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數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)戰(zhàn) 公眾號： datadw

python版本：3.4

最近在學(xué)習(xí)基于python的股票數(shù)據(jù)分析，其中主要用到了tushare和seaborn。tushare是一款財(cái)經(jīng)類數(shù)據(jù)接口包，國內(nèi)的股票數(shù)據(jù)還是比較全的，官網(wǎng)地址：http://tushare.waditu.com/index.html#id5。seaborn則是一款繪圖庫，通過seaborn可以輕松地畫出簡潔漂亮的圖表，而且?guī)毂旧砭哂幸欢ǖ慕y(tǒng)計(jì)功能。

導(dǎo)入的模塊:

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import seaborn.linearmodels as snsl

from datetime import datetime

import tushare as ts

代碼部分：

股票收盤價(jià)走勢曲線

sns.set_style("whitegrid")

end = datetime.today() #開始時(shí)間結(jié)束時(shí)間，選取最近一年的數(shù)據(jù)

start = datetime(end.year-1,end.month,end.day)

end = str(end)[0:10]

start = str(start)[0:10]

stock = ts.get_hist_data('300104',start,end)#選取一支股票

stock['close'].plot(legend=True ,figsize=(10,4))

plt.show()

股票日線

同理，可以做出5日均線、10日均線以及20日均線

stock[['close','ma5','ma10','ma20']].plot(legend=True ,figsize=(10,4))

日線、5日均線、10日均線、20日均線

股票每日漲跌幅度

stock['Daily Return'] = stock['close'].pct_change()

stock['Daily Return'].plot(legend=True,figsize=(10,4))

每日漲跌幅

核密度估計(jì)

sns.kdeplot(stock['Daily Return'].dropna())

核密度估計(jì)

核密度估計(jì)+統(tǒng)計(jì)柱狀圖

sns.distplot(stock['Daily Return'].dropna(),bins=100)

核密度+柱狀圖

兩支股票的皮爾森相關(guān)系數(shù)

sns.jointplot(stock['Daily Return'],stock['Daily Return'],alpha=0.2)

皮爾森相關(guān)系數(shù)

多只股票相關(guān)性計(jì)算

stock_lis=['300113','300343','300295','300315`] #隨便選取了四支互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的股票

df=pd.DataFrame()

for stock in stock_lis: closing_df = ts.get_hist_data(stock,start,end)['close'] df = df.join(pd.DataFrame({stock:closing_df}),how='outer')

tech_rets = df.pct_change()

snsl.corrplot(tech_rets.dropna())

相關(guān)性

簡單地計(jì)算股票的收益與風(fēng)險(xiǎn)，衡量股票收益與風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)值分別為股票漲跌的平均值以及標(biāo)準(zhǔn)差，平均值為正則說明收益是正的，標(biāo)準(zhǔn)差越大則說明股票波動大，風(fēng)險(xiǎn)也大。

rets = tech_rets.dropna()

plt.scatter(rets.mean(),rets.std())

plt.xlabel('Excepted Return')

plt.ylabel('Risk')

for label,x,y in zip(rets.columns,rets.mean(),rets.std()):#添加標(biāo)注 plt.annotate( label, xy =(x,y),xytext=(15,15), textcoords = 'offset points', arrowprops = dict(arrowstyle = '-',connectionstyle = 'arc3,rad=-0.3'))

數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)戰(zhàn)

教你機(jī)器學(xué)習(xí)，教你數(shù)據(jù)挖掘

公眾號： weic2c

據(jù)分析入門與實(shí)戰(zhàn)