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使用Python绘制股票交易图形

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用python画股票价格走势图

梧桐雪 于 2020-03-03 08:40:31 发布 4934 收藏 45

第一步、通过tushare模块爬取指定股票代码的数据存储到csv文件中。
知识点如下:
1.pip install 安装模块
2.tushare模块的 get_hist_data方法
3.df数据的.to_csv方法保存数据表

第二步、通过pyecharts的Line方法绘制股指走势图
知识点如下:
1.from pyecharts.charts impot +图表类型 导入需要的图表类型
2.from pyecharts import options as ops 使用pyecharts的配置项
3.使用.add_xaxis/add_yaxis等方法向图表对象中写入绘制数据(内存中绘图)
4.使用to_list()方法把df数据转换为list对象
5.使用Python绘制股票交易图形 set_global_opts来配置图片参数(这块有点难度,需要加深理解)
6.rend()方法进行图形的渲染操作
7.df.sort_index对df数据进行排序

在这里插入图片描述

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1.工具matplotlibnumpy2.matplotlib使import matplotlib.pyplot as plt #plt于显示片import matplotlib.image as mping #mping于读取片import datetime as dtimport matplotlib.dates as mdatesfrom pylab import *def dra.

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finnhub-python:Finnhub Python API客户端。 Finnhub API为投资者,金融科技初创公司和投资公司提供机构级财务数据。 我们支持实时股价,全球基本面和替代数据。 https:finnhub.iodocsapi

finnhub-python API文档: : API版本:1.0.0 套件版本:2.3.0 安装 安装套件 pip install finnhub-python 入门 如果您来自版本1,请参考 import finnhub # Setup client finnhub_client = finnhub . Client ( api_key = "YOUR API KEY" ) # Stock candles res = finnhub_client . stock_candles ( 'AAPL' , 'D' , 1590988249 , 1591852249 ) print ( res ) #Convert to Pandas Dataframe import pandas as pd print ( pd . DataFrame ( res )) # Aggregate Indicators print ( finnhub_client . aggregate_indicator ( 'AAPL' , 'D' )) # Basic financials print (

程序员如何用Python科学炒股

leoxin ​

相信程序员这个群体应该有一些同学喜欢拿点闲钱买点基金,买理财,风险大的炒股什么的!但是股市里面有一句“一赚二平七亏”,股市的起起落落,有赚有亏!

炒股最忌讳贪心,动不动都是要上来翻倍的,最好今天买了,明天就涨停!我觉的心态要平和,现在普通的理财一般都是4-5%,好一点的8%左右,炒股一年能有15%的收益就非常不错了。如何选股很重要,我爬取了全网3400多只股票的所有的重要指标财务数据。

比如五粮液的数据,我们要获取收盘价,净利润同比增长,市净率,市盈率, 收盘价 ,每股净资产等等

爬取的方法有很多,可以用神器scrapy爬,也可以用多线程爬,一共3400多只股票,我们选取 ['净利润','净利润同比增长','市净率', '市盈率',' 收盘价 ','每股净资产' ,'每股收益' ,'营业同比增长', '营业收入'] 9个指标.使用Python绘制股票交易图形

十分钟学会用Python交易股票

python之光 于 2019-09-27 10:16:59 发布 5466 收藏 48

本文通过讲述 [单股票均线策略] 在 Ricequant 量化平台的实现,熟悉平台并快速入门、创建自己的量化策略代码。

难易度:入门级

那么以下我们就先从 [单股票均线策略] 的代码实现及进行日级别回测讲起吧。

1 确定框架:

[单股票均线策略] 的主要策略框架: 5 日均线高于 30 天均线,则全仓买入股票 5 日均线低于 30 天均线,则卖出所持股票

1 选择标的(初始化):

2 交易(每天盯盘)

先看看 Ricequant 平台中对应的代码框架会是怎么样的吧:

对照策略思路 及 Ricequant 代码框架,你会发现我们可以很轻松地把 两者结合起来

以上框架也是 Ricequant 平台的最基本也最主要的框架,也就是

    使用Python绘制股票交易图形
  • 初始化
  • 循环 - 根据选择的频率(日、分钟)循环运行

2 初始化:

选择标的:本策略的交易股票设定为 300059 ”东方财富“。

1 在 init 中实现程序的初始化,例如存入目标股票池,设置滑点、基准等参数以及设置其它变量。 context 是一个全局的容器,你可以通过它设置任何全局变量并初始化:如 context.stock 将会在后面代码所被调用到。

2 代码中 # 代表注释,作为代码说明,执行时会被跳过而不为程序所运行。

3 如何填写股票代码:你会发现策略代码中 股票代码后带有后缀,那么它们分别代表什么呢?

  • XSHE 代表在深交所上市交易的股票
  • XSHG 在上交所上市交易的股票
  • 300059.XSHE 为深交所上市的东方财富
  • 600000.使用Python绘制股票交易图形 使用Python绘制股票交易图形 XSHG 为上交所上市的浦发银行

我们的代码编辑器还提供了非常便利的股票代码自动寻找和补全功能,在 Windows 中你可以用 ctrl+i , Mac 系统你可以用 cmd+i 激活证券代码自动补全功能。如下图:

3 获取均价:

我们分别获取该股票 使用Python绘制股票交易图形 5 日和 30 日的均价

4 判断买卖条件:

延伸阅读: portfolio 中 包含所有的投资组合的信息,请参考文档 - Portfolio 对象

5 使用Python绘制股票交易图形 买入 /卖出:

6 策略回测

在策略编辑页面右上方,选择从 2015 年 1 月 4 日至 2016 年 10 月 4 日,用资金 100 万元进行日回测吧,请点击 运行回测。

到这里,一个完整的从 [构建策略思路] 到 [策略代码编写] 到 [回测结果检验] 的流程就结束了。

7 从日回测到分钟回测:

在循环部分, handle 函数根据选择的频率(日、分钟)循环运行,在以上的日回测中, handle 内的代码会每日被触发一次

如果是进行分钟回测或模拟实盘,那么这个 handle 里的代码就会被每分钟触发一次;

我们在 before_trading 中设置一个变量命名为 fired ,赋值为 0

由于 before_trading 是每天开盘前运行一次,所以 context.fired 会被每天重置为 0。在 handle 函数中,我们加入了判断,如 context.fired 为 0 ,则继续执行下面的代码,否则本次循环结束。

并在执行完判断和买卖操作之后,设定 context.fired 的值等于 1 ,使得当日余下的分钟循环操作均被跳过。

在完成以上代码后,我们开始进行分钟回测吧: 在策略编辑页面右上方,选择从 2015 年 1 月 4 日至 2016 年 10 月 4 日,用资金 100 万元进行分钟回测吧,更新策略后点击运行回测 。

8 模拟交易:

模拟交易通过实时的分钟切片数据进行撮合,也就是 handle 函数会每分钟被触发一次循环。在开启你的策略的模拟交易之前,你必须要对它进行一次分钟回测,才可以开启模拟交易。 在上面分钟回测之后,你可以在策略回测详情页面点击 开启模拟交易。

使用Python创建AI比你想象的轻松

沪深股市是 于 2019-05-17 20:11:05 发布 90 收藏

C / C ++用于在短时间内构建简单的AI。Java不像C一样快,但它的可移植性和内置类型使Java成为许多开发人员的选择。最后,有Python,正如开发人员所说,Python类似于Lisp。它是最流行的AI语言之一。为什么会这样?为什么开发人员用Python编写AI?让我们来看看。

下一步是提高你的机器学习技能。当然,在短时间内达到对机器学习的最终理解几乎是不可能的。除非你是一个天才或者像IBM Watson一样的机器。这就是为什么最好从以下课程开始获得基本的机器学习知识或提高其水平:Andrew Ng的机器学习课程,Tom Mitchell机器学习讲座等。您需要的一切是对机器学习理论方面的基本理解。

在谈论Python时,我已经提到了科学图书馆。这些Python库将在构建AI时有用。例如,您将使用NumPy作为通用数据的容器。包含N维数组对象,用于集成C / C ++代码,傅里叶变换,随机数能力和其他功能的工具,NumPy将是您的科学计算最有用的包之一。

例如, Hi Poncho,告诉人们天气预报。chatbot允许人们在聊天时选择鞋子和衣服。CNN chatbot,一个订购鲜花的chatbot。是不是很酷?chatbot可以在每个领域,商业和每个环境中使用。

如果你想在Python中创建人工智能聊天机器人,你需要AIML包(人工智能标记语言)。首先,使用on pattern创建标准启动文件。加载aiml b。添加随机响应,使对话框有趣。现在要编写自己的AIML文件,浏览一些已经可以使用的文件。例如,在Alice Bot网站的AIML文件中搜索。输入Python。