怎么用python从雅虎获得股票数据代码
时间: 2024-05-13 17:17:10 浏览: 22
你可以使用pandas-datareader库来从雅虎获得股票数据。以下是示例代码:
```python
import pandas_datareader.data as web
# 获取股票代码为AAPL的股票数据,时间范围为2021年1月1日至2021年12月31日
df = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start='2021-01-01', end='2021-12-31')
# 打印数据
print(df.head())
```
这将返回股票代码为AAPL的股票数据,其中包括日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和调整后的收盘价等信息。
相关问题
用Python写预测股票收益的代码
当然可以,以下是用Python编写预测股票收益的简单代码:
首先,我们需要使用pandas库来获取股票价格数据。假设我们使用的是雅虎财经的数据源,可以按如下方式获取:
```python
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
# 获取股票数据
df = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start_date, end_date)
```
这里我们使用了AAPL(苹果公司)作为例子,start_date和end_date是起始日期和截止日期,需要根据具体情况设置。此时,df就是一个包含AAPL股票价格信息的DataFrame。
接下来,我们可以使用pandas和NumPy库来计算股票的收益率:
```python
import numpy as np
# 计算收益率
df['Returns'] = np.log(df['Adj Close']/df['Adj Close'].shift(1))
```
这里使用了对数收益率来计算收益,将结果存储在名为Returns的列中。
最后,我们可以使用机器学习算法来预测股票收益。这里我们以线性回归为例,使用sklearn库来实现:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 准备数据
X = df[['Returns']].dropna()
y = X['Returns']
X = X[['Returns']]
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测收益
predict = model.predict(X)
```
这里,我们使用Returns列作为特征(X),将Returns列中的下一天收益作为目标(y),训练一个线性回归模型,然后使用训练好的模型来预测未来收益。
以上就是一个简单的用Python编写预测股票收益的代码示例。当然,这只是一个简单的示例,实际应用中需要考虑更多因素,如技术指标、基本面数据等。
写一个python从网络直接获取历史股票数据
### 回答1:
可以使用Python的Pandas库获取历史股票数据。Pandas提供了一个DataReader类,可以从网络上获取各种市场的历史数据。例如,可以使用DataReader从Yahoo财经网站获取股票历史数据:
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
start = '2020-01-01'
end = '2020-05-01'
df = data.DataReader('AAPL', 'yahoo', start, end)
### 回答2:
要从网络直接获取历史股票数据,可以使用Python中的第三方库如pandas-datareader或yfinance。以下是一个使用pandas-datareader来获取历史股票数据的示例代码:
首先,确保已经安装了pandas-datareader库:
```
pip install pandas-datareader
```
然后,使用以下代码获取历史股票数据:
```python
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
# 设置开始和结束日期
start = datetime.datetime(2019, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 1, 1)
# 指定股票代码和数据源(这里以雅虎财经为例)
ticker = 'AAPL'
data_source = 'yahoo'
# 使用pandas-datareader获取历史股票数据
df = web.DataReader(ticker, data_source, start, end)
# 打印数据
print(df)
```
在上述代码中,我们首先导入了需要的库和模块。然后,设置了开始和结束日期,这里我们选择了2019年1月1日到2021年1月1日。接下来,指定了要获取的股票代码(这里选择了苹果公司的股票代码"AAPL"),以及数据源(选择了雅虎财经)。最后,使用`DataReader`函数从指定数据源获取数据,并将其存储在`df`变量中。
最后,通过`print`函数打印数据。
使用这段代码,我们可以在Python中直接从网络获取指定股票的历史数据。请注意,数据获取的时间长度可能会受到数据源的限制,也可能会受到你的网络连接状态和速度的影响。
### 回答3:
在Python中,可以使用第三方库来从网络直接获取历史股票数据,常用的库有pandas-datareader和yfinance。以下是一个简单的示例代码:
``` python
import pandas_datareader as pdr
# 设置获取数据的起始日期和结束日期
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-08-31'
# 设置要获取的股票代码
stock_code = 'AAPL' # 这里以苹果公司的股票代码为例
# 使用pandas_datareader库来获取历史股票数据
data = pdr.get_data_yahoo(stock_code, start_date, end_date)
# 输出获取的历史股票数据
print(data)
```
在上面的代码中,我们首先导入pandas_datareader库并设置需要获取数据的起始日期和结束日期。然后,我们设置要获取的股票代码,这里以苹果公司的股票代码"AAPL"为例。
接着,我们使用pandas_datareader库的`get_data_yahoo()`函数来获取指定股票代码的历史股票数据。该函数的第一个参数是股票代码,第二个参数是起始日期,第三个参数是结束日期。
最后,我们使用`print()`函数来输出获取的历史股票数据。
需要注意的是,上述代码中的pandas_datareader库是一个开源项目,需要先通过pip安装才能使用。
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