⑴ 如何用python計算某支股票持有90天的收益率
defget(self,get,money):
print「ATM:」
print「yourmoneyis+「,self.get,」%aday
self.today=self.money*(self.get/100)+self.money
print「nowyouhave」,self.today
self.tomorrow=self.today*(self.get/100)+self.today
print「tomorrowyouwellhave」,self.tomorrow
get(50,10000)
這個代碼會給你1天後和2天後的余額，如果要顯示九十天，還請您自己打完
⑵ 如何利用Python預測股票價格
預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。
純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。
⑶ 怎麼用python計算股票
作為一個python新手，在學習中遇到很多問題，要善於運用各種方法。今天，在學習中，碰到了如何通過收盤價計算股票的漲跌幅。
第一種：
讀取數據並建立函數：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二種：
利用pandas裡面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三種：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
總結：python是一種非常好的編程語言，一般而言，我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想，但是，眾所周知，python中裡面的有很多科學計算包，裡面有很多方法可以快速解決計算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法，提高運算速度。
⑷ 怎麼開始python 在股票中的一些使用技巧
（1）設置環境變數:我的電腦-右鍵-屬性-高級-環境變數 在Path中加入
;c:\python26 （注意前面的分號和路徑）
（2）此時，還是只能通過"python *.py"運行python腳本，若希望直接運行*.py，只需再修改另一個環境變數PATHEXT:
;.PY;.PYM
3，測試是否安裝成功
cmd進入命令行 輸入python –v 若是輸出版本信息，則表示安裝完畢
4，建一個hello.py
print ("hello world")
5,cmd 進入命令行 找到文件路徑 hello.py
會輸出"hello world"
6,接受用戶輸入
x= input("x:")
y= input("y:")
print (x * y)
⑸ python對股票分析有什麼作用
你好，Python對於股票分析來說，用處是很大的
Python，用數據軟體分析可以做股票的量化程序，因為股票量化是未來的一種趨勢，能夠解決人為心理波動和沖動下單等不良行為，所以學好python量化的話，那麼對股票來說有很大很大幫助
⑹ 問一個Python分析股票價格的問題......
你先把價格按日期排序之後變成一個list的話，比如：
price=[70,74, 73, 72, 71,75]
你可以這么辦：
operations=[]
isLong=False
for i in range(len(price)-1):
if(not isLong):
if(price[i]<price[i+1]):
print "Go long on day " + str(i)
operations.append(-1);
isLong=True;
else:
operations.append(0);
else:
if(price[i]>price[i+1]):
print "Go short on day " + str(i)
operations.append(1);
isLong=False;
else:
operations.append(0);
if(isLong):
print "Go short on day " + str(len(price)-1)
operations.append(1)
else:
operations.append(0)
ProfitPerShare=0
for i in range(len(price)):
ProfitPerShare+=price[i]*operations[i]
print "Summary profit per share: "+str(ProfitPerShare)
這裡面就是說，如果你是空倉，那麼如果明天比今天高就買，否則明天買就比今天買更劃算；如果你不空倉，那麼如果明天比今天價低你就要清倉，否則明天賣就會更劃算。然後用一個叫operations的list來記錄你每天的操作，-1表示買，0表示沒有，1表示賣，所以最後可以計算每股獲得的收入price[i]*operations[i]的總和。
⑺ 怎樣用python處理股票
用Python處理股票需要獲取股票數據，以國內股票數據為例，可以安裝Python的第三方庫：tushare；一個國內股票數據獲取包。可以在網路中搜索「Python tushare」來查詢相關資料，或者在tushare的官網上查詢說明文檔。
⑻ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎
概率炒股法：
用python獲取股票價格，如tushare，如果發現股票當天漲幅在大盤之上（2點30到2點50判斷），買入持有一天，下跌當天就別買，你可以用概率論方法，根據資金同時持有5支，10支或20支，這樣不怕停盤影響，理論上可以跑贏大盤。
還有一種是操作etf，如大盤50 etf,300 etf,中小板etf,創業板etf，當天2.30分判斷那個etf上漲就買入那支，不上漲什麼都不買，持有一天，第二天如是。
⑼ python怎麼分析所有股票
在 Python的QSTK中，是通過 s_datapath 變數，定義相應股票數據所在的文件夾。一般可以通過 QSDATA 這個環境變數來設置對應的數據文件夾。
具體的股票數據來源，例如滬深、港股等市場，你可以使用免費的WDZ程序輸出相應日線、5分鍾數據到 s_datapath 變數所指定的文件夾中。然後可使用 Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess進行數據訪問。
⑽ 如何用python代碼判斷一段范圍內股票最高點
Copyright © 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved
登錄
python+聚寬 統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間 原創
2019-10-12 09:20:50
開拖拉機的大寶
碼齡4年
關注
使用工具pycharm + 聚寬數據源，統計A股市場個股在某時間段的最高價、最低價及其時間，並列印excel表格輸出
from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)
# 聚寬數據賬戶名和密碼設置
auth('username','password')
#獲取A股列表，包括代號，名稱，上市退市時間等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])
# 獲取股票代號
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
# 獲取股票名稱
stocknames = pd2['display_name']
start_date = -01-01'
end_date = -12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表頭列
# 為："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)
result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("執行完畢！