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  • python模拟股票的数据分析

股票分析

需求:股票分析

  • 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。
  • 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。
  • 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。
  • 假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止,我的收益如何?
 
import tushare as ts
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import numpy as np
 
#获取某只股票的历史行情数据
#code:字符串形式的股票代码
df = ts.get_k_data(code='000893',start='2000-01-27')

 
#将互联网上获取的股票数据存储到本地
df.to_csv('./jiaomei.csv')#调用to_xxx方法将df中的数据写入到本地进行存储

 
#将本地存储的数据读入到df,自动添加了索引
df = pd.read_csv('jiaomei.csv')
df.head()

 
#删除df中指定的一列
df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True) #删除每一行的labels列
 
#查看每一列的数据类型
df.info()

 
#将date列转为时间序列类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
 
#将date列作为源数据的行索引
df.set_index('date',inplace=True)

捕获上涨和下跌的日期

 
#输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期
#伪代码:(收盘-开盘)/开盘 > 0.03
(df['open'] - df['close']) / df['open'] > 0.03

#在分析的过程中如果产生了boolean值则下一步马上将布尔值作为源数据的行索引
 #如果布尔值作为df的行索引,则可以取出true对应的行数据,忽略false对应的行数据
df.loc[(df['open'] - df['close']) / df['open'] > 0.03] #获取了True对应的行数据(满足需求的行数据)

df.loc[(df['open'] - df['close']) / df['open'] > 0.03].index #df的行数据 

 
#输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期
#伪代码:(开盘-前日收盘)/前日收盘 < -0.02
(df['open'] - df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1) < -0.02  #shift[1]表示下移一行
#将布尔值作为源数据的行索引取出True对应的行数据
df.loc[(df['open'] - df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1) < -0.02]

df.loc[(df['open'] - df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1) < -0.02].index

  • 需求:假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止,我的收益如何?
  • 分析:
    • 时间节点:2010-2020
    • 一手股票:100支股票
    • 买:
      • 一个完整的年需要买入1200支股票
    • 卖:
      • 一个完整的年需要卖出1200支股票
    • 买卖股票的单价:
      • 开盘价
 
new_df = df['2010-01':'2020-02']

买股票需要找到每个月的第一个交易日的行数据

 
#买股票:找每个月的第一个交易日对应的行数据(捕获到开盘价)==》每月的第一行数据
#根据月份从原始数据中提取指定的数据
#每月第一个交易日对应的行数据
df_monthly = new_df.resample('M').first()#数据的重新取样

可以看到这里的索引出现的偏差,但是后面的数据是没有问题的

 
#买入股票花费的总金额
cost = df_monthly['open'].sum()*100
93359.50000000001
 
#卖出股票到手的钱
#特殊情况:2020年买入的股票卖不出去
new_df.resample('A').last()
#将2020年最后一行切出去
df_yearly = new_df.resample('A').last()[:-1]
df_yearly

 
#卖出股票到手的钱
resv = df_yearly['open'].sum()*1200
81811.19999999998
 
#最后手中剩余的股票需要估量其价值计算到总收益中
#使用昨天的收盘价作为剩余股票的单价
last_monry = 200*new_df['close'][-1]
#计算总收益
resv+last_monry-cost
-10965.300000000032 亏了,,,,,

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