从贵州茅台上市的第一天起,每天买一手茅台能够盈利多少?-利用python进行茅台股票数据分析(未统计分红和配股数据)

1.使用tushare获取2000至今的股票数据

1)首先, 使用前我们在tushare pro上注册一下,获取一个token,用来访问接口。

2)其次,查询到贵州茅台对应的股票代码为600519

然后,开始编写代码,代码如下:

import tushare as ts
import pandas as pdtoken='c09c*****8c'
pro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code = '600519.SH',start_date = '20000101', end_date= '20200723')
#df.to_csv('000519.csv')
df.head()

2.查看获取到的数据如下:

可以看到已经获取了股票数据,但是存在一个问题,结果是按照交易日期降序排列的,这个和我们计算均线的方式是不同的。因此需要将获取到的数据,按照交易日期递增排列

3.按照日期排序

df = df.sort_values('trade_date')

4.获得数据输出如下:

5.从上市开始,到20200723,每天买入一手,共买入多少股票?

持有的股票数即为:df的长度*100/手,代码为: len(df)*100

6.从上市开始,到20200723,每天买入一手,共花了多少钱?

遍历df数据集,按照每天1手的操作买入股票,统计至2020723日,共买入多少股票,总花费多少?

总花费为:当天的收盘价*100的累加,代码中使用total_cost来表示

代码如下:

for i in range(0, len(df)):total_cost = total_cost + df.iloc[i, 5] * 100

7.从上市开始,到20200723,每天买入一手,一共赚了多少钱?

赚的钱数=最后一天的持仓的金额(total_value)-总花费的钱数(total-cost)

   持仓金额:

total_value = len(df)*100*(df.iloc[len(df)-1, 5])

 赚的钱数:

(total_value - total_cost)

算一下吧,看看每天一手茅台的话,能够赚多少钱,我算了一下,好像有5个亿~~

8.这样操作的收益率是多少?

收益率=赚的钱数/本金, 我计算了一下好像是5倍多~

9.如何获取例子中的股票数据?

就到这里了,使用自己编写程序,进行数据分析,可使用tushare等免费的数据接口。 使用tushare pro 数据需要免费注册,取得token。点击免费注册获取token或者https://tushare.pro/register?reg=287337,免费注册,获取token。

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