大家好,我是老表,今天这篇文章和大家分享一下如何利用Python获取股票、基金数据,并进行可视化,为金融分析&可视化先导篇,欢迎大家学习、点赞、收藏支持。
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一、基础准备
环境:python 3.7+
需要安装第三方模块:mplfinance、akshare
运行编辑器:jupyter notebook
二、动手动脑
2.1 环境准备
首先需要你的电脑安装好了Python环境,并且安装好了Python开发工具。
如果你还没有安装,可以参考以下文章:
如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等,建议使用Python基础环境+jupyter即可,安装使用参考Windows/Mac 安装、使用Python环境+jupyter notebook
如果想利用Python进行web项目开发等,建议使用Python基础环境+Pycharm,安装使用参考 :Windows下安装、使用Pycharm教程,这下全了 和 Mac下玩转Python-安装&使用Python/PyCharm 。
2.2 模块安装
本次实验是在jupyter notebook上进行,默认你已经安装好了Python基本环境和jupyter,如果没有安装可以看上面的环境安装部分。
首先打开终端,输入:
jupyternotebook
即可进入jupyter,会自动连接服务器,并跳转到网页,新建一个python文件。给文件重命名,容易区分:
在代码块中输入以下指令并运行,即可安装mplfinance(金融数据可视化,基于matplotlibe和pandas)和akshare(金融数据获取模块):
!pip3installmplfinance--user!pip3installakshare--user
2.3 模块基本介绍与使用
2.3.1 mplfinance
基本介绍:用于金融数据可视化和可视化分析的 matplotlib 实用程序(接口),基于matplotlibe开发,并且与pandas的DataFrame数据有很好的结合。
项目地址:/matplotlib/mplfinance
基本使用方法:
importmplfinanceasmpfmpf.plot(data)
其中 data数据是一个DataFrame数据类型,必须包含:Open, High, Low and Close这四列,并且有时间日期索引(类型为:DatetimeIndex)。
接下来,我们虚拟一个数据来看看效果吧:
importmplfinanceasmpfimportpandasaspd#创建日期索引index_date=pd.DatetimeIndex(['0906','0907','0908','0909'])#随便创建数据data=pd.DataFrame({'Open':[1,2,3,4],'High':[2,3,4,5],'Low':[0.5,1,2,2],'Close':[2,3,4,3]},index=index_date)#调用plot函数进行绘图mpf.plot(data)
我们看到,现在根据模拟数据我们简单绘制了一个简单的OHLC线条。
type参数使用,让绘图更加精彩:
mpf.plot(data,type='candle')
mpf.plot(data,type='line')
type还可以为:renko、pnf。
mav参数可以添加移动平均线,更好的看趋势。
mpf.plot(data,type='candle',mav=2)
还可以添加多条移动平均线:
mpf.plot(data,type='candle',mav=(2,3))
更多使用方法,后面分章节给大家介绍,也欢迎大家去github地址自行学习,和我以及简说Python学习群友进行交流。
2.3.2 akshare
基本介绍:AKShare 是一个优雅简单的 Python 金融数据接口库,你可以利用这个库轻松获取到金融财经数据。
项目地址:/jindaxiang/akshare/ 基本使用方法:
获取指数数据
importakshareasak#获取上证指数每日的变化数据OHLCsz_index=ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")
这样就可以获取到上证指数所有历史数据啦~
获取A股数据
#获取茅台股票每日的变化数据采用前复权方式计算(关于复权计算更多知识以后分享,大家可以网络查找相关资料)stock_zh_mt_hist_df=ak.stock_zh_a_hist(symbol="600519",period="daily",start_date="0301",end_date='0913',adjust="qfq")
获取港股数据
#获取港股腾讯股票历史数据stock_hk_tx_hist_df=ak.stock_hk_hist(symbol="00700",start_date="0301",end_date="0913",adjust="qfq")
获取美股数据
#获取美股苹果公司历史股票数据stock_us_apple_hist_df=ak.stock_us_hist(symbol='105.AAPL',start_date="0101",end_date="0913",adjust="qfq")
获取基金数据
#获取易方达蓝筹从发行到现在的净值数据yfd_fund=ak.fund_em_open_fund_info(fund="005827",indicator="单位净值走势")
更多使用方法,后面分章节给大家介绍,也欢迎大家去github地址自行学习,和我以及简说Python学习群友进行交流。
来,操作
按上面方法,我们获取上证指数数据后,选取从-01-01
到现在的数据进行可视化,然后在进行细分可视化,并选择不同的移动平均线。
-01-01
-'-09-13
,mav=(200, 300, 350)
importakshareasakimportmplfinanceasmpfimportpandasaspd#获取上证指数每日的变化数据OHLCsz_index=ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001")data1=sz_index.loc['-01-0100:00:00+00:00':'-09-1300:00:00+00:00']mpf.plot(data1,type='candle',mav=(200,300,350),volume=True)
-01-01
-'-09-13
,mav=(30, 60, 120)
data2=sz_index.loc['-01-0100:00:00+00:00':'-09-1300:00:00+00:00']mpf.plot(data2,type='candle',mav=(30,60,120),volume=True)
-04-01
-'-09-13
,mav=(5, 10, 20)
data3=sz_index.loc['-04-0100:00:00+00:00':'-09-1300:00:00+00:00']mpf.plot(data3,type='candle',mav=(5,10,20),volume=True)
今天就到这里啦,如果大家觉得文章不错,记得点个赞哈~金融分析&可视化系列会继续,本文全部源码还在整理中,大家可以先加老表微信,备注:金融分析,加入金融分析&可视化交流群,后面代码整理好了会第一时间群内公布获取方法。
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