金融量化分析【day112】:股票数据分析Tushare1

目录

一、使用tushare包获取某股票的历史行情数据
二、输出该股票全部收盘比开盘上涨3%以上的日期
三、输出该股票全部开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期
四、假如我从2010年1月1日开始，每个月第一个交易日买入1受股票，每一年最后一个交易日卖出全部的股票，到今天为止，个人收益如何？

Tushare金融数据接口

Tushare是一个免费、开源的python测井数据接口包

1、 使用tushare包获取某股票的历史行情数据

一、实现代码 

import pandas as pd
import numpy as np
import tushare as ts
%matplotlib auto

df = ts.get_k_data("600519", start="1988-01-01")
df.to_csv("600519.csv")

df = pd.read_csv("600519.csv",index_col='date',parse_dates=['date'])[['open','close','high','low']]
df

　二、输出截图

     ......

2、 输出该股票全部收盘比开盘上涨3%以上的日期

一、代码 

df[(df['close']-df['open'])/df['open']>0.03].index

二、输出

3、 输出该股票全部开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期

一、答案

一、代码

df[(df['open']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1)<=-0.02].index

二、输出

二、shift说明

一、代码

df['close'].shift(1)

二、输出

4、 假如我从2010年1月1日开始，每个月第一个交易日买入1受股票，每一年最后一个交易日卖出全部的股票，到今天为止，个人收益如何？

0、答案

一、代码

df_monthly = df.resample('M').first()
df_yearly = df.resample('A').last()[:-1]
cost_money = 0
hold = 0
for year in range(2001, 2019):
    cost_money += df_monthly[str(year)]['open'].sum()*100
    hold += len(df_monthly[str(year)]['open']) * 100
    if year != 2018:
        cost_money -= df_yearly[str(year)]['open'][0] * hold 
        hold = 0
    print(cost_money)
    
cost_money -= hold * price_last

print(-cost_money)　

二、输出

 三、打印df_yearly

df_monthly = df.resample('M').first()
df_yearly = df.resample('A').last()[:-1]
df_yearly['2001']

　　输出

 四、打印df_monthly

df_monthly['2018']

　　

一、删除首尾无用数据

一、代码

price_last = df['open'][-1]
df = df['2001-9':'2018-9']
df

二、输出

 

     .......

二、如何找每月的第一一个交易日？

一、代码

df.resample('m').first()

二、输出

 

     .........

三、如何找每一个年的最后一个交易日？

一、代码

df.resample('3D').mean()
df.resample('A').last()[:-1]

二、输出

  

      .........

切掉最后一行，是由于今年还没到年末

三、df.resample('A').last()深刻

 

虽然显示的是一天可是其实表明一年

 

这是每一年的最后一天，交易日不必定有这一天