⑴ 新人发帖求助,python使用tushare股票分析包方法报错
阿谁粉包的粉碗和单杯粉碗根基是个放置,仍是用双杯的粉碗做咖啡就可以,我一般用双杯粉碗只接一杯咖啡,因为1817的双杯粉量自己就不多单杯粉量就更少,再加上水温失踪的快。所以用双杯碗做一杯仍是能接管的。单杯太淡咯!
⑵ 炒股怎么看上市公司详细的财务报表,去哪里看
查看详细财务报表,有以下几种方式:
在线量化研究平台,BigQuant - 你的人工智能量化平台,可以获取常用的关键财务数据,并且能够返回标准化的整理好了的多只股票多年时间的财务数据,可以直接拿来开发策略。
直接去上市公司网站获取财务报表,一般为pdf格式。
在新浪财经、东方财富、同花顺财经网站上获取上市公司财务报表,一般都有财务报告全文。
在数据商那里获取财务报表,比如Wind资讯--中国领先的金融数据和分析工具服务商。
一些开源的数据包获取财务信息,如TuShare -财经数据接口包,只不过不是详细的财务报表,而是关键的财务数据。
通过关键指标快速把握公司财务的方法:
一、先看业务,具体看“营业收入增长率”、销售毛利率、净利润增长率这3个指标。
通过营业收入增长率可以看出公司的营收是在增长还是下滑,判断业务扩张性;通过销售毛利率可以反映公司主营业务是否健康;通过净利润增长率可以分析公司整体经营盈利能力强弱。
二、其次看资产和现金流,具体看资产负债率、经营活动产生的现金流净额这2个指标。
通过资产负债率可以判断公司资产健康情况,这涉及到举债是否过度,或者依旧稳健;通过经营活动产生的现金流净额,可以判断公司经营现金流充裕情况,现金流不断裂是一家公司存活的关键保证。
三、最后,分析净资产收益率ROE指标。
净资产收益率是一个很有效的判断公司价值的指标,也被很多投资大佬推崇,比如巴菲特就曾特意强调过。
具体的使用方法比如:从全部上市公司中筛选出连续10(或者5)年以上,每年净资产收益率都保持在15%以上的股票,那筛选出来的这些,就是公司经营一贯稳定、业绩持续增长的优质标的。
这样,也就通过6个指标,就可以掌握了上市公司财报的基本情况,对公司财务做出基本的判断了。
⑶ tushare的接口怎么样使用
一、安装TuShare
方式1:pip install tushare
方式2:访问https://pypi.python.org/pypi/tushare/下载安装
方式3:将源代码下载到本地python setup.py install
二、升级TuShare
1、先查看本地与线上的版本版本号:
pip search tushare
2、升级TuShare:
pip install tushare --upgrade
确认安装成功
import tushare as ts
print ts.__version__
import tushare as ts
df = ts.get_hist_data(‘600848’)
ts.get_hist_data(‘600848’,ktype='W‘) #获取周k线数据
ts.get_hist_data('600848’,ktype='M‘) #获取月k线数据
ts.get_hist_data('600848’,ktype='5‘) #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848’,ktype='15‘) #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848’,ktype='30‘) #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data('600848’,ktype='60‘) #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data('sh’)#获取上证指数k线数据,其它参数与个股一致,下同
ts.get_hist_data(‘sz’)#获取深圳成指k线数据 ts.get_hist_data(‘hs300’)#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data(‘sz50’)#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data(‘zxb’)#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data(‘cyb’)#获取创业板指数k线数据
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取历史分笔数据
df = ts.get_tick_data(‘000756','2015-03-27’)
df.head(10)
Python财经数据接口包TuShare的使用
获取实时分笔数据
df = ts.get_realtime_quotes(‘000581’)
print df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
返回值说明:
0:name,股票名字
1:open,今日开盘价
2:pre_close,昨日收盘价
3:price,当前价格
4:high,今日最高价
5:low,今日最低价
6:bid,竞买价,即“买一”报价
7:ask,竞卖价,即“卖一”报价
8:volumn,成交量 maybe you need do volumn/100
9:amount,成交金额(元 CNY)
10:b1_v,委买一(笔数 bid volume)
11:b1_p,委买一(价格 bid price)
12:b2_v,“买二”
13:b2_p,“买二”
14:b3_v,“买三”
15:b3_p,“买三”
16:b4_v,“买四”
17:b4_p,“买四”
18:b5_v,“买五”
19:b5_p,“买五”
20:a1_v,委卖一(笔数 ask volume)
21:a1_p,委卖一(价格 ask price)
…
30:date,日期
31:time,时间
⑷ 学python能做什么
Python第三方模块众多,下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块,主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面,主要内容如下:
1.爬虫:
相信大部分人都用Python爬过数据,目前来说,比较流行的框架是scrapy,对爬取数据来说,简单方便了不少,只需要自己添加少量的代码,框架便可启动开始爬取,当然,还有简单地爬虫包,像requests+BeautifulSoup,对于爬取简单网页来说,也足够了:
如果你想要学好Python最好加入一个好的学习环境,可以来这个Q群,首先是629,中间是440,最后是234,这样大家学习的话就比较方便,还能够共同交流和分享资料
2.数据处理:
numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便,线性代数、科学计算等,利用numpy处理起来非常方便,pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件,像excel,csv等,是分析数据的利器:
3.可视化:
这里的包其实也挺多的,除了我们常用的matplotlib外,还有seaborn,pyecharts等,可以绘制出各种各样类型的图形,除了常见的线图、饼图和柱状图外,还可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等,美观大方,所需的代码量还少,更容易上手:
4.机器学习:
说起python机器学习,大部分人都应该scikit-learn这个包,常见的机器学习算法,像回归、分类、聚类、降维、模型选择等,这里都有现成的代码可供利用,对于这机器学习方面感兴趣的人来说,这是一个入门机器学习的好包:
5.神经网络:
说起神经网络,大部分人都应该会想起深度学习,对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow,tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域,其发展前景光明,对于这方面感兴趣的科研人员来说,是一个很不错的工具,当然,还有基于tensorflow的theano,keras等,都是学习神经网络的不错选择:
6.股票财经:
对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说,python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare,tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包,可以快速的获取到国内大部分股票数据,对于金融分析人员来说,可以说是一个利器,降低了许多任务量:
7.游戏:
Python专门为游戏开发提供了一个平台—Pygame,对于想快速开发小型游戏的用户来说,是一个很不错的选择,简单易学、容易上手,脱离了低级语言的束缚,使用起来也挺方便的:
⑸ 学python能做什么
一、常规软件开发
支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
二、科学计算
随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
三、人工智能
在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。
四、WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速搭建起可用的WEB服务。
五、网络爬虫
也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据,那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一,其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
六、数据分析
在大量数据的基础上,结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
⑹ 新人发帖求助,python使用tushare股票分析包方法报错
我是一名大学生,刚刚上手python,成功安装了tushare包,但是调用的官方文档的示例方法(get_hist_data)的时报错:
AttributeError: 'mole' object has no attribute 'get_hist_data'
代码是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]
因为是示例,所以包应该下面有这个方法,我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 这几个方法(显然不是全部的方法)
希望各位能够帮助下新人解答一下。
刚刚实际运行了一下,没有报错,你检查一下是否安装正确,tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可,没必要访问官网,当然,你需要先安装pip ,
⑺ 新人发帖求助,python使用tushare股票分析包方法报错
代码是
[import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848')][/code]
因为是示例,所以包应该下面有这个方法,我用print dir(ts) 看到下面只有
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'ts' ] 这几个方法(显然不是全部的方法)
刚刚实际运行了一下,没有报错,你检查一下是否安装正确,tushare包的安装直接用 pip install tushare 安装即可,没必要访问官网,当然,你需要先安装pip
⑻ 新人发帖求助,python使用tushare股票分析包方法报错
常用以下几种:
TSocket—使用阻塞式 I/O 进行传输,是最常见的模式
TFramedTransport—非阻塞方式,按块的大小进行传输,类似于 Java 中的 NIO
若使用 TFramedTransport 传输层,其服务器必须修改为非阻塞的服务类型,客户端只需替换 TTransport 部分
TNonblockingTransport —— 使用非阻塞方式,用于构建异步客户端!