python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ,所以又称为box-jenkins模型.博克思-詹金斯法.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数.所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列

首先从东方财富网获取股票代码 再从网易财经下载股票历史数据 import requests import random from bs4 import BeautifulSoup as bs import time #import redis import re import json def get_stock_names(): """ 通过东方财富网上爬取股票的名称代码,并存入redis数据库和本地txt文档 """ rds = redis.

获取数据是数据分析中必不可少的一部分,而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一.鉴于此,我拾起了Python这把利器,开启了网络爬虫之路. 本篇使用的版本为python3.5,意在抓取证券之星上当天所有A股数据.程序主要分为三个部分:网页源码的获取.所需内容的提取.所得结果的整理. 一.网页源码的获取 很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手.只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码. import urllib.request url='http://quote.stockstar

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

本程序使用Python 2.7.6编写,扩展了Python自带的HTMLParser,自己主动依据预设的股票代码列表,从Yahoo Finance抓取列表中的数据日期.股票名称.实时报价.当日变化率.当日最低价.当日最高价. 因为Yahoo Finance的股票页面中的数值都有对应id. 比如纳斯达克100指数ETF(QQQ)http://finance.yahoo.com/q?s=qqq 当中实时报价的HTML标记为 <span id="yfs_l84_qqq">87.4

要做量化投资,数据是基础,正所谓"巧妇难为无米之炊" 在免费数据方面,各大网站的财经板块其实已提供相应的api,如新浪.雅虎.搜狐...可以通过urlopen相应格式的网址获取数据 而TuShare正是这么一个免费.开源的python财经数据接口包,已将各类数据整理为dataframe类型供我们使用. 主要用到的函数: 1.实时行情获取 tushare.get_today_all() 一次性获取当前交易所有股票的行情数据(如果是节假日,即为上一交易日,结果显示速度取决于网速) 2.历史

前一篇提到了与股票数据相关的可能几种数据情况,本篇接着上篇,介绍一下多个网页的数据爬取.目标抓取平安银行(000001)从1989年~2017年的全部财务数据. 数据源分析 地址分析 http://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vFD_FinancialGuideLine/stockid/000001/ctrl/2017/displaytype/4.phtml 在浏览器(PC上)中打开这个地址,就可以看到下图显示的财务数据.这个地址是一个通用格式:(

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

欢迎来到Python for Finance教程系列的第7部分. 在之前的教程中,我们为整个标准普尔500强公司抓取了雅虎财经数据. 在本教程中,我们将把这些数据组合到一个DataFrame中. 到此为止的代码: import bs4 as bs import datetime as dt import os import pandas_datareader.data as web import pickle import requests def save_sp500_tickers(): r

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第6部分. 在之前的Python教程中,我们介绍了如何获取我们感兴趣的公司名单(在我们的案例中是标准普尔500指数),现在我们将收集所有这些公司的股票定价数据. 到此为止的代码: import bs4 as bs import pickle import requests def save_sp500_tickers(): resp = requests.get('http://en.wiki

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第5部分.在本教程和接下来的几节中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及如何一次处理所有这些数据. 首先,我们需要一份公司名单.我可以给你一个清单,但实际上获得股票清单可能只是你可能遇到的众多挑战之一.在我们的案例中,我们需要一个标准普尔500公司的Python列表. 无论您是在寻找道琼斯公司,标准普尔500指数还是罗素3000指数,都有可能在某个地方发布了这些公司的帖子.你会

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分.在本教程中,我们将基于Adj Close列创建烛台/ OHLC图,这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念. 名为烛台图的OHLC图表是一种将开盘价Open,最高价High,最低价Low和收盘价Close数据全部集中在一个很好的格式中的图表.另外,它使得漂亮的颜色,并记住我告诉你关于美观的图表? 在之前的教程中已经涉及到了这一点: import datetime as dt i

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本系列转载自youtuber sentdex博主的教程视频内容 https://www.youtube.com/watch?v=19yyasfGLhk&index=4&list=PLQVvvaa0QuDcOdF96TBtRtuQksErCEBYZ手工翻译,有任何疑问可以在下方留言,我尽力回答~ 该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 汉化版视频:点击查看 正确的食用方法:文章大部分为机翻,修正了一些有明显不通顺的地方,能读懂大致意思即可,代码是最重要的,代码量不多很容易看懂 学习

前言: 编写一个爬虫脚本,用于爬取东方财富网的上海股票代码,并通过爬取百度股票的单个股票数据,将所有上海股票数据爬取下来并保存到本地文件中 系统环境: 64位win10系统,64位python3.6,IDE位pycharm 预备知识: BeautifulSoup的基本知识,re正则表达式的基本知识 代码: import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re def getHTMLText(url): t

文章实践主要来自于:https://mp.weixin.qq.com/s/FiKqb06nz0K0AD9VUWJapw 爬虫流程: 明确目的(哪些数据),确认网页可爬,查看源网页是否有需要的数据. bs4简介 Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式. python with方法-- with语句执行的解析: with context_expr() as var: doSomethin

题目:给定一个数组,它表示了一只股票的价格浮动,第i个元素代表的是股票第i天的价格.设计一个函数,计算出该股票的最大收益,注意,可以多次买入卖出,但下一次买入必须是在本次持有股票卖出之后.比如[1,7,2,3,6,7,6,7],最大收益为9,第1天买入,第2天卖出,然后第3天买入,第6天卖出,第7天买入,第8天卖出. 分析:该题目的难点在于可以多次买入和卖出. #1 找极值 股票交易取得良好收益的方法是低价买入,高价卖出,并且由于该股票可以多次买入卖出,所以应该在极小值点买入,极大值点卖出.如下

最近在做一个项目,需要用到股票的数据,我在网上查了很久,最终发现在股票数据上面还是tushare比较专业,而且对于将来做金融行业的大数据这一块的,tushare绝对是你的一个好帮手,所以下面我就简单介绍一下. 一.Tushare Pro简介 Tushare旧的版本运行了三年,在旧的版本运行了三年之后,Tushare Pro被发布,相对于之前的版本,它更加稳定质量更好,而且有了前三年的运行经验,Pro用起来更加流畅,而且将数据扩大到了股票.基金.期货.债券.外汇.行业大数据等区块链的数据,数据量更

python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据 最近工作太忙了,有一个星期没有更新文章了,本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果的,现在还没有把数据内的价值很好的发掘出来,留作下一期分享吧,争取挖掘出一些有实际投资参考的结论. 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具.片面两篇文章已