想买只靠谱的股票？教你用Python来判断！[Python基础]

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

对一只股票的数据分析

前言

本文通过对股票数据的爬取,进而对这只股票进行可视化数据分析,分析的若有问题,大家可以在下方进行留言。

一、数据爬取

我是用python的财经数据包tushare来进行数据爬取的，它也是有接口的，可以利用不同的接口可以获取不同的数据。

代码如下:

import tushare as ts
import pandas as pd
stock_data = ts.get_hist_data("600848")
stock_data.to_csv(r"C:UsersGK丶taptapDesktopstock_data2.csv")

其csv文件图片如下：

二、数据可视化分析

1.近三年的走势

对该股票每天结束时的点数,使用matplotlib进行可视化分析

代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
df = pd.read_csv(r"C:UsersGK丶taptapDesktopstock_data2.csv")
x = df["date"]
y = df["close"]
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.plot(x, y)
plt.title("close-date")
plt.xlabel("date")
plt.ylabel("close")
plt.savefig(r"C:UsersGK丶taptapDesktop3.jpg")
plt.show()

得到的曲线图如下:

看走势图就知道,这只股票还是非常的不稳定,在跌的时候是深不见底的,而且跌的幅度是非常大的,过程涨的阶段也很少,而在涨的时候涨的很慢,耗费很多时间,并且涨的过程还伴随着巨幅的下跌,这样以来很多人会跑路,就不会获取最后涨的收益。并且它在后面跌的时候是在2020，2020年也算慢牛时期，很多股票都涨了很多。所以这只股票不建议投资。

2.股票点数的最大值区间

我们对该股票的每天点数的最大值进行分析，可以让我们了解到那个最大值区间是有更多位置的，来判断是否投资这个股票。

我们先对最大值进行划分区间，划分为一下四个区间：

[0,20] (20,25] (25,30] (30,+oo]

代码如下:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(r"C:UsersGK丶taptapDesktopstock_data2.csv")
plt.title("股票运势最高点分布(百分点)")#绘制标题
plt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"#设置中文显示
label=["20以下","20-25","25-30","30以上"]#定义饼图的标签，标签是列表
explode=[0.01,0.01,0.01,0.01]#设定各项距离圆心n个半径
values=[len(df[df["high"]<=20]),len(df[(df["high"] >20 ) & (df["high"] <=25)]),len(df[(df["high"] >25 ) & (df["high"] <=30)]),len(df[df["high"] > 30])]
plt.pie(values,explode=explode,labels=label,autopct="%1.1f%%",radius=2)#绘制饼图
plt.savefig(r"C:UsersGK丶taptapDesktop2.jpg")
plt.show()

得到的饼状图如下:

由图可知，该股票每天的最大值分布最多点数的位置在20-25之间，20以下是最少的，25和25-30的点数大致相同，该股票每天上涨空间还是很大的，但由前面的分析，可得出该股票每天在某个时间会涨很多，但后面也伴随着大跳水，这对喜欢盯盘的人是非常的不友好。

3.每日低点分析

我们利用散点图对每日低点进行数据分析，看其每日的跌幅能有多大。

代码如下:

df = pd.read_csv(r"C:UsersGK丶taptapDesktopstock_data2.csv")
x = df["date"]
y = df["low"]
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.title("min-date")
plt.xlabel("date") 
plt.ylabel("min") 
plt.plot(x,y,"ob") 
plt.savefig(r"C:UsersGK丶taptapDesktop6.jpg")
plt.show()

得到的散点图如下:

由散点图可知，其每日低点的走势和结束的走势大致相同，高点都是35，而且看点的分布密集地方都是较低点，每天的结束值大致和最低值相同，可知这个股票不宜购买。

4.高低开分析

我们对该股票的起始值进行分析，判断其低开多还是低开多。

代码如下:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"C:UsersGK丶taptapDesktopstock_data2.csv")
plt.savefig(r"C:UsersGK丶taptapDesktop8.jpg")
df.hist("open")
plt.show()

得到的柱状图如下:

由图可知，该股票低开的时候很多，但其走势不是低开高走，而在高开时，就是走的高开低走，非常的坑人。

三、 总结

由上面四个分析可知，上海临港（代码600848）这个股票不建议购买，不低开高走，而在高开时，却低走，以及前面的结论，可知该股票是非常的不稳定。

最后，理财有风险，投资需谨慎，请大家合理的进行投资分配。

推荐 ：

  • 精品小圈子每日都有新内容，干货浓度极高。

  • 结实人脉、讨论技术 你想要的这里都有！

  • 抢先入群，跑赢同龄人！（入群无需任何费用）

  • 点击此处，与Python开发大牛一起交流学习

  • 群号：974724894

申请即送：

Python软件安装包，Python实战教程资料免费领取，包括 Python基础学习、进阶学习、爬虫、自动化运维、自动化测试等，还有爬虫练习题和代码和小游戏的源代码

以上是 想买只靠谱的股票？教你用Python来判断！[Python基础] 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/530500.html

回到顶部