目錄

• 前言
• 一、tushare
• 二、股票數據預處理
• 三、輸出該股票所有收盤比開盤上漲3%以上的日期
• 四、輸出該股票所有開盤比前日收盤跌幅超過2%的日期
• 五、案例：跌幅買賣收益分析
• • 1 - 需求
  • 2 - 根據日期截取原始數據
  • 3 - 買入股票計算
  • 4 - 賣出股票計算
  • 5 - 收益計算
• 六、jupyter筆記

前言

• 之前我們已經把數據分析的前置學習好了，接下來我們通過tushare獲取股票數據並進行預處理

一、tushare

• tushare：舊官網地址、新官網地址
• tushare安裝
  

二、股票數據預處理

• 使用tushare的接口獲取股票的歷史數據：ts.set_token需要到官網注冊，然後在個人主頁中可以獲取到自己的token
  

• 將獲取到的數據保存到本地
  

• 刪除df中Unnamed的列數據
  

• 將trade_date轉為時間序列類型
  

• 將trade_date作為源數據的行索引
  

三、輸出該股票所有收盤比開盤上漲3%以上的日期

• (df['open'] - df['close']) / df['open'] > 0.03：可以將滿足條件的日期設為True，不滿足的為False
  

• 將boolean值作為源數據的索引
  

• 取出日期數據
  

四、輸出該股票所有開盤比前日收盤跌幅超過2%的日期

• 實現思路分析：因為今天的開盤需要跟前日的收盤比對，我們可以將close整體下移一位；這樣就可以將今日的開盤與昨日的收盤整合到同一行中
  

五、案例：跌幅買賣收益分析

1 - 需求

• 需求：假如我從2010年1月1日開始，每月第一個交易日買入1手股票，每年最後一個交易日賣出所有股票，到今天為止，我的收益如何？
• 分析
  • 時間節點：2010-2020
  • 一手股票：100支股票
  • 買：一個完整的年需要買入1200支股票
  • 賣：一個完整的年需要賣出1200支股票
  • 買賣股票的單價：均假設為開盤價

2 - 根據日期截取原始數據

3 - 買入股票計算

• 過濾出每個月第一個交易日的行數據
  
• 計算買入總價格
  

4 - 賣出股票計算

• 過濾掉2020年的數據：因為2020年我們只取到2月，並沒有到年底
  
• 賣出計算
  

5 - 收益計算

• 需要將2020年還持有的2手股票作為估值計算到總收益中：估值價格按2月最後一個交易日的前一個交易日的收盤價計算
  

六、jupyter筆記

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