Python股票交易量化实例

以茅台为例，NUMPY+Pandas+MATPLOYLIB

#导入工具包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts#获得近六年历史数据
df=ts.get_k_data('600519',start='2015-01-01')
df.to_csv('600519.csv') #保存#读取数据
df=pd.read_csv('600519.csv',index_col='date',parse_dates=['date']) #指定时间为索引列，并把时间字符串改成时间对象
df=df[['open','close','high','low']] #选取其中的需要的几列,这里两句其实可以合并成一句#收盘比开盘上涨3%的股票
df[(df['close']-df['open'])/df['open']>=0.03].index
#次日开盘比前日收盘跌幅小于2%
df[(df['open']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1)<=-0.02].index #df.shift(1) shift把除索引的部分往下移一位#策略实践
#每月1月1日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，收益如何？
df=df['2015-03':'2021-3']
df_momthlt=df.resample('BMS').first() #business month start
df_yearly=df.resample('A').last() cost_money=0
hold=0
for year in range(2015,2021):cost_money += df_monthly[str(year)]['open'].sum()*100hold +=len(df_monthly[str(year)]['open'])*100cost_money -=df_yearly[str(year)]['open'][0]*hold if year !=2021:hold=0else:cost_money=cost_money+hold*df['open'][:-1][0]  print(year)print(-cost_money)

最后输出结果

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