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股票估值高适合买 2025-08-18 22:44:20

python股票数据分析源码

发布时间: 2021-07-13 12:58:32

A. python的量化代码怎么用到股市中

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前,我们需要先弄清楚两个问题:

  • 第一,A股市场上都有哪些行业;

  • 第二,各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何?

  • 第一个问题
    很好回答,我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法,输入get_instries(name='sw_l1')
    得到申万一级行业分类结果如下:它们分别是:【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

    第二个问题
    要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现,我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股,然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润,就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口:通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’),获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表,然后再调用查询财务的数据接口:get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润,最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响,我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

    我们已经获取到想要的行业数据了。接下来,我们需要进一步分析,这些行业都有什么样的增长特征。

    我们发现,在28个申万一级行业中,有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是:【农林牧渔,电子,食品饮料,纺织服装,轻工制造,医药生物,公用事业,交通运输,房地产,休闲服务,建筑装饰,电气设备,国防军工,计算机,传媒,通信,银行,汽车】;其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

    那么,自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢?结果是只有5个行业保持了基业长青,他们分别是医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车。(注:由于申万行业在2014年发生过一次大的调整,建筑装饰,电气设备,银行和汽车实际从2014年才开始统计。)

    从上面的分析结果可以看到,真正能够保持持续稳定增长的行业并不多,如果以扣非净利润为标准,那么只有医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业,实际投资中,就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是,一方面,能够从行业大格局层面避免行业下行的风险,绕开一个可能出现负增长的的行业,从而降低投资的风险;另一方面,也大大缩短了我们的投资范围,让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现

选好行业之后,下面进入选公司环节。我们知道,即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司,那么什么是好的公司呢,本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业,从它们中去筛选公司作为投资标的。

3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先,我们按照营业收入规模,筛选出以上5个行业【医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示:

结论

通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到:

  • 先选行业,再选公司,即使是从2015年股灾期间开始投资,至2018年5月1号,仍然能够获得相对理想的收益,可以说,红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

  • 在构建行业龙头投资组合时,净利润指标显著优于营业收入指标,获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

  • 市场是不断波动的,如果一个投资者从股灾期间开始投资,那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合,在近3年也只能获得12%左右的累计收益;而如果从2016年5月3日开始投资,那么至2018年5月2日,2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以,在投资过程中选择时机也非常重要。

出自:JoinQuant 聚宽数据 JQData

B. Python 如何爬股票数据

现在都不用爬数据拉,很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据,包括沪深A股行情数据,上市公司财务数据,场内基金数据,指数数据,期货数据以及宏观经济数据;或者Alpha特色因子,技术分析指标因子,股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据,不过这种比较贵,几万块一年吧

C. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

  • 方法一

    前期的数据抓取和分析可能python都写好了,所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户,正规的法子是华宝,国信,兴业这样愿意给接口的券商,但貌似开户费很高才给这权利,而且只有lts,ctp这样的c++接口,没python版就需要你自己封装。

  • 方法二

    是wind这样的软件也有直接的接口,支持部分券商,但也贵,几万一年是要的。


  • 方法三

    鼠标键盘模拟法,很复杂的,就是模拟键盘鼠标去操作一些软件,比如券商版交易软件和大智慧之类的。

  • 方法四

    就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改,不过T+1的规则下,预测准确率的重要性高于交易的及时性,花功夫做数据分析就好,交易就人工完成吧

D. python金融大数据分析 百度云盘pdf

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E. Python和金融分析的关系量化交易内容深度

Python是一种脚本语言,就是程序员用的代码语言。
Python的功能不可以说不大,在金融数据分析里面有着很方便的应用。
但是需要你专门去学Python,不然看到一堆代码只会懵逼。

F. 如何用python 取所有股票一段时间历史数据

各种股票软件,例如通达信、同花顺、大智慧,都可以实时查看股票价格走势,做一些简单的选股和定量分析,但是如果你想做更复杂的分析,例如回归分析、关联分析等就有点捉襟见肘,所以最好能够获取股票历史及实时数据并存储到数据库,然后再通过其他工具,例如SPSS、SAS、EXCEL或者其他高级编程语言连接数据库获取股票数据进行定量分析,这样就能实现更多目的了。

G. 如何用python 爬虫抓取金融数据

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。

为了减少干扰,我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分,然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式,findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息,并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的,下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

? 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符:[<空格> fv]

S 非空白字符:[^s]

[...] 字符集,对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组,里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的,也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些,看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据,会匹配出一些空白字符出来,所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total:匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last:整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后,我们可以打印几列数据看下效果,代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

H. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

个人觉得这问题问的不太对,说句不好的话,你是来搞编程的还是做股票的。


当然,如果题主只是用来搜集资料,看数据的话那还是可以操作一波的,至于python要怎么入门,个人下面会推荐一些入门级的书籍,通过这些书籍,相信楼主今后会有一个清晰的了解(我们以一个完全不会编程的的新手来看待)。

《Learn Python The Hard Way》,也就是我们所说的笨办法学python,这绝对是新手入门的第一选择,里面话题简练,是一本以练习为导向的教材。有浅入深,而且易懂。

其它的像什么,《Python源码剖析》,《集体智慧编程》,《Python核心编程(第二版)》等题主都可以适当的选择参读下,相信都会对题主有所帮助。

最后,还是要重复上面的话题,炒股不是工程学科,它有太多的变数,对于现在的智能编程来说,它还没有办法及时的反映那些变数,所以,只能当做一种参考,千万不可过渡依赖。


结语:pyhton相对来说是一种比较高端的学科,需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的,如果真的要学习,是需要很大的毅力去坚持下去的,而且不短时间就能入门了,要有所心理准备。

I. 如何快速上手使用Python进行金融数据分析

  1. 所说所有的变量都是对象。 对象在python里,其实是一个指针,指向一个数据结构,数据结构里有属性,有方法。

  2. 从面向对象OO的概念来讲,对象是类的一个实例。在python里很简单,对象就是变量。

  3. class A: myname="class a" 上面就是一个类。不是对象 a=A() 这里变量a就是一个对象。

  4. 它有一个属性(类属性),myname,你可以显示出来 print a.myname 所以,你看到一个变量后面跟点一个小数点。