我用python写了一套股票万金油，回报小雪下面给我吃！
2020年春。
H江畔的L地段，是众多跨国银行的Z区及Y洲总部所在地，Z国最具影响力的金融中心之一。受全球疫情影响，今年的春天比往年要来得冷清一些，大街上偶尔经过的孤单车辆和三两行人也少了些往日的匆匆。只有这华灯初上，霓虹闪烁，似是宣告着这座城市面对疫情的信心。
一栋高大的建筑物，外墙体是一副巨型广告屏。嗖！广告屏上一只欢快的礼花从底部冲向中间。啪！的一声，开了个满屏，似是要追赶春节的尾巴。其中一扇不起眼的窗户，19寸电脑显示屏上，红绿的代码焦急的闪烁着。屏幕前，是一位妙龄少女，居家的粉红暖靴，玉腿颀长水润，红格子裙配白色毛衣，体态玲珑，面容清新。
“不行，这太热了”，说完，妙龄少女抬起纤纤玉手，在手机里滑动和点击起来，“这只股票温度太高，不急着入手了”。
妙龄少女名叫小雪，19年在S市研究生毕业，入职P公司行政。
“王哥，这太神奇了，你是怎么用程序做到的？”
小雪提到的王哥此时正在键盘上一顿操作，绒布拖鞋、绿色裤衩、格子衬衫、倔强胡渣、蓬松头发、眼圈略黑。这位王哥正是我，我叫小王，住在小雪隔壁，是小雪大学时的学长。我们一起参加过大学生数学建模竞赛，拿过特等奖。大学毕业后我在B市做了一名外包公司程序员。19年底，外包合同到期，我从B市来S市碰碰运气，在朋友圈了解到小雪在L地段租房找合租，便过来投奔了她。
我忽然感受到耳旁一股兰香，“怎么做到的?其实过程挺有趣的。”
最近，小雪报了一个学堂网课，学习炒股，昨天我在客厅吃外卖时，看到她用表格软件在做一个反映股票当前热度的演算，下载数据、表格拖动等处理较为繁琐，便夸下海口，说我能用程序做一个，就像当年参加数学建模一样。
这会儿正美滋滋的给她演示成果。
“哥，说说嘛，怎么做的？讲细一点，不要太短，我后面课程里还有知识考核的。”
“其实也就是获取数据、处理数据、展示结果。”
1 获取数据
“如何获取数据呢？”
1.1 编程准备
我觉得她是真的想听听这个程序是怎么做的，要细讲起来估计也要到比较晚了，不知道会不会影响她休息。我寻思着。
“我现在不用Matlab了，毕业了这个语言没有市场，不像是当年做数学建模。M国的这个产品没准什么时候就封锁了。我现在用python，据说是最好的编程语言。我对TA很感兴趣。”
“记得有一位大家说过，抓住自己最有兴趣的东西，由浅入深，循序渐进地学。我在B市的时候就是用这种方法熟悉了Python。”
“所以，现在的问题变成了，如何用python获取股票等金融数据。有用python爬虫的，但很多时候遇到反爬，获取数据不稳定，也面临一定的授权问题。有几种Python语言的库或api，如：tushare、baostock、pandas_datareader和yahool财经api等,可以方便调用。我喜欢用tushare。”
“tushare库是开源免费的财经数据接口包。用这个包能几乎免费的获取到金融数据。”
“想要听听代码吗？”我回头问小雪。
小雪白藕般的手臂支撑着玉颜，娇躯随着浅浅的呼吸起伏，懒绒绒地睁大眼睛，“我想要”。
嗯，可能我讲的内容有点信息量，小雪在认真的消化。
Python的特点，使用包，要先引入包。我打开PyCharm软件，开始逐行讲起代码来。
# 引入包import tushare as ts# 定义ts_token# 可从推广连接 https://tushare.pro/register?reg=378233 获取ts_token = '50b60260a0b87536a2d0231f89b4d....'# 接入tushare apipro = ts.pro_api(ts_token)
“这样数据获取的编程准备工作就做完了”。
1.2 数据获取
接入tushare api后，我们的这个参数需要使用daily_basic接口，获取全部的股票每日重要的基本面指标。重点是要用到其中的pe和pb两个指标。pe是指市盈率，总市值/净利润，亏损的pe为空。pb是指市净率，总市值/净资产。
#引入包import datetime# 待获取数据的股票代码ts_code = ‘000001.SZ’# 获取多长时间的股票数据，如10年days = 365 * 10# 获取数据的日期范围# 终止日期设置为当前日期end_date = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d')# 起始日期设置为10年前start_date = (datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=days)).strftime('%Y%m%d')# 获取每日指标stock_data = pro.daily_basic(ts_code=ts_code, start_date=start_date, end_date=end_date,fields='ts_code,trade_date,close,turnover_rate,volume_ratio,pe,pb,total_mv')
这样数据获取完毕。这里面ts_code, trade_date, close, turnover_rate, volume_ratio, pe, pb, total_mv依次指TS股票代码、交易日期、当日收盘价、换手率、量比、市盈率、市净率，这些名称股票课程里面应该是有的。
2 处理数据
“如何处理数据呢？”小雪将吃完的辣条包装袋扔进略显拥挤的垃圾桶，并“呲呲”地从所剩无几的抽纸盒里拿出两张卫生纸，将辣条袋口渗出的油仔细的擦拭掉，又小心的将卫生纸放入桶里。“很久没吃过辣条啦。你屋里快没纸了。”
“还有很多在柜子里。”我略显尴尬，她知道什么了？
“如果操作过量，即使对市场判断正确，仍会一败涂地。”她用手掩着嘴笑了起来，银铃般的笑声在屋内回荡，似是能熔化这清冷的春，“股票学习群里有人说这是鲁迅说的。”
“鲁迅老师那时候有股票这事儿吗？”
2.1 股票温度
“小雪，你还记得我们学过概率论与数理统计这门课程吗？”
“好像学过。怎么了？”
“说来话长了，简单点讲。这门课程研究随机事件，就是我们事先不知道什么情况会发生的事件，比如，抛硬币，不知道硬币落地时哪面朝上。”
“帮忙桌上拿盒奶”，我喝了口奶，顿了顿，继续说到，“随机事件是可以数量化的，如硬币有花的一面为0，另一面为1。”
“为什么不能是一面为1，另一面为2呢?”
“呃，你说得对，也可以一面为1，另一面为2。有人因为一个量从0开始还是从1开始还大打出手过呢。总之，这种映射可以自己定义。数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。”
“说得有点远了，拉回来。我现在硬生生说两个概念，如果要引出这两个概念，要花费的比喻比较多。第一个概念是随机变量，直观理解为对随机事件一次观察结果的可能数值，它取到某个值是有一定的概率的。第二个概念是概率分布函数，可以理解为取值小于某个值的概率。”
“嗯，概率论与数理统计里好像是有这两个基本概念，前几节课就学了，到课程学完我都不理解是什么意思。你跟我说这个干嘛？”小雪不解的问。
“这个概率分布函数几乎就是你昨天算的股票温度。”
“这么神奇？我还以为这个温度是个新概念。”小雪挺了挺胸，来了精神。身前的小桌经不住挤压，自己“吱吱”地往前挪了挪。
“想想看，你们说的这个股票温度，反应的就是历史数据中，低于股票当前估值出现的概率。其实就是概率分布函数，取值小于某个值的概率。”
“哦，这样啊。不懂。有点懂。”小雪若有所思。
“概念上是一致的，形式上略有差别。我看了你昨天计算的公式。概率分布函数取值是0到1之间。你这个股票温度取值是0到100。其实就是pe和pb分别计算概率分布函数，然后求两个值的平均值，再乘以100，表现得就像一个温度的值一样。”
“温度越低，历史上低于当前估值的概率越小，股票价值越可能被低估。反之亦然。”
“我表哥老韭明天从C岛过来”，小雪漫不经心的刷着手机，“他是专门做金融投资的，最近做得很不顺利，亏了很多。”
“是韭菜盒子的那个老韭吗？看来名字很重要。”
“排行第九的老九。你刚刚说什么。”
“我说明天请他吃串。正好有个不解的问题想请教他。你昨天股票温度的公式里，也就是概率分布函数的计算中，要从样本中计算出均值和方差来，但每次使用的均值和方差对应的数据时间尺度都是不一样的。对应到现实情况，股票的价值其实是在变化的，离估算时刻时间越早，对当前价值估算影响可能越小，我觉得应该要引入等长的时间窗概念，在时间窗的范围内估算均值和方差。”
“又开始建模了，喜欢看你认真的样子。”小雪嫣然一笑间。似是因为这一笑，天地间万物复苏，春来到。
“但我不是这个行业的，不敢乱改这个模型。先用你那个公式做的。”
“是怎么实现的？”
2.2 编程准备
“要用到几个Python的库。”
“Numpy算矩阵的，我用它来计算均值、方差等。Scipy做科学计算的，我用它来计算概率分布函数。我发现公众号‘Python专栏’里有文章对这几个库都讲得较明白。”
我对着PyCharm的窗口逐行讲解。
#引入包import numpy as npimport scipy.stats as st
2.3 温度计算
“然后就是温度计算了。”
#引入包import numpy as npimport scipy.stats as st# stock_data变量是数据获取部分得到的每日指标值# 增加温度描述列，默认温度50度（0.5*100）stock_data['pe_temperature'] = 0.5stock_data['pb_temperature'] = 0.5# 计算每日温度for i in range(1, len(stock_data)): # 计算pe均值mean = np.mean(stock_data['pe'][0:(i + 1)])# 计算pe方差std = np.std(stock_data['pe'][0:(i + 1)], ddof=1)# 计算pe概率分布函数值stock_data['pe_temperature'].iloc[i] = st.norm.cdf(stock_data['pe'].iloc[i], loc=mean, scale=std)# 计算pb均值mean = np.mean(stock_data['pb'][0:(i + 1)])# 计算pb方差std = np.std(stock_data['pb'][0:(i + 1)], ddof=1)# 计算pb概率分布函数值stock_data['pb_temperature'].iloc[i] = st.norm.cdf(stock_data['pb'].iloc[i], loc=mean, scale=std)# 计算个股股票温度stock_data['temperature'] = (stock_data['pe_temperature'] + stock_data['pb_temperature']) * 50
3 数据展示
“噗哧”，小雪忍不住笑出了声,“你们宅男有福利了。”
“啥情况？”
“我们海上邻国开发出了‘机器人女友’。”
“UI咋样？”
“啥？”
“长得好看吗？好使吗？”
“外观与真人相比很逼真了。”小雪把手机翻过来，给我看看“机器人女友”长啥样。
“没有灵魂，我还是喜欢一双会流泪的眼睛。”
“你这话要是机器人公司的产品经理给开发说，估计产品会被邀请去爬山。你算完了吗？”
“算完了。”
“算的这么快，我怎么不知道。”
“你在手机上思考的时候，我就算完了。”
“好吧，你的结果怎么做成屏幕上那样效果的？”
“下面，我们进行数据展示。”
3.1 编程准备
“数据打印，我用matplotlib库。”
“又是库。”
“所以说Python是世界上最好的语言，没有安装一个库解决不了的问题。”
“一个不行呢？”
“那就再安装一个。”
“还不行呢？”
“再装一个。”
。。。
“这个库还是你那个‘Python专栏’公众号上了解的吗？”
“抢答正确。看看准备工作。”
# 导入matplotlib库import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocator
“这就完了？”
“导入库准备工作做完了。”
“好短啊。”
3.2 展示收工
“结果展示也很方便，我们把一只股票的股票温度与收盘价一起打印出来。看看这个代码。”
# 数据获取中得到的stock_data# 按照trade_date做一下排序，升序排列# 这样在便于按照时间从前到后的顺序展示出来stock_data.sort_values(by='trade_date', ascending=True, inplace=True)# 左轴fig, ax1 = plt.subplots()ax1.set_title('stock temperature')ax1.set_xlabel('time')ax1.set_ylabel('temperature')# 定义右轴ax2 = ax1.twinx()ax2.set_ylabel('close')# x轴共显示10个日期，避免文字相互覆盖data_length = stock_data.shape[0]xmajorLocator = MultipleLocator(data_length/10)ax1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)ax2.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)# 左轴数据，股票温度ax1.plot(stock_data['trade_date'], stock_data['temperature'], linestyle='--', marker='.', alpha=0.5, color='r', label='temperature')# 右轴数据，收盘价ax2.plot(stock_data['trade_date'], stock_data['close'], linestyle='-', marker='.', color='g', label='close')# 图示位置ax1.legend(loc='upper left')ax2.legend(loc='upper right')# 打印plt.show()
“运行，就得到了股票温度、收盘价-日期图如下。”
“这是单只股票的，我们把数据换成全市场的股票，就是江湖上流传的那张‘价值万金的图’。你觉得我画得好看吗？”
“嗯，有点饿了。为了奖励你，今天为你下面吃。”
“下面条吃那是极好的，荣幸之至。”说完，我的手终于离开了键盘。心里寻思着，小雪的课程里面还有很多需要Python编程实现的，我给她建立一个Python的代码版本库，需要什么我就实现什么，没准她报的课程还会请我讲讲内容的实现什么的，再弄个最近很火的视频号，做成教程，或许还能解决工作的事情。不过，这都不重要啦，重要的是。。。
小雪下的面条真好吃。
源码获取私信小编01
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