为什么要对数据进行分析,数据从哪些方面分析
前言使用计算机编程语言开发一个股票项目。
项目地址：
https://github.com/pythonstock/stock
相关资料：
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/category/7076584
主要使用开发语言是python。
使用的解放运动库是熊猫、tushare、TensorFlow、龙卷风等。
本文的原文连接是：http://blog . csdn . net/free web sys/article/details/78291346
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1,研究股票数据参考下大蟒处理股票市场数据：
英文版：
用计算机编程语言进行股票市场数据分析的介绍（第一部分)
https://nt卫报。WordPress。com/2016/09/19/简介-股票-市场-数据-python-1/
用计算机编程语言进行股市数据分析的介绍（第二部分)
https://nt卫报。WordPress。com/2016/09/26/简介-股票-市场-数据-python-2/
中文版：
计算机编程语言股市数据分析教程——学会它，或可以实现半"智能"炒股（第一部分)
https://yq.aliyun.com/articles/66878
计算机编程语言股市数据分析教程——学会它，或可以实现半"智能"炒股（第二部分)
https://yq.aliyun.com/articles/66817
发现这个代码是基于美国美国yahoo公司公司财经的很就以前的代码根本不能运行。
所以跑起来没有啥意义。
于是研究使用优矿美国石油学会(美国石油协会)进行下简单的数据分析。
2,代码实现：进口熊猫当PD进口熊猫。io。数据作为web导入matplotlib。py plot as pltimport datetime import numpy as NP start=datetime。datetime(2016，1，1)end=日期时间。约会。今天()-日期时间。时间增量(天数=1)#昨天.# IOError回溯(最近一次调用last)# apple=web .DataReader(AAPL ，雅虎，开始，结束)#以【平安银行】为例：out_data=DataAPI .MktEqudGet(secID=u000001 .XSHE ，beginDate=start，endDate=end，pandas=1)print(start，end)# openPrice float今开盘#最高浮动价格最高价#最低浮动价格最低价#收盘价浮动今收盘#周转率浮动成交量#营业额浮动成交金额#交易金额整数成交笔数#周转率浮动日换手率# 重新设置指数和数据。out_data=pd .数据框({ 开盘价:out _ data[开盘价).值，最高价:out _ data[最高价].值，最低价:out _ data[最低价].值，收盘价:out _ data[收盘价].值， turn overvol :out _ data[ turn overvol ].值，翻转值:out _ data[翻转值].值，交易金额:out _ data[交易金额].值，超量程:out _ data[超量程].values}，index=out_data[tradeDate].值)print(####### len:，len(out_data))figsiz_all=(18，4)# .支线剧情(1，3，figsize=(9，3)，sharey=True)PLT。figure()out _ data[收盘价].plot(grid=True，figsize=figsiz_all，title=收盘价)# # # # # # # # # # # # #计算今日收盘价回归# # # # # # # # # # # # # # # # # PLT。图()#在新创建一个图表。out _ data[ return ]=NP。log(out _ data[收盘价]/out _ data[收盘价].shift(1))# print(out _ data。head())out _ data[ return ].plot(grid=True，figsize=figsiz_all，title=收盘价回报)# # # # # # # # # # # # # #计算今日收盘价波动# # # # # # # # # # # # # # # # # out _ data[ 25d ]=PD。rolling _ mean(out _ data[收盘价]，window=25)out _ data[ 50d ]=PD。rolling _ mean(out _ data[收盘价]，window=50)print(out _ data。head(n=2))PLT。图()#在新创建一个图表。out_data[[closePrice ， 25d ， 50d]].plot(grid=True，figsize=figsiz_all，title=25d 50d )其中使用美国石油学会(American Petroleum Institute)数据API .MktEqudGet获得的是平安银行(000001.XSHE)的股票数据。
相关的参数说明：
https://uqer.io/data/browse/0/?页面=1
输入开始时间，结束时间。返回的是一个蟒蛇熊猫的数据帧对象。
使用
out _ data[ return ]=NP。log(out _ data[收盘价]/out _ data[收盘价].shift(1))用【今日收盘价格】/【昨天收盘价格】得出的一个回归值。
使用
out _ data[ 25d ]=PD . rolling _ mean(out _ data[收盘价]，window=25)out _ data[ 50d ]=PD . rolling _ mean(out _ data[收盘价]，window=50)计算移动平均线。
计算结果表明：
3.总结熊猫对股票数据的处理非常方便。
你可以计算数据。同时，plt用于图形可视化。
同时在uqer.io上测试就方便多了。
但是因为uqer.io不能存储数据(需要pro版)，所以只能计算。
但是它也有一个优点，就是可以模拟事务的实现。测试自己的算法思路？
接下来，学习tushare报告的表示。uqer.io上面用的lib库不是很全面。
各有各的API，各有各的优缺点。
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