數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

TuShare是一個(gè)免費(fèi)、開源的python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包。主要實(shí)現(xiàn)對(duì)股票等金融數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集、清洗加工 到 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的過程，能夠?yàn)榻鹑诜治鋈藛T提供快速、整潔、和多樣的便于分析的數(shù)據(jù)，為他們?cè)跀?shù)據(jù)來源方面極大地減輕工作量，使他們更加專注于策略和模型的研究與實(shí)現(xiàn)上。考慮到Python pandas包在金融量化分析中體現(xiàn)出的優(yōu)勢，TuShare返回的絕大部分的數(shù)據(jù)格式都是pandas DataFrame類型，非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。

股市數(shù)據(jù)的獲取

這里用到的tushare的get_hist_data函數(shù)來獲取個(gè)股歷史交易數(shù)據(jù)（包括均線數(shù)據(jù)），可以通過參數(shù)設(shè)置獲取日k線、周k線、月k線，以及5分鐘、15分鐘、30分鐘和60分鐘k線數(shù)據(jù),主要用法如下：

數(shù)據(jù)的顯示

import tushare as tsdata = ts.get_hist_data('300032',start='2019-01-01',end='2019-12-31')data = data.sort_index(ascending=True)data[:10]

股市數(shù)據(jù)處理及可視化

1. 添加所需的函數(shù)庫

2. 收盤價(jià)的走勢圖

import matplotlib.pyplot as pltimport datetimeimport mpl_finance as mpfimport pandas as pd%matplotlib inline%pylab inlinedatelist = []closelist = []for dates,row in data.iterrows():   date_time = datetime.datetime.strptime(dates,'%Y-%m-%d')   t = date2num(date_time)   close = row[3]      datelist.append(t)   closelist.append(close)fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,4))fig.subplots_adjust(bottom=0.2)ax.xaxis_date()plt.yticks()plt.xticks(rotation=30)plt.plot(datelist,closelist)

3. 最高價(jià)和最低價(jià)的走勢圖

4. K線圖繪制

每一天的數(shù)據(jù)至少有四個(gè)變量（開盤價(jià)，最高價(jià)，最低價(jià)，收盤價(jià)），通過畫四條不同的線來描述這四個(gè)變量的可視化方法就是我們常說的K線圖。本文利用mpl_finance中的candlestick_ohlc函數(shù)進(jìn)行繪制。

fig = plt.gcf()with pd.plotting.plot_params.use('x_compat',True):   data.high.plot(color='r',figsize=(10,4),grid='on')   data.low.plot(color='b',figsize=(10,4),grid='on')stickdata_list = []for dates,row in data.iterrows():   date_time = datetime.datetime.strptime(dates,'%Y-%m-%d')   t = date2num(date_time)   open = row[0]   high = row[1]   low = row[2]   close= row[3]   datas = (t,open,high,low,close)   stickdata_list.append(datas)fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,4))fig.subplots_adjust(bottom=0.2)ax.xaxis_date()plt.xticks(rotation=45)plt.yticks()mpf.candlestick_ohlc(ax,stickdata_list,width=1.5,colorup='r',colordown='g')plt.show()