python与股票

1.股票软件

确定股票的买卖点,首先要能看出股价走势。

股价走势有三种,在三种走势中,买点和卖点是不同的。 一种走势是上升趋势,即均线系统向上,k线走势沿着均线系统振荡向上。

这时的买点应该是股价调整到均线附近时(具体调到5日、10日、20日均线,要看具体的股票和k线走势),卖点应该是股价创出短期新高时(中长线持股和极端行情除外)。 第二种走势横盘,即均线系统横着走,k线在一个箱体种上下振荡。

这时的买点是股价调整到箱体的下轨时,卖点在上升到箱体的上轨时。 第三种走势是下跌趋势,即均线系统向下,k线走势沿着均线系统振荡向下。

这时最好不要操作,风险较大。 我有一个密招,很绝,供朋友们参考。

看日线的"WR",将它设为27日,当他在80以下时,(一般在80以下震荡三次,每次不能超过5%,如超过则要重新计算)第三次拐点时为买入点。 一般日线向好有10%的空间(重大利好除外),周线向好有20%的空间。

卖出点则是在20以上,一般也有三次出货机会(三次震荡不超过5%,考虑卖出),当回至50之处,可买回有5%-10%的小空间(20以上立即卖出)!切记! 参考文献:个人经验! 。

2.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。

3.如何使用 Python 抓取雪球网页

Step.1 分析页面 要抓一个网页,首先自然是要“研究”这个网页。

通常我会用两种方式:一个是 Chrome 的 Developer Tools。通过它里面的 Network 功能可以看到页面发出的所有网络请求,而大多数数据请求都会在 XHR 标签下。

点击某一个请求,可以看到其具体信息,以及服务器的返回结果。很多网站在对于某些数据会有专门的请求接口,返回一组 json 或者 XML 格式的数据,供前台处理后显示。

Step.2 获取页面 分析完毕,开抓。直接 urllib.urlopen 向目标网页发送请求,读出网页。

结果,失败了…… 看了下返回结果:403 Forbidden You don't have permission to access the URL on this server. Sorry for the inconvenience.被拒了,所以这种赤裸裸地请求是不行的。没关系,那就稍微包装一下:send_headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.2357.81 Safari/537.36', 'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', 'Connection':'keep-alive', 'Host':'xueqiu.com', 'Cookie':r'xxxxxx',} req = urllib2.Request(url, headers=send_headers) resp = urllib2.urlopen(req) html = resp.read() header 数据都可以从 Developer Tools 里拿到。

这次顺利抓到页面内容。一般网站或多或少都会对请求来源做一些阻拦,通过加 header 可以搞定大部分情况。

Step.3 提取数据 因为这个数据比较明显,直接用通过一些字符串查找和截取操作就可以取出来。pos_start = html.find('SNB.cubeInfo = ') + len('SNB.cubeInfo = ') pos_end = html.find('SNB.cubePieData') data = html[pos_start:pos_end] dic = json.loads(data) dic 就是一个包含数据的字典对象。

之后想干什么就随便你了。对于复杂一点的情况,可以通过 BeautifulSoup 来定位 html 标签。

再不好办的,就用正则表达式,基本都可以解决掉。Step.4 处理数据 因为我想对数据进行持久化存储,并且做展示和分析,所以我用了 django 里的 ORM 来处理抓下来的数据。

# add Portfolio portfolio, c = models.Portfolio.objects.get_or_create(code=dic['symbol']) portfolio.name = dic['name'] portfolio.earnings = dic['total_gain'] portfolio.save()# add Stock stocks = dic['view_rebalancing']['holdings'] for s in stocks: stock, c = models.Stock.objects.get_or_create(code=s['stock_symbol']) stock.name = s['stock_name'] stock.count += 1 stock.weight += s['weight'] stock.save() Portfolio 记录下组合及其收益,Stock则记录每支股票的被收录数和总收录份额。对于抓取到的,一般也可以存在文件中,或者直接通过 SQL 存入数据库,视不同情况和个人喜好而定。

Step.5 批量抓取 前面的一套做下来,就完整地抓取了一组数据。要达到目的,还要设计一下批量抓取的程序。

一个要解决的问题就是如何获得组合列表。这个可以再通过另一个抓取程序来实现。

然后根据这些列表来循环抓取就可以了。若要细究,还要考虑列表如何保存和使用,如何处理抓取失败和重复抓取,如何控制抓取频率防止被封,可否并行抓取等等。

Step.6 数据分析 数据有了,你要怎么用它,这是个很大的问题。可以简单的统计现象,也可以想办法深入分析背后隐藏的逻辑。

不多说,我也还只是在摸索之中。

4.Python中怎么用爬虫爬

Python爬虫可以爬取的东西有很多,Python爬虫怎么学?简单的分析下:

如果你仔细观察,就不难发现,懂爬虫、学习爬虫的人越来越多,一方面,互联网可以获取的数据越来越多,另一方面,像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具,让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如:

知乎:爬取优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东:抓取商品、评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家:抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联:爬取各类职位信息,分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网:抓取雪球高回报用户的行为,对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式,没有之一。Python有很多应用的方向,比如后台开发、web开发、科学计算等等,但爬虫对于初学者而言更友好,原理简单,几行代码就能实现基本的爬虫,学习的过程更加平滑,你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后,你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习,都会更得心应手。因为这个过程中,Python基本语法、库的使用,以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说,爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python,然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点,很久之后发现仍然爬不了数据;有的人则认为先要掌握网页的知识,遂开始 HTMLCSS,结果入了前端的坑,瘁……

但掌握正确的方法,在短时间内做到能够爬取主流网站的数据,其实非常容易实现,但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下,你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识,都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy,搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识,应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧,应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫,实现大规模并发采集,提升效率

python与股票

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