时间序列分析之股票分析入门（一）

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内容目录：时间序列 Python实现

时间序列——股票分析入门获取股票数据

时间序列——股票分析入门

    目前，获取股票数据的渠道有很多，而且基本上是免费的，比如，行情 
软件有同花顺、东方财富等，门户网站有新浪财经、腾讯财经、和讯网等。 
Python也有不少免费的开源api可以获取交易行情数据，如pandas自带的 
库，tushare和baostock等。由于pandas库不再支持yahoo数据库后变 
得很不好用，而baostock最早记录的数据是2006年，因此本文主要讲讲如 
何使用tushare获取股票交易数据和可视化分析，tushare基本上记录了股 
票自上市之日起所有的日交易数据，是目前分析国内A股（支持其他非股票行 
情数据，如期货）比较好用的开源接口。

获取股票数据

0_1

使用tushare包的get_hist_data('')函数来获取股票交易数据，具体可以通过命令help(ts.get_hist_data)了解函数和参数含义。

import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.ticker as ticker
from mpl_finance import candlestick2_ochl
data=ts.get_hist_data('002115')
data=data.iloc[:,1:]
data.head()
data.index=pd.to_datetime(data.index)

显示结果：

Out[2]: 
            high  close   low  ...      v_ma5     v_ma10     v_ma20
date                           ...                                 
2020-04-22  9.67   9.65  9.44  ...  141323.04  221818.26  215873.91
2020-04-21  9.57   9.56  9.41  ...  177963.39  240545.90  221940.49
2020-04-20  9.68   9.63  9.45  ...  195733.58  259686.87  226655.42
2020-04-17  9.77   9.49  9.46  ...  199176.87  260217.42  228673.13
2020-04-16  9.63   9.58  9.43  ...  235355.33  262151.49  233287.14

0_2

#收盘价格
close=data.close
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
fig1 = plt.figure(figsize=(18,10))
plt.plot(close['2016'],linewidth=3)
plt.plot(close['2017'],'k',linewidth=3)
plt.plot(close['2018'],'r--',linewidth=3)
plt.plot(close['2019'],'b-',linewidth=3)
plt.grid(True,axis='y')
plt.title('湖南黄金2016-2019年收盘价曲线',fontsize='20',fontweight='light') 
plt.xlabel('日期',fontsize=15)
plt.ylabel('价格',fontsize=15)

显示结果：

    从图上可以湖南黄金在2017-10-2020-01经历了一波大牛市，股票价格增长1倍，涨幅为100%，但是如果你没有把握机会，结果一不小心有回到了解放前。

0_3

#三种成交量对比
v_ma5=data.v_ma5
v_ma10=data.v_ma10
v_ma20=data.v_ma20
fig2 = plt.figure(figsize=(22,10))
plt.plot(v_ma5,c='r',label='5日平均成交量',linewidth=3)
plt.plot(v_ma10,c='b',label='10日平均成交量',linewidth=3)
plt.plot(v_ma20,c='black',label='20日平均成交量',linewidth=3)
plt.legend(loc='best')
plt.title('湖南黄金2016-2019年三种价格曲线对比图',fontsize='20',fontweight='light')
plt.xlabel('日期',fontsize=15)
plt.ylabel('价格',fontsize=15)
plt.grid(True,axis='both')

0_4

#三种价格对比
close=data.close
high=data.high
low=data.low
fig3 = plt.figure(figsize=(22,10))
plt.plot(close,c='r',label='收盘价',linewidth=3)
plt.plot(high,c='silver',label='最高价',linewidth=3)
plt.plot(low,c='black',label='最低价',linewidth=3)
plt.legend(loc='best')
plt.title('湖南黄金2016-2019年三种价格曲线对比图',fontsize='20',fontweight='light') 
plt.xlabel('日期',fontsize=15)
plt.ylabel('价格',fontsize=15)
plt.grid(True,axis='both')

显示结果：

0_5

#收盘价格核估计的图
close.describe()
plt.hist(close,20)
import seaborn as sns 
sns.kdeplot(close)
sns.distplot(close,color="g")
plt.grid(True,axis='both')

显示结果：

0_6

#K线图
begin_time = '2018-10-24'
end_time = '2019-4-24'
code = "601988"
df = ts.get_hist_data(code, start=begin_time, end=end_time)
df = df.sort_index(0)
df_idx = df.index.values
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 12)) 
candlestick2_ochl(ax = ax, 
                 opens=df["open"].values, closes=df["close"].values,
                 highs=df["high"].values, lows=df["low"].values, 
                 width=0.75, colorup='r', colordown='g', alpha=0.75)

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(20))
# 设置自动格式化时间。
def mydate_formatter(x,pos):
    try:
        return df_idx[int(x)]
    except IndexError:
        return ''
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(mydate_formatter))

plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
ax.grid(True)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.title('湖南黄金（股票代码：002115）半年以来的K线图',fontsize='20',fontweight='light') 
plt.xlabel('日期',fontsize=15)
plt.ylabel('价格',fontsize=15)
plt.show()