领域，Pandas更是起到了非常重要的作用，比如
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2023-09-01 22:42:38
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# 如何实现“tushare 股票数据分析”
## 一、整体流程
首先，我们来看一下整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ANALYSIS : 实现
```
## 二、详细步骤
### 1. 安装 tushare
首先，你需要安装 tushare 这个库，它是一个提供股票数据的 Python 库。
```markdown
pip
原创
2024-07-14 07:54:33
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要做量化投资，数据是基础，正所谓“巧妇难为无米之炊”在免费数据方面，各大网站的财经板块其实已提供相应的api，如新浪、雅虎、搜狐。。。可以通过urlopen相应格式的网址获取数据而TuShare正是这么一个免费、开源的python财经数据接口包，已将各类数据整理为dataframe类型供我们使用。主要用到的函数：1.实时行情获取tushare.get_today_all()一次性获取当前交易所有股
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2023-05-23 20:45:22
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目录前言1.使用对象2.使用前提3.下载安装4.版本升级一、交易数据1.历史行情2.【案例应用_1】（1）使用tushare包获取某股票的历史行情数据 （2）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？（3）输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期（4）输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期（5）假如我
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2023-11-01 20:30:32
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作者：chen_h第一步：获取数据我们可以利用 tushare 接口来获取数据，比如我们获取工商银行的股票数据：import tushare as ts
data = ts.get_hist_data("601398")数据输出格式是一个 pandas ，如下：open high close ... v_ma5 v_ma10 v_ma20
dat
# 股票数据分析建模指南
随着数据科学的兴起，股票数据分析建模成为了金融科技领域中的热门话题。对于刚入行的小白而言，学习如何进行股票数据分析建模，虽然看似复杂，但只需循序渐进，认真理解每一步，便能够掌握其中的要领。本文将为你提供一个结构化的流程和所需的代码示例，帮助你顺利完成这一任务。
## 一、股票数据分析建模流程
在进行股票数据分析建模之前，我们需要清晰地了解整个流程。以下是整个流程的概
原创
2024-09-09 07:26:52
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对股票财务数据进行分析是非常必要，但因股票数据量很大，单凭浏览网页或在软件客户端查看是非常浪费精力的一件事，通过Python进行网页数据提取，将财务数据图表化会更加直观。以下代码在Python 3.6环境下通过：注：使用注意，将此代码保存为一个文本文件扩展名为.py，在这个文件同目录下建立二个子目录：数据-分析、数据-下载，也可以更改代码中的路径，否则运行时会报错。import matplotli
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2023-08-09 14:45:05
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本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。数据导入这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中，我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据，parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间
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2023-08-25 16:08:53
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将 df1 和 df2 的 日期 列转换为 pandas 支持的时间格式 日期筛选按区间筛选筛选出 df2 时间在 与 之间的数据筛选 df2 时间为 2021-0
原创
2024-05-24 10:22:41
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数据准备对股市的数据分析离不开数据的获取，本篇采用的是通过tushare来获取数据，最主要的原因还是免费，方便.TuShare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集、清洗加工 到 数据存储的过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据来源方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pa
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2023-08-01 16:12:32
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# 1. post 请求 url
req_url = ‘https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false’
# 2.请求头 headers
headers = {
‘Accept’: ‘application/json,text/javascript,/;q=0.01’,
‘Con
