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Python简单股票分析

这是一个关于Jupyter和Python中简单股票分析的教程。教程有两个版本：一个是Jupyter版本，另一个是Python版本。Jupyter还提供Jupyter Notebooks，之前称为iPython notebooks。而Python是一种解释型高级编程语言，以其简单易懂而闻名，特别适合想学习股票分析并成为量化分析师的初学者。这个教程是为那些希望学习Python编码进行股票市场分析的人设计的。然而，如果你已经有股票分析或Python编码的知识，这个教程可能不适合你。你可以在这里探索更高级的编码选项：https://github.com/LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant。

顺序从#1到#26。

你先学习第1个，然后按顺序进行。一旦你完成了，你就会知道如何用Python编写代码并理解金融和股票市场。:祝贺:

先决条件

Python 3.5+
Jupyter Notebook Python 3

依赖项

fix_yahoo_finance 或 yfinance
TensorFlow 1.10.0
Pandas
Numpy
ta-lib
matlibplot
sklearn

如何安装库

conda install -c ranaroussi yfinance

pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir

输入

选择一个你想分析的股票代码。

symbol = '...' <-- ... 输入一个股票代码

选择一个'开始'日期和'结束'日期，用于分析特定时间段。

start = '...' & end = '...' <-- 输入日期

示例

# 库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# fix_yahoo_finance用于获取数据 
import fix_yahoo_finance as yf
yf.pdr_override()

# 输入
symbol = 'AAPL' # 苹果公司
start = '2018-01-01'
end = '2019-01-01'
# 读取数据
df = yf.download(symbol,start,end)

# 查看列
df.head()

股票图表示例:

股票脚本示例

在DOS命令提示符下的'C:' 驱动器

找到你放置.py代码的位置

如何在命令提示符(cmd)或Windows PowerShell中运行Python脚本?

输入: python SimpleStockChartScripts.py

🍎 Python简单股票教程问题列表:

如何从雅虎、Quandl或其他网站获取数据?
如何抓取历史数据、基本面数据和新闻数据?
如何分析股票数据?
如何绘制趋势线?
如何使用技术分析和基本面分析?
如何添加并保存为csv文件?
如何自定义表格并绘制漂亮的图表?
如何为股票创建类和函数?
如何创建和运行脚本?
如何将统计学和时间序列应用于股票?
如何创建买入和卖出信号?
如何使用机器学习和深度学习进行股票预测?
如何创建简单的股票策略?
用于技术分析和获取历史股价的Python库示例。

:x: 如果代码无法加载或重新加载，请点击这里: :point_right: https://nbviewer.jupyter.org/
将链接粘贴到框中。

我尽量使其尽可能简单易懂,以理解金融数据以及如何使用Python语言分析数据。

如果你想学习不同的股票分析简单函数,请访问: https://github.com/LastAncientOne/100_Day_Challenge

如果你想学习更高级的股票分析或金融领域的不同语言,请访问: https://github.com/LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

如果你对金融深度学习或机器学习感兴趣,请访问: https://github.com/LastAncientOne/Deep-Learning-Machine-Learning-Stock

如果你想了解深度学习或机器学习背后的数学原理,请访问: https://github.com/LastAncientOne/Mathematics_for_Machine_Learning

阅读材料

https://www.investopedia.com/terms/s/stock-analysis.asp (基本股票分析)

https://www.investopedia.com/articles/investing/093014/stock-quotes-explained.asp (理解股票数据)

https://www.investopedia.com/terms/t/trendline.asp (理解趋势线)

作者

Tin Hang

免责声明

🔻 不要使用此代码进行股市投资或交易。股市是不可预测的。:chart_with_upwards_trend: :chart_with_downwards_trend: 然而,如果你对股市感兴趣,你应该阅读许多与股市、投资或金融相关的:books:书籍。你读的书越多,你就会理解得越多,获得的知识也就越多。另一方面,如果你对量化或机器学习感兴趣,请阅读有关:blue_book:金融工程、机器交易、算法交易和量化交易的书籍。