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如何用python做一个小程序进行炒股？

article 2025/2/9 3:29:53

使用 Python 分析股票的完整程序

以下是一个完整的 Python 程序，展示如何获取股票数据、进行数据清洗、计算技术指标、并进行简单的价格走势分析。

1. 安装必要的库

首先，确保安装了必要的库：

bash复制

pip install requests pandas matplotlib yfinance

2. 获取股票数据

使用 yfinance 库获取股票数据。yfinance 是一个流行的库，可以方便地从雅虎财经获取股票数据。

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import yfinance as yf

# 获取股票数据
ticker = "AAPL"  # 示例：苹果公司股票代码
data = yf.download(ticker, start="2024-01-01", end="2025-01-01")

# 查看数据
print(data.head())

3. 数据清洗

使用 pandas 进行数据清洗，处理缺失值和重复数据。

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import pandas as pd

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 检查重复数据
print(data.duplicated().sum())

# 删除重复数据
data.drop_duplicates(inplace=True)

4. 计算技术指标

计算一些常用的技术指标，如移动平均线（MA）和布林带（Bollinger Bands）。

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# 计算移动平均线
data['MA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
data['MA_100'] = data['Close'].rolling(window=100).mean()
data['MA_200'] = data['Close'].rolling(window=200).mean()

# 计算布林带
data['BB_upper'] = data['Close'].rolling(window=20).mean() + 2 * data['Close'].rolling(window=20).std()
data['BB_lower'] = data['Close'].rolling(window=20).mean() - 2 * data['Close'].rolling(window=20).std()

5. 数据可视化

使用 matplotlib 绘制股票价格走势和技术指标。

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import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制收盘价和移动平均线
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data['Close'], label='Close Price')
plt.plot(data['MA_50'], label='50-day MA')
plt.plot(data['MA_100'], label='100-day MA')
plt.plot(data['MA_200'], label='200-day MA')
plt.legend()
plt.title('Stock Price and Moving Averages')
plt.show()

# 绘制布林带
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data['Close'], label='Close Price')
plt.plot(data['BB_upper'], label='Upper Bollinger Band')
plt.plot(data['BB_lower'], label='Lower Bollinger Band')
plt.legend()
plt.title('Bollinger Bands')
plt.show()

6. 简单的价格走势分析

分析股票价格的走势，计算收益率等。

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# 计算日收益率
data['Daily_Return'] = data['Close'].pct_change()

# 绘制日收益率
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data['Daily_Return'], label='Daily Return')
plt.legend()
plt.title('Daily Return')
plt.show()

# 计算累积收益率
data['Cumulative_Return'] = (1 + data['Daily_Return']).cumprod()

# 绘制累积收益率
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(data['Cumulative_Return'], label='Cumulative Return')
plt.legend()
plt.title('Cumulative Return')
plt.show()

7. 使用机器学习进行预测（可选）

可以使用机器学习模型进行股票价格预测。这里是一个简单的示例，使用 scikit-learn 进行线性回归预测。

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from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 准备数据
X = data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y = data['Close']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

# 绘制预测结果
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(y_test.index, y_test, label='Actual Price')
plt.plot(y_test.index, y_pred, label='Predicted Price')
plt.legend()
plt.title('Stock Price Prediction')
plt.show()