tushare

对一只股票的数据分析 前言 一、数据爬取 二、数据可视化分析 1.近三年的走势 2.股票点数的最大值区间 3.每日低点分析 4.高低开分析 三、 总结 前言 本文通过对股票数据的爬取,进而对这只股票进行可视化数据分析,分析的若有问题,大家可以在下方进行留言。 一、数据爬取 博主采用的数据爬取方式是：利用python的财经数据包tushare，就直接可以将你想获取的数据下载下来，它也是有接口的，利用不同的接口可以获取不同的数据。 代码如下: import tushare as ts import pandas as pd stock_data = ts . get_hist_data ( '600848' ) stock_data . to_csv ( r 'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\stock_data2.csv' ) 其csv文件图片如下： 二、数据可视化分析 1.近三年的走势 对该股票每天结束时的点数,使用matplotlib进行可视化分析 代码如下: import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt df = pd . read_csv ( r 'C:\Users\GK丶taptap\Desktop\stock_data2.csv' ) x = df [ 'date' ] y = df [

有网友提问 应该用什么样的数据库/数据结构/算法来计算某支股票的相似K线? 具体的问题描述是，假设给出某股某段行情K线（单位/日），从任何其他股票历史中匹配出与之最为相似的某段历史K线，并给出相似度值（单位/%），并以此排序，获取最为相似的N个结果。 我们可以使用k线的距离以及股票日回报的相关性来衡量k线相似度，使用 Tushare 提供的沪深股票2008年到2017年的日线行情数据来做实验。如何把Tushare数据导入到 DolphinDB database 可以参考教程 如何使用DolphinDB处理Tushare金融数据 。 Tushare提供的沪深股票日线行情数据包含以下字段： 名称 描述ts_code 股票代码trade_date 交易日期open 开盘价high 最高价low 最低价close 收盘价pre_close 昨收价change 涨跌额pct_change 涨跌幅vol 成交量（手）amount 成交额（千元） 下面将以漫步者（股票代码为002351.SZ）为例，介绍如何在历史数据中，找出与漫步者2016年9月1日到2016年9月30日最为相似的10段历史k线。 首先，把漫步者2016年9月1日到2016年9月30日的日线行情数据加载到内存。 code="002351.SZ"//漫步者edifier=select * from loadTable("dfs:/

I am not a designer nor a coder. I'm just a guy with a point-of-view and a computer. 翻译：俺不是码畜，俺只是一条对着电脑有点想法的图狗。 链接： https:// zhuanlan.zhihu.com/p/35 817328 经验 一旦遇到问题，请过滤掉专家的意见，只采纳跟你有类似经历的人的意见。 做好最坏的打算，以最积极的心态去面对，而不是逃避。 学不学编程，完全取决于是否想学，其他的别多想。 种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。 yeayee：Python数据分析及可视化实例目录 ​ zhuanlan.zhihu.com 新浪财经API from urllib import request import json import pandas as pd 股票 def get_stock_data(id, scale, data_len): ''' symnol = 股票代码 scale = 5,15,30,60 datalen = 获取数据长度，最大1023 ''' # 拼接API的url url = 'http://quotes.sina.cn/cn/api/json_v2.php/CN_MarketDataService.getKLineData?symbol={0}&scale={1

T U SHARE 金融与技术学习兴趣小组 翻译整理 | Little monster 本期编辑 | Little monster 译者简介：北京第二外国语学院国际商务专业研一在读，目前在学习Python编程和量化投资相关知识。 作者： Nicholas Samuel × DataCamp SQL 是结构化查询语言 Structured Query Language 的简称，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。 在正式讲解代码之前，先来科普一下数据库相关的知识。 数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。数据库系统具有如下特点： ① 数据结构化 实现整体数据的结构化，这里所说的“整体”结构化，是指在数据库中的数据不再仅针对某个应用，而是面向全组织；不仅数据内部是结构化，而且整体式结构化，数据之间有联系。 ② 数据共享性高 多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。 ③ 数据冗余度低 减少重复数据的存储，节约存储空间。 ④ 数据独立性高 用户的应用程序与数据库的物理存储结构和逻辑结构是相互独立的。 数据库可以分为两类， 关系型数据库 和 非关系型数据库NoSQL（Not Only SQL） 。 关系型数据库 是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库

Tushare金融大数据社区 ，是一个 免费 提供各类金融数据和区块链数据的平台 ,旨在助力智能投资与创新型投资。 积分 数据千万条，积分第一条 目前，提供的数据包含股票、基金、期货、债券、外汇、行业大数据，以及数字货币行情等区块链数据的全数据品类的金融大数据平台，这些数据在用户积分满足的情况下，统统都免费。因为，积分极度容易获取的原因，所以基本上可以算作免费。 不过，其中还是有部分数据会有些限制，好在大部分的数据，只要 120 积分就可以有权限调用，但是在权限会有所限制，积分越多，调取的速度越快。这个也理解，毕竟是免费调取，服务器租用等还是有成本的，调取数据的人那么多，根据贡献大小进行排序也无可厚非。 例如财务方面数据，则最低要求 500 积分： 提示：当前接口只能按单只股票获取其历史数据，如果需要获取某一季度全部上市公司数据，请使用income_vip接口（参数一致），需积攒5000积分。 个股资金流向 ：用户需要至少1500积分才可以调取，基础积分有流量控制，积分越多权限越大 所以，我们需要努力的挣取积分，那么作为普通的码农来说，挣取积分的方式总共有几种呢？ 第一种方式：注册账号+修改个人真实资料，斩获120积分 第二种方式：推广，成功推荐一个有效用户，奖励50积分，例如： https://tushare.pro/register?reg=258045 第三种方式：推广

import tushare as ts import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series df = pd.read_csv('maotai.csv',index_col='date',parse_dates=['date']) df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True) df 　　 ma5 = df['close'].rolling(5).mean() ma30 = df['close'].rolling(30).mean() df['ma5'] = ma5 df['ma30'] = ma30 s1 = ma5 < ma30 T->F金叉 F->T死叉 s2 = ma5 >= ma30 s1 T T F F T T F F s2 F F T T F F T T T F T T T F T F T F F F T F ~(s1 | s2.shift(1)) s1 = ma5 < ma30 s2 = ma5 >= ma30 df.loc[~(s1 | s2.shift(1))].index 　　 df.loc[s1&s2.shift(1)].index 　问题：如果我从假如我从2010年1月1日开始，初始资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部卖出，则到今天为止

相信很搞金融数据分析的人，都知道Tushare，一个免费、开源的python财经数据接口包。可以非常简单爬取股票、宏观经济数据、新闻时事、银行间同业拆放利率、甚至电影票房数据都可以爬取，比起国外的雅虎财经，爬取的数据那是非常快，另外一个优点就是返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，可以直接用 pandas直接进行处理。 今天就不介绍股票数据查询，直接用6位数字代码就行，网上也是一大堆资料。主要和大家分享一下，用tushare爬取股票指数数据，比如上证指数、上证50、沪深300这些，主要最近看到一篇文章，误把平安银行的股票数据当做上证指数，结果进行一通分析。看看这数据，咱大A也不至于才十几个点。 幸亏这位只是涨跌幅、收益率的简单分析，并不是股票投资分析。首先来看看平安银行和上证综合指数，代码是挺像，唯一区别是后缀不一样。那位作者误把股票代码和指数代码搞混。 今天来说说怎么用正确爬取指数数据，根据tushare官网资料（http://tushare.org/）目前仅支持下面这些指数查询，也不支持国外指数（BDI指数除外）数据。 指数名称 TS指数代码 上证指数 sh 深圳成指 sz 沪深300指数 hs300 上证50 sz50 中小板 zxb 创业板 cyb 这里就以上证指数为例： import tushare as ts ZZZS = ts.get

在上次 tushare正确爬取 指数数据文章后，看到后台有人留言说是希望能分享一个R语言版，那么好，你们要的R语言版今天来了。 首先，R语言只支持tushare pro，不支持tushare，因此在使用tushare获取数据之前，需要注册后才能使用。 library(Tushare) pro <- pro_api(token = '********** token *********') 股票数据 以平安银行为例： > pro(api_name = 'daily', ts_code='000001.SZ', start_date='20200101', end_date='20200723') ts_code trade_date open high low close pre_close change pct_chg vol amount1 000001.SZ 20200723 14.24 14.29 13.81 14.01 14.41 -0.40 -2.7759 2027525.9 2838535.22 000001.SZ 20200722 14.49 14.65 14.27 14.41 14.49 -0.08 -0.5521 1312951.6 1895447.23 000001.SZ 20200721 14.68 14.68 14.40 14.49 14.73 -0.24

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一颗韭菜的自我修养。 机器之心报道，编辑：魔王、陈萍。 股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升，股票瞬间成为大家的热门讨论话题，「现在入场还来得及吗？」几乎成为新的问候语。 然而，经历了连续近 10 个交易日的快牛行情后，上证指数上涨势头放缓。这是牛市，还是熊市？怎么在趋势之中腾挪转移，抓住时机下场？抑或是按兵不动，放长线钓大鱼？ 不要妄下定论。毕竟股市有风险，入市需谨慎。那么，有没有什么方法可以帮助你做决策呢？ 最近，一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统，发布数天就获得了不少关注。 于是我们就推荐给大家，既能学习 python 又能练习炒股。但正如项目作者所说，「本项目只能用于 Python 代码学习，股票分析，投资失败亏钱不负责，不算 BUG。」如果真亏了，我们也不背锅呀，毕竟大家都是韭菜。 pythonstock 的项目页面 总之，分析得准不准先不说，我们先来偷个师，看看这个用 Python 代码进行股票分析的项目到底是怎么实现的吧。 PythonStock：一个用 Python 写成的股票分析系统 根据 GitHub 页面介绍，该项目是基于 Python 的 pandas、tushare、bokeh、tornado、stockstats、ta-lib 等框架开发的全栈股票系统。 GitHub 地址： https://