Python爬虫+FineBI分析，2019年你想看的A股牛市都在这里了！

在过去的2018年这一年时间里，股票市场的表现可谓是令广大股民心力交瘁，股价一路走低。很多股民们也是所以对股票丧失了信心，纷纷撤出市场。

可是仍然有一部分股民们仍然坚守着信念，继续奋战在持续走低的股票市场——终于，在2019年开春以后，中国的股票市场迎来了开门红，告别了数年低迷的熊市，一度突破3000大点，2019年牛市真的要来临了吗？

先放一张股神巴菲特镇楼，但愿2019年牛市继续保持态势，我只想看到红涨、红涨、红涨。。。

也是出于好奇，为了对当前的股市场进行一探究竟，小编经过Python爬取了2018年度到目前的股票历史数据，大展身手进行一波数据可视化操做，结合数据和市场分析2019年A股牛市的走势和行情。

如下就来分享一些个人分析及可视化过程。

工具介绍（Python+FineBI）

对于股票相关数据，想必对于Python你们应该都比较熟悉了，网站爬数据神器。因为小编还算有些Python基础，从东方财经网和网易财经爬取相关股票的历史数据这并非难事。

可是数据可视化分析方面，虽然Python有numpy、pandas、matplotlib等第三方库来辅助进行数据处理和数据可视化，或者也能够借助echart等图表开源接口，可是经过各种代码进行图表属性设置等方面仍是比较繁琐的，并且只能生成静态的图表，没法进行动态和深刻的多维分析，主要生成我想要的可视化分析报告比较麻烦。

通过一番研究和对比，决定用BI可视化分析工具FineBI来进行可视化分析，对爬取到的相关数据进行可视化分析展现。

上手简单，拖拽字段即出图表，有点像升级版的数据透视表，强烈推荐！！

Python股票数据爬取

因为须要相关的历史数据，通过对比东方财经网和网易财经网的相关网站页面，网易财经网对于我收集相关历史数据更加方便。

这边直接贴出来网易财经网获取股票历史数据的接口：

http://quotes.money.163.com/s...[code]&start=[yyyyMMdd]&end=[yyyyMMdd]&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP

接口中有三个核心参数，code表示股票编码，start表示开始时间，end表示结束时间，用python自动填充便可，调用起来很是方便。

经过Python调用网易财经的股票数据接口，获取上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票的历史数据，包含相关股票的开收盘状况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标。

直接贴出来代码：

import urllib.request import re import glob import time # 上海、深圳A/B股票，近期成交量前40支股票代码 allCodelist=[ '601099','601258','600010','600050','601668','601288','600604','600157','601519','600030',#上海A股 '900902','900941','900948','900938','900947','900932','900907','900906','900903','900919',#上海B股 '000725','300059','002131','300116','002195','002526','002477','000536','300104','000793',#深圳A股 '200725','200160','200018','200037','200488','200168','200468','200058','200012','200625' #深圳B股 ] for code in allCodelist: print('正在获取%s股票数据...' % code) if (code[0] == '6' or code[0]=='9'):#A股 url = 'http://quotes.money.163.com/s...' + code + \ '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) else:#B股 url = 'http://quotes.money.163.com/s...' + code + \ '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) urllib.request.urlretrieve(url, 'd:\\股票\\' + code + '.csv')#须要提早新建好D盘的“股票”目录，将数据写入csv文件 csvx_list = glob.glob('d:\\股票\\*.csv') print('总共发现%s个CSV文件' % len(csvx_list)) time.sleep(2) print('正在处理............') for i in csvx_list: fr = open(i, 'r').read() with open('csv_to_csv.csv', 'a') as f:#合并csv文件 f.write(fr) print('写入完毕！')

Pyhton完美运行，爬取时间不到15秒~

成功获取到上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票，2018年1月1日到2019年2月28日的全部历史交易数据。

相关股票数据excel文件也给你们双手奉上，方便你们分析使用。

FineBI数据可视化

关于FineBI，前面已经简单介绍过，它的特色就是操做简单上手快，无须任何代码，直接在浏览器端经过FineBI工具的鼠标拖拽和点击操做便可生成色彩绚丽的可视化图表效果。

下面咱们能够经过FineBI官网获取软件激活码，下载并按照向导安装好软件：

出现这个界面就表明已经安装成功。接下来咱们就能够开始在FineBI中将以前爬取到的数据进行可视化。

FineBI的操做很简单，但仍是建议上手前看一下他的帮助文档或基础视频，会有邮件告知学习资料。

把数据表上传导入到FineBI中，而后就能够在仪表板中进行相关数据的可视化分析了。

通过大概半个小时的操做，我这边将相关股票的开收盘状况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标制做成了一个数据可视化报告，方便从多个维度观察和分析股票的各个指标。

数据可视化分析结果

1.从股票的日线走势能够看出，自2018年以来，股票市场处于一路震荡走低的大趋势，2018年10月份出现触底，2018年11月份又一波小的上涨行情，可是随后12月份又迅速回调。到2019年1月份，开始出现小幅上涨，2月份春节以后，股票市场迅速拉升，一路飘红，换手率也是一路飙升。今年年初通过小幅调整后，当即放量拉升，2月份呈现“价量齐升”的态势，很有一番从过往低迷熊市转向高昂牛市的势头。

2.经过FineBI联动对比分析深圳、上海A/B股的市场状况能够看出，A股的市场行情整体提高较B股明显，A股占据主体成交量。

3.分析股票的移动平均线，5日、10日、30日、60日均线呈发散向上趋势，在股市术语来讲这个叫作”金叉“，这些都是牛市可能来临的信号。

4.将来趋势预测方面，采用FineBI的时序预测法，按周开盘价、周成交量预测将来走势，根据预测结果将来5周仍然势态良好，进入3月份后，大盘行情持续走高，截止目前（3月6日），沪市A股已站上3100点，深市A股已站上9700点。

近期股市总结

自2015年以来，长久的股市低迷状态被2019年开春以后的市场所打破，政策红利持续释放以及券商业绩须要改善。从近期来看，券商行情有望持续推动，阻力A股持续倒逼推动，从数据体现来看也就是涨幅、交易量、换手率君大幅攀升。2月中旬各股呈”金叉“态势，随后开启急速攀升模式。

从股票热点来看，最大的热点多是金融板块，周末大篇幅的政策也随之出台，能够重点关注。另外，创业板块、证券板块或许也都将有不俗表现。大消费，蓝筹股能够重点跟踪，对于中长期股民来讲更为利好，擅长长线投资者能够重点关注其市场走势。

总体来看，上股/深股两市放量创新高说明市场运行仍是相对健康的，对于近期或出现的关口震荡休整也属于正常现象。在国家政策的大力引导之下，特别是沪指将来应该具有突破3000点大关的能力，将来整体股票市场行情看好。

再来分享一张一个小伙伴制做的FineBI数据可视化做品~欢迎你们多多交流。

后要说的是，不管现有的股票市场趋势如何，做为散民的大多数投资群体，都应当持续关注最新市场行情，了解最新动向。毕竟股市有风险，入市需谨慎！

对可视化感兴趣的同窗，不妨拿了数据，本身尝试分析！