一、获取历史行情数据

使用tushare库进行数据获取

http://tushare.org/trading.html#id2

import tushare as tsts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据

            open    high   close     low     volume    p_change  ma5 \
date
2012-01-11   6.880   7.380   7.060   6.880   14129.96     2.62   7.060
2012-01-12   7.050   7.100   6.980   6.900    7895.19    -1.13   7.020
2012-01-13   6.950   7.000   6.700   6.690    6611.87    -4.01   6.913
2012-01-16   6.680   6.750   6.510   6.480    2941.63    -2.84   6.813
2012-01-17   6.660   6.880   6.860   6.460    8642.57     5.38   6.822
2012-01-18   7.000   7.300   6.890   6.880   13075.40     0.44   6.788
2012-01-19   6.690   6.950   6.890   6.680    6117.32     0.00   6.770
2012-01-20   6.870   7.080   7.010   6.870    6813.09     1.74   6.832ma10    ma20      v_ma5     v_ma10     v_ma20     turnover
date
2012-01-11   7.060   7.060   14129.96   14129.96   14129.96     0.48
2012-01-12   7.020   7.020   11012.58   11012.58   11012.58     0.27
2012-01-13   6.913   6.913    9545.67    9545.67    9545.67     0.23
2012-01-16   6.813   6.813    7894.66    7894.66    7894.66     0.10
2012-01-17   6.822   6.822    8044.24    8044.24    8044.24     0.30
2012-01-18   6.833   6.833    7833.33    8882.77    8882.77     0.45
2012-01-19   6.841   6.841    7477.76    8487.71    8487.71     0.21
2012-01-20   6.863   6.863    7518.00    8278.38    8278.38     0.23

二、标准化

使用零均值归一化

这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

三、相似度计算

相似性使用余弦距离

我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。将某天行情开盘价，收盘价等指标想象成N维空间上的一个向量，则它和某个样本夹角越小，则它们越相似。

四、绘制图像

使用2020年7月15日收盘行情，计算历史上与哪些天行情最相似，并绘制结果如下：

从图中看到除去2020年7月15日附近行情，跟2019年3月上旬和4月上旬行情很相似。

五、分析

python代码

# @Time : 2020/7/16
# @Author : 大太阳小白
# @Software: PyCharm
# @blog：https://blog.csdn.net/weixin_41579863
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
top = 10
# 获取上证指数，并保存
# data = ts.get_hist_data('sh')
# print(data)
# data.to_excel('data.xlsx')
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 取出当天行情，要跟历史进行对比
today_quote = data.values[0, 1:]
his_data = data.values[1:, 1:].astype(np.float32)
# 使用零均值归一化，所以要计算历史数据的标准差和均值
quote_std = np.std(his_data, axis=0)
quote_mean = np.std(his_data, axis=0)
# 进行数据归一化
normal_his_data = (his_data - quote_mean)/quote_std
normal_today_quote = (today_quote - quote_mean)/quote_std
sim_array = np.zeros((len(normal_his_data), 1))
for index, normal_his_data_item in enumerate(normal_his_data):# 遍历计算余弦距离a_b = np.mat(normal_today_quote)*np.mat(normal_his_data_item).Ta = np.mat(normal_today_quote) * np.mat(normal_today_quote).Tb = np.mat(normal_his_data_item) * np.mat(normal_his_data_item).Tsim = a_b.A.astype(np.float32)/(np.sqrt(a.A.astype(np.float32)) * np.sqrt(b.A.astype(np.float32)))sim_array[index] = sim[0][0]
# 对结果进行降序排序，并获取topN的索引
top_n = np.argsort(sim_array, axis=0)[::-1][:top]
# 绘图
fig = plt.figure()
for top_index, value in enumerate(top_n):ax1 = fig.add_subplot(top/2, 2, top_index+1)ax1.set_title(data.values[value+1,0][0])row = value[0]y = his_data[row:row+20, 2][::-1]x = range(len(y))ax1.plot(x,  y)
plt.show()

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