Python金融股票市场自动化分析实例

zhuanbike 9月前 469

直接上代码,可以写一个智能程序自用,比人工分析省事,参考数据范围也更加大。

import pandas_datareader as pdr
alibaba = pdr.get_data_yahoo("BABA")

#print(alibaba.head())
#                  High        Low       Open      Close     Volume  Adj Close
# Date
# 2014-09-19  99.699997  89.949997  92.699997  93.889999  271879400  93.889999
# 2014-09-22  92.949997  89.500000  92.699997  89.889999   66657800  89.889999
# 2014-09-23  90.480003  86.620003  88.940002  87.169998   39009800  87.169998
# 2014-09-24  90.570000  87.220001  88.470001  90.570000   32088000  90.570000
# 2014-09-25  91.500000  88.500000  91.089996  88.919998   28598000  88.919998

print(alibaba.shape)#(1163, 6)
print(alibaba.tail())
#                   High         Low  ...    Volume   Adj Close
# Date                                ...
# 2019-04-29  188.000000  185.759995  ...   8660600  186.940002
# 2019-04-30  188.250000  183.820007  ...  15076500  185.570007
# 2019-05-01  193.195007  185.880005  ...  17397500  189.309998
# 2019-05-02  192.699997  186.649994  ...  11468100  190.389999
# 2019-05-03  195.720001  191.880005  ...  14503200  195.210007

print(alibaba.describe())
#              High          Low  ...        Volume    Adj Close
# count  1163.000000  1163.000000  ...  1.163000e+03  1163.000000
# mean    125.027905   121.957792  ...  1.742349e+07   123.509312
# std      44.776467    43.750452  ...  1.276305e+07    44.288017
# min      58.650002    57.200001  ...  3.775300e+06    57.389999
# 25%      84.992500    82.965000  ...  1.088550e+07    84.115002
# 50%     106.839996   104.179001  ...  1.471860e+07   105.519997
# 75%     173.044998   169.508499  ...  2.017315e+07   171.590004
# max     211.699997   207.509995  ...  2.718794e+08   210.860001
#
# [8 rows x 6 columns]
print(alibaba.info())
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# DatetimeIndex: 1163 entries, 2014-09-19 to 2019-05-03
# Data columns (total 6 columns):
# High         1163 non-null float64
# Low          1163 non-null float64
# Open         1163 non-null float64
# Close        1163 non-null float64
# Volume       1163 non-null int64
# Adj Close    1163 non-null float64
# dtypes: float64(5), int64(1)
# memory usage: 63.6 KB
# None
"""

"""
#----------------------------------------------------
#股票市场分析实战--历史趋势分析

#基本信息
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

#股票数据的读取
import pandas_datareader as pdr

#可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#time
from datetime import datetime

# start = datetime(2015,9,20)
# alibaba = pdr.get_data_yahoo("BABA.csv")
# amazon = pdr.get_data_yahoo("AMZN.csv")

# alibaba.to_csv("BABA.csv")
# amazon.to_csv("AMZN.csv")

alibaba_df = pd.read_csv("BABA.csv")
amazon_df = pd.read_csv("AMZN.csv")
#print(alibaba_df.head())
#          Date       High        Low       Open      Close    Volume  Adj Close
# 0  2015-09-21  66.400002  62.959999  65.379997  63.900002  22355100  63.900002
# 1  2015-09-22  63.270000  61.580002  62.939999  61.900002  14897900  61.900002
# 2  2015-09-23  62.299999  59.680000  61.959999  60.000000  22684600  60.000000
# 3  2015-09-24  60.340000  58.209999  59.419998  59.919998  20645700  59.919998
# 4  2015-09-25  60.840000  58.919998  60.630001  59.240002  17009100  59.240002

#收盘价走势图
# alibaba_df["Adj Close"].plot(legend=True)
# plt.show()

#交易量走势图
# alibaba_df["Volume"].plot(legend=True)
# plt.show()

#alibaba和amazon两个走势画在一起
# alibaba_df["Adj Close"].plot(legend=True)
# amazon_df["Adj Close"].plot(legend=True)
# plt.show()


alibaba_df["high-low"] = alibaba_df["High"] - alibaba_df["Low"]
#print(alibaba_df.head())
#          Date       High        Low  ...    Volume  Adj Close  high-low
# 0  2015-09-21  66.400002  62.959999  ...  22355100  63.900002  3.440002
# 1  2015-09-22  63.270000  61.580002  ...  14897900  61.900002  1.689999
# 2  2015-09-23  62.299999  59.680000  ...  22684600  60.000000  2.619999
# 3  2015-09-24  60.340000  58.209999  ...  20645700  59.919998  2.130001
# 4  2015-09-25  60.840000  58.919998  ...  17009100  59.240002  1.920002
#
# [5 rows x 8 columns]
# alibaba_df.plot()
# plt.show()


#daily-return 每天的变化
# print(alibaba_df["Adj Close"].pct_change())
# 0           NaN
# 1     -0.031299
# 2     -0.030695
# 3     -0.001333
# 4     -0.011348
# 5     -0.031229
# 6      0.007493
# 7      0.019889
# 8     -0.001696
# 9      0.073552
# 10     0.011551
# 11    -0.000156
# 12     0.036921
# 13     0.021424
# 14     0.014919
# 15     0.023141
# 16    -0.008819
# 17    -0.016360
# 18     0.047272
# 19     0.002926
# 20     0.009168
# 21    -0.011838
# 22    -0.032177
# 23     0.021733
# 24     0.065221
# 25     0.009653
# 26     0.040472
# 27     0.036631
# 28    -0.001579
# 29     0.019582
#          ...
# 881   -0.028871
# 882    0.014240
# 883   -0.003860
# 884   -0.005896
# 885    0.003954
# 886    0.026557
# 887   -0.008550
# 888    0.004699
# 889   -0.018818
# 890    0.015422
# 891    0.023637
# 892    0.006204
# 893    0.003700
# 894   -0.005342
# 895   -0.006499
# 896    0.021246
# 897   -0.030914
# 898    0.014803
# 899    0.009527
# 900   -0.003252
# 901   -0.008345
# 902    0.010303
# 903   -0.008650
# 904    0.011903
# 905   -0.004205
# 906   -0.000802
# 907   -0.007329
# 908    0.020154
# 909    0.005705
# 910    0.025316
# Name: Adj Close, Length: 911, dtype: float64

alibaba_df["daily-return"] = alibaba_df["Adj Close"].pct_change()
# alibaba_df["daily-return"].plot(figsize=(10,4),linestyle="--",marker="o")
#plt.show()

#直方图的图像:
# alibaba_df["daily-return"].plot(kind="hist")
# plt.show()

#sns展示图像:
sns.distplot(alibaba_df["daily-return"].dropna(),bins=100,color="purple")
plt.show()
"""


#------------------------------------------------------
#股票市场分析实战--风险分析
#基本信息
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

#股票数据的读取
import pandas_datareader as pdr

#可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#time
from datetime import datetime

start = datetime(2015,1,1)
company = ['AAPL','GOOG','MSFT','AMZN','FB']
top_tech_df = pdr.get_data_yahoo(company,start=start)["Adj Close"]
# top_tech_df.to_csv("top5.csv")

#print(top_tech_df.head())
#          Date        AAPL        AMZN         FB        GOOG       MSFT
# 0  2014-12-31  102.503265  310.350006  78.019997  523.521423  42.137520
# 1  2015-01-02  101.528191  308.519989  78.449997  521.937744  42.418739
# 2  2015-01-05   98.667984  302.190002  77.190002  511.057617  42.028660
# 3  2015-01-06   98.677261  295.290009  76.150002  499.212799  41.411785
# 4  2015-01-07  100.060936  298.420013  76.150002  498.357513  41.937946

top_tect_dr = top_tech_df.pct_change()
#print(top_tect_dr.head())

# top_tech_df.plot()
# plt.show()

# top_tech_df[["AAPL","FB","MSFT"]].plot()
# plt.show()

#对两只股票进行散点图的分析
# sns.jointplot("AMZN","GOOG",top_tect_dr,kind="scatter")#两个数据的对比
# plt.show()

#对多个数据进行散点图分析
# sns.pairplot(top_tect_dr.dropna())
# plt.show()

print(top_tect_dr["MSFT"].quantile(0.05))
#-0.02132405607678528  #这里表示的是有(1-0.05),即95%的概率,最大亏损在2.1个点以内
print(top_tect_dr["AAPL"].quantile(0.52))
#0.001195519921020917#同理上面

vips = pdr.get_data_yahoo("VIPS",start=start)["Adj Close"]
vips.plot()
plt.show()
print(vips.pct_change().quantile(0.2))
#-0.023114419450778745


最新回复 (0)
发新帖