① 如何用python计算某支股票持有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)
这个代码会给你1天后和2天后的余额，如果要显示九十天，还请您自己打完
② 如何用python代码判断一段范围内股票最高点
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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创
2019-10-12 09:20:50
开拖拉机的大宝
码龄4年
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使用工具pycharm + 聚宽数据源，统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间，并打印excel表格输出
from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)
# 聚宽数据账户名和密码设置
auth('username','password')
#获取A股列表，包括代号，名称，上市退市时间等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])
# 获取股票代号
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
# 获取股票名称
stocknames = pd2['display_name']
start_date = -01-01'
end_date = -12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表头列
# 为："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("执行完毕！
③ 问一个Python分析股票价格的问题......
你先把价格按日期排序之后变成一个list的话，比如：
price=[70,74, 73, 72, 71,75]
你可以这么办：
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)
这里面就是说，如果你是空仓，那么如果明天比今天高就买，否则明天买就比今天买更划算；如果你不空仓，那么如果明天比今天价低你就要清仓，否则明天卖就会更划算。然后用一个叫operations的list来记录你每天的操作，-1表示买，0表示没有，1表示卖，所以最后可以计算每股获得的收入price[i]*operations[i]的总和。
④ 怎么用python计算股票
作为一个python新手，在学习中遇到很多问题，要善于运用各种方法。今天，在学习中，碰到了如何通过收盘价计算股票的涨跌幅。
第一种：
读取数据并建立函数：
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)
第二种：
利用pandas里面的方法：
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三种：
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
总结：python是一种非常好的编程语言，一般而言，我们可以运用构建相关函数来实现自己的思想，但是，众所周知，python中里面的有很多科学计算包，里面有很多方法可以快速解决计算的需要，如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平时的使用中应当学会寻找更好的方法，提高运算速度。
⑤ python 设计一个名为Stock的类来表示一个公司的股票
class Stock():
def __init__(self):
self.__no = ""
self.__name = ""
self.previousClosingPrice = 0
self.currentPrice = 0
def creatStock(self,stockInfo):
self.__no = stockInfo[0]
self.__name = stockInfo[1]
self.previousClosingPrice = stockInfo[2]
self.currentPrice = stockInfo[3]
def getStockName(self):
return(self.__name)
def getStockNo(self):
return(self.__no)
def setPreviousClosingPrice(self,price):
self.previousClosingPrice = price
def getPreviousClosingPrice(self):
return(self.previousClosingPrice)
def setCurrentPrice(self,price):
self.currentPrice = price
def getCurrentPrice(self):
return(self.currentPrice)
def getChangePercent(self):
return((self.currentPrice - self.previousClosingPrice)/self.currentPrice)
stock = Stock()
stock.creatStock(["601318","中国平安",63.21,64.39])
print(stock.getStockNo())
print(stock.getStockName())
print(stock.getCurrentPrice())
print(stock.getPreviousClosingPrice())
⑥ 如何用python抓取股票数据
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。
⑦ 如何使用Python获取股票分时成交数据
可以使用爬虫来爬取数据，在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求，要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助
⑧ 说明 Python 处理业财数据的应用场景,并写出相应代码。可以从采购业务、存货
Python 是一种流行的编程语言，通常用于处理财务数据。一个常见的应用是在数据分析和数据科学领域，Python强大的数据处理和可视化库可用于分析大型数据集并识别数据中的趋势和模式。
可用于分析财务数据的 Python 脚本的一个示例是计算指定时间段内特定股票平均价格的脚本。金融分析师可以使用此脚本来跟踪股票的表现并预测其未来的价格走势。
下面是计算股票平均价格的 Python 代码示例：
在此代码中，我们首先导入 and 库，这些库通常用于处理 Python 中的财务数据。然后，我们使用库中的函数将库存数据从 CSV 文件加载到 ，这是一种用于处理表格数据的强大数据结构。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame
接下来，我们使用对象中的函数来计算股票的平均价格。最后，我们将结果打印到控制台。mean()DataFrame
这只是Python如何用于财务数据分析的一个简单示例。在这个领域使用Python还有许多其他应用和可能性，包括分析投资组合的表现，预测股票价格等等。
回答不易望请采纳
⑨ 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。