使用python对股票数据分析预测

安装quandl

安装Pandas_Datareader

1、获取数据

import Pandas_Datareader.data as web

import datetime

start=datetime.datetime(2018,1,1)

end=datetime.datetime.now()

SZ000001=web.DataReader('000001.SZ','yahoo',start,end)

可以获取最高价，最低价，开盘价，收盘价，成交量价，调整后收盘价

高频次请求数据IP被BAN，可以利用缓存机制，将数据缓存到本地。

获取10年数据：

end = datetime.datetime.now()
start = end-10 * datetime.timedelta(days=365)

2、数据预处理

缺失值查找

df.isnull()/df.isnull().values/df.isnull().values.sum()

查看价格走势

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

df['Close'].plot()

3、数据规范化

$\hat{x}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$

(df-df.min())/(df.max()-df.min())

规范化的数据可以反映数据趋势。

df_min_max=(df-df.min())/(df.max()-df.min())
df_min_max.plot()

绘制蜡烛图

from mpl_finance import candlestick2_ohlc
year_2019=df['2019-06-03':'2019-07-10']
fig,ax=plt.subplots()
candlestick2_ohlc(ax,year_2019.Open,year_2019.High,year_2018.Low,year_2019.Close.width=.5,alpha=0.6)

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