数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 目录 数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 需求2:双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 茅台股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. tushare:财经数据接口包 pip install tushare 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 假如我从2010年1月1日开

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. 1 MACD指标的计算方式 从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标. MACD指标是由三部分构成的,分别是:DIF(离差值,也叫差离值).DEA(离差值平均)和BAR(柱状线)

需求: 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过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? 1. 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. . 2. 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 3. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 4. 假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.此外,还可以用价格通道来分析.根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道.一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌. 这里将根据若干算法,计算并绘制多种价格通道,从中大家一方面可以积累

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线. 1  KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的.该指标集中包含了强弱指标.动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度. KDJ指标的计算过程是,首先获取

在我写的这本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)>里,用能吸引人的股票案例,带领大家入门Python的语法,数据分析和机器学习. 京东链接是这个:https://item.jd.com/12868774.html​ 在本文里,就将通过截图,详细展示本书给出的若干案例,这些案例的代码,均在本书里. 1 用爬虫得到股票数据的效果图

目录 Python 全栈之路 一. Python 1. Python基础知识部分 2. Python -函数 3. Python - 模块 4. Python - 面对对象 5. Python - 文件操作 6. Python - python中经常踩得的坑 7. Python - 网络编程 8. Python - 并发编程 二. 数据库 Mysql Redis MongoDB SQLAlchemy 三. 前端 前端 - HTML 前端 - CSS 前端 - Javescript 前端 - JQ

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并

老男孩Ptython全栈架构师视频教程 Python最新整理完整版22期视频教程 超60G课程容量<ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op>         老男孩Ptython全栈架构师视频教程,课程是最新整理后的完整版全栈视频教程,课程容量超过了60G,是可以让同学们从零开始,进行Python高级实战开发的技术课程.非常值得学习和参考的Python实战开发课程,上课天数也达到了1

一.数据导入 安装tushare模块包 pip install tushare http://tushare.org/ tushare是一个财经数据接口包 import numpy as np import matplotlib as plt import pandas as pd import tushare as ts #获取股票号为601318的股票信息 df=ts.get_k_data(") #将数据保存到本地,方便处理 df.to_csv("601318.csv",

目录: 1.pandas官方画图链接 2.标记图中数据点 3.画图显示中文 4.画股票K线图 5.matplotlib基本用法 6.format输出 6.format输出例子 eps_range=[0.1,0.2,0.3] #plt.legend(['eps =%0.1f' % eps for eps in eps_range],loc='lower right') plt.legend(['eps ={:.1f}'.format(eps) for eps in eps_range],loc='

目标: 使用tushare包获取股票的历史行情数据 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%以上的日期 假如为我们从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入一手股票,每年最后一个交易日卖出,到现在收益如何? 类似的股票数据平台: 聚宽(JoinQuant)量化交易平台是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,我们为您提供精准的回测功能.高速实盘交易接口.易用的API文档.由易入难的策略库.... 安装tushare: pip install tush

# 获取yahoo金融苹果公司的股票数据. # 1.分析拉取的数据,找到收盘数据列的列名. # 2.绘制收盘价格柱状图. # 3.分析拉取的数据涨跌率,股价移动平均和波动率. # 4. 找出开盘价和收盘价最高的那一天 # 5. 获取股票表格总共有多少行多少列 # 6. 对股票的每列按照月为单位求平均值 # 7.将股票表格按照adj close股价进行由高到低排序 # 练习提示: # 1. 使用pandas_datareader读取苹果公司的2020年上半年的股票指数 # 2. 求股票的涨跌率re

1.参考 用Python做科学计算-基础篇 »matplotlib-绘制精美的图表 »快速绘图 使用pyplot模块绘图 2.数据来源 CL USO OIL 3.代码 #encoding='utf-8' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import sys import time print('{:<10}: {}'.format('python',s

3. 如果同时拿一个板块股票的收市价和成交额 前一篇说到,用大盘指数,如恒生指数,上证,深证,这些重要的大盘指数来做Dataframe主键,那麽如果是同时拿一个板块股票的收市价和成交额,可以怎样操作呢. 在实际开发中,应该是简单的数据结构,容易阅读为主,所以Dataframe的multi indexes我不建议使用,这令代码很难阅读. 最简单的方法,当然是用dict来保存各股票的Dataframe. codes = { # 中石化, 中海洋, 中石油 '石油': ['0386.HK', '088

2. 金融股票数据的另一个形态,怎样在业务内部流动,同时怎样避免错误 前一篇讲解了股票的原始状态,那麽在业务过程中,数据会变成怎样的形态,来完成众多奇奇怪怪的业务呢,以下将会解答. 首先,任何股票都有机会停市,退市.或者退市了再二次上市. 例子,阿里爸爸(9988.HK)在港交所二次上市. 再例如,富力地产(2777.HK),12供2股的方法向市场增发当天,停牌一天. 这种情况下,某些股票的数据就会断断续续,不连贯. 那麽惟一叁考的标准,就只有大盘指数的数据,才是最信得过的依靠. 因此把数据拿了

4. 如果计算各项股票指标时,或者处理业务流程时,上一篇的直观认知数据结构,怎样帮助开发者去好好操作,又同时避免计算错误的坑. 首先从上篇的数据结据,可以看出/设计出多少种业务和股票指标. A. 恒生成份股的股份编号 恒指成份股编别 = list(恒生成份股.keys()) B. 个股的收市价&成交额. 腾讯收市价 = 恒生指数[成份股].iloc[大市成交日, 收市价] 腾讯成交额 = 恒生指数[成份股].iloc[大市成交日, 成交额] C. 恒生成份股的收市价&成交额. 恒生成份股收

本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略.在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量.KDJ.MACD.RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注. 1 K线整合均线的案例 均线也

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看

未完 for examples: example 1: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEMON" import pandas as pd d = pd.date_range(', periods=7) aList = list(range(1,8)) df = pd.DataFrame(aList, index=d, columns=[' ']) df.index.name = 'val