概述
本篇运用Python进行自选股的数据分析,帮助进行投资决策,分析用到以下两个模块:pandas(数据分析包);pandas_datareader(可以查询雅虎的股票数据接口)。
本篇参考了猴子老师的课程(统计概率思维:描述统计学),选取了5家美股和1家A股进行历史数据的分析,以下为其中3家的代码展示。
先导入所需的数据分析包,建立自选股的字典。
get_data_yahoo表示从雅虎数据源获取股票数据,获取百度2017年整年的股票数据。
因数据较多,我们先查看前5行的数据。数据包含开盘价、收盘价、最高价、最低价。
4. describe()#查看数据集描述统计信息
count为数据计数,即有多少条数据。
mean是平均值;std标准差 ; 之后分别是下界(最小值)、下四分位数(25%)、中位数(50%)、上四分位数(75%)、上界(最大值)。
5. 自定义函数,用于判断股票变化情况。函数中运用了 if elif else 条件语句。
6. 调用自定义函数,获取股票变化情况,百度整年整体上涨了39%,值得投资。
7. 导入图形绘制包 matplotlib.pyplot
7. 从图形上看 百度全年整体呈上升趋势,年底时有所下降。
8. 用相同的代码结构尝试分析A股情况,选取A股“中科曙光”。
9. 获取国内股票数据的方式是:“股票代码”+“对应股市”(港股为.hk,A股为.ss),‘中科曙光’:‘603019.ss’。从绘制的走势图可以看出,A股“中科曙光”的全年走势与百度相似。
10. 以下是对美股IBM的数据展示。
学会利用Python中的数据分析包可以进行投资数据分析,帮助我们进行投资决策,之后还将对pandas、pandas_datareader、matplotlib.pyplot等数据分析包的各项功能进行进一步了解和研究。
最后
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