金融量化分析【day112】:股票數據分析Tushare1

目錄

一、使用tushare包獲取某股票的歷史行情數據
二、輸出該股票全部收盤比開盤上漲3%以上的日期
三、輸出該股票全部開盤比前日收盤跌幅超過2%的日期
四、假如我從2010年1月1日開始，每個月第一個交易日買入1受股票，每一年最後一個交易日賣出全部的股票，到今天爲止，個人收益如何？

Tushare金融數據接口

Tushare是一個免費、開源的python測井數據接口包

1、 使用tushare包獲取某股票的歷史行情數據

一、實現代碼 

import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
%matplotlib auto

df = ts.get_k_data("600519", start="1988-01-01")
df.to_csv("600519.csv")

df = pd.read_csv("600519.csv",index_col='date',parse_dates=['date'])[['open','close','high','low']]
df

　二、輸出截圖

     ......

2、 輸出該股票全部收盤比開盤上漲3%以上的日期

一、代碼 

df[(df['close']-df['open'])/df['open']>0.03].index

二、輸出

3、 輸出該股票全部開盤比前日收盤跌幅超過2%的日期

一、答案

一、代碼

df[(df['open']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1)<=-0.02].index

二、輸出

二、shift說明

一、代碼

df['close'].shift(1)

二、輸出

4、 假如我從2010年1月1日開始，每個月第一個交易日買入1受股票，每一年最後一個交易日賣出全部的股票，到今天爲止，個人收益如何？

0、答案

一、代碼

df_monthly = df.resample('M').first()
df_yearly = df.resample('A').last()[:-1]
cost_money = 0
hold = 0
for year in range(2001, 2019):
    cost_money += df_monthly[str(year)]['open'].sum()*100
    hold += len(df_monthly[str(year)]['open']) * 100
    if year != 2018:
        cost_money -= df_yearly[str(year)]['open'][0] * hold 
        hold = 0
    print(cost_money)
    
cost_money -= hold * price_last

print(-cost_money)　

二、輸出

 三、打印df_yearly

df_monthly = df.resample('M').first()
df_yearly = df.resample('A').last()[:-1]
df_yearly['2001']

　　輸出

 四、打印df_monthly

df_monthly['2018']

　　

一、刪除首尾無用數據

一、代碼

price_last = df['open'][-1]
df = df['2001-9':'2018-9']
df

二、輸出

 

     .......

二、如何找每月的第一一個交易日？

一、代碼

df.resample('m').first()

二、輸出

 

     .........

三、如何找每一個年的最後一個交易日？

一、代碼

df.resample('3D').mean()
df.resample('A').last()[:-1]

二、輸出

  

      .........

切掉最後一行，是由於今年還沒到年末

三、df.resample('A').last()深刻

 

雖然顯示的是一天可是其實表明一年

 

這是每一年的最後一天，交易日不必定有這一天