❶ 如何用python对一系列股票的macd进行判断
DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:=(DIF-DEA)*2;
忽略以上公式。
根据思路编写公式，修改公式。盘中预警，条件选股。公式解密，去除时间限制。鼠标点击下方
我
的
名
字
或（图
标）上，进入
可
看到
Q，订
制
公式
❷ 如何利用Python预测股票价格
预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。
纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。
❸ 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。
❹ 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
❺ 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗
问题不对，你拿股票当工科看了，理工学院里可没有一个股票分析专业。股票或者投资这行有两个特点，1.
除了市场数据必看，没有什么理论必看。理论跟你实际操作相比是垃圾，这么说不过分；2.
实际能赚钱的经验，没有人会公开的。公开会导致失效，会引来对手盘，没人会跟自己过不去。能赚钱的人基本也没什么兴趣出书或教课。所以，别嫌给你浇冷水，
如果你想要书籍或者课程的话，就在理工类里面挑一个接近投资的专业吧，比如
quants。自己没方向的话，恐怕想求助也难。我是做这个的，但完全是自己摸索。Python
是自学，股票分析也是自己攒经验值。我的博客或许能给你点启发:
Jacky
Liu's
Blog
,
但最多是启发而已。你得想出你自己的点子，然后自己去跟市场求证，谢谢
～
❻ 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。
❼ python怎么表示指数
其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期，我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。
图 1 a>1图 1 a>1
我们知道当0 ，指数函数 是单调递减的，当a>1 时，指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数，将a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
然后，利用numpy构造出自变量，利用上面定义的指数函数来计算出因变量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
有了自变量和因变量的一些散点，那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图，利用下面代码就可以实现
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中
def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
ax.plot(X, Y) #绘制指数函数
plt.show()
图 2 a=2
图2虽简单，但麻雀虽小五脏俱全，指数函数该有都有，接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观，这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类，在的时候我们已经用过了，这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。
图 3 a>1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a>1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
❽ 如何用python做回归 判断这个股票和股指间的关系
一个大项目的完成不是楼主以为的一天就能完成，通常会延续一年月乃至数年，看当时的风有多大了。所以去深究一天的盘口意义不是特别大。
大作手如果对大的基本面判断失误，筹码、发动时机控制不好，锁筹小伙伴背后捅刀子，走水出现大的老鼠仓，资金链出问题，碰到其他有钱任性的机构，老婆偷人枪杀儿子导致脑子短路等等鸡飞狗跳的事情，项目做折掉，从庄家变股东的可能性也是非常大的，以亿计的现金灰飞烟灭不过分分钟的事情。
===============================================================
A股的死穴——要赚钱必须涨，做多是唯一出路。
做庄的基本原理：比如5元的标的，在底部拿够筹码，配合风信，能做多高做多高，比如做到50块，然后就一路压低卖下来，卖到15块，乃至10块。总有人觉得够
便宜了会要的。
===============================================================
步骤1：做底仓，一般是先买到流通盘的30%。
具体做法就是在熊市末期，对着往上敲，然后亏本往下砸。卖1个，跟着会掉下来2-3个，接住。做底吸筹这个时间段有时会很长，视实际筹码的收集情况和大盘走势而定。
看下图成交量，主力第一注就是下在中间偏左点的位置，进而不断往震荡吸筹。那么大的成交量，你总不会觉得是公众交易者干出来的吧。
tip:标准底部的特征就是脉冲式放量缩量，公众交易者不参与任何震荡，切记。底部持续时间越长，筹码控制越集中，以后上涨的高度越高，即所谓的横有多长竖有多高。同时尽量挑选底部形态比较标准的标的，一年时间跨度以上的大圆弧底、复合头肩、矩形底最好。越漂亮的走势图形控盘度越高，筹码散乱的状态下往往代表着多方博弈。
❾ 如何用python获取股票数据
在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。