Python股票数据(python股票数据分析)
股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。
python构建数据获取方法是：
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。
怎么用python计算股票
作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。
如何用python获取股票数据
在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。
如何用python计算某支股票持有90天的收益率
首先你要先获得这支股票90天的数据，可以存在一个arry中。
然后计算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0]，如果要计算任意连续90天的话只要循环就可以了。
许多人更喜欢去做短线，因为短线刺激，无法承受长线持股待涨的煎熬，可是假如不会做短线，则可能会导致亏得更快。做T的秘籍大家一定很想知道，今天就给大家讲讲。
我准备了好处给大家，机构精选的牛股大盘点！希望大家不要错过--速领！今日机构牛股名单新鲜出炉！
一、股票做T是什么意思
现在市场上，A股的交易市场模式是T＋1，意思就是今天买的股票，只有明天才能卖出。
而股票做T，当天买入的股票在当天卖出，这就是股票进行T＋0的交易操作，投资人在可交易的一天通过股票的涨幅和跌停有了股票差价，在股票大幅下跌时赶紧买入，涨得差不多之后再将买入的部分卖出，就是用这种方法赚钱的。
假如说，在昨天我手里还有1000股的xx股票，市价10元/股。今天一大早发现该股居然跌到了9.5元/股，然后趁机买入了1000股。结果到了下午时，这只股票的价格就突然间大幅上涨到一股10.5元，我就急忙地以10.5/股的价格售出1000股，然后获取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差价，这就是做T。
但是，不是每种股票做T都合适！正常来说，那些日内振幅空间较大的股票，它们是适合去做T的，比如说，每日能有5%的振幅空间。想知道某只股票适不适合的，点开这里去看一下吧，专业的人员会为你估计挑选出最适合你的T股票！【免费】测一测你的股票到底好不好？
二、股票做T怎么操作
怎么才能够把股票做到T？正常情况下分为两种方式，分别为正T和倒T。
正T即先买后卖，投资手里，手里面赚有这款股票，在当天股票开盘的时候下跌到了最低点时，投资者买入1000股，等到股票变高的时候在高点，将这1000股彻底卖出，持有的总股票数还是跟以前一样，T＋0的效果这样就能够达到了，又能够享有中间赚取的差价。
而倒T即先卖后买。投资者通过严密计算得出，股票存在下降风险，因此在高位点先卖出手中的一部分股票，接着等股价回落后再去买进，总量仍旧有办法保持不变，然而，收益是会产生的。
比方投资者，他占有该股2000股，而10元/股是当天早上的市场价，觉得持有的股票在短时间内就会有所调整，，于是卖出手中的1500股，等股票跌到一股只需要9.5元时，这只股票差不多就已经能让他们感到满意了，再买入1500股，这就赚取了（10-9.5）×1500＝750元的差价。
这时有人就问了，那要如何知道买入的时候正好是低点，卖出的时候正好是高点？
其实有一款买卖点捕捉神器，它能够判断股票的变化趋势，绝对能让你每次都抓住重点，点开链接就能立刻领取到了：【智能AI助攻】一键获取买卖机会
应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
python读取财经数据
提取日期数据基本语法
from WindPy import w
w.start()
当出现.ErrorCode==-103说明没连接上，要start一下
w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)
opion 可选（period, 日期类型， 货币类型，前后复权）
提取财务数据基本语法
w.wss(security, fields, options = None)
提取板块日序列基本语法
w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)
提取板块日截面数据基本语法
w.wsee(sectorCode, fields, options=None)
提取宏观数据基本语法
w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)
1.日期序列基本语法
ts.get_hist_data(stock,start,end)
注意：1.stock不能是集合,只能单个股票 2.需要带上.sz或.sh 3.没有field，只能取出数据后再切除.
2.pro用法
pro.daily(code, start, end, fields)
tushare引用语句
弊端也很明显，一方面不能stock集合输入，一次只能调取一个股票对应数据，另一方面tushare虽是免费试用，但有权限限制。
基本语法
wb.get_data_yahoo(code, start, end)
wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)
没法添加fields, 虽能集合适用，但出来的索引挺奇怪的
推荐使用定义函数或用for循环批量获取数据
总体感觉wind api最舒服，但需要账号，mac也不能直接调用wind api。还是推荐tushare的pro用法。
小白学习中，请指教=v=