写一段python分析股票的代码
时间: 2023-12-01 11:27:37 浏览: 31
好的,以下是一个简单的 Python 代码示例,用于分析股票数据:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf
# 选择股票代码和时间范围
symbol = 'AAPL'
start_date = '2019-01-01'
end_date = '2021-12-31'
# 使用yfinance库获取股票数据
stock_data = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date)
# 计算每日收益率
stock_data['daily_return'] = stock_data['Adj Close'].pct_change()
# 计算简单移动平均线(SMA)
stock_data['SMA_20'] = stock_data['Adj Close'].rolling(window=20).mean()
stock_data['SMA_50'] = stock_data['Adj Close'].rolling(window=50).mean()
# 绘制股票价格和移动平均线的图表
plt.plot(stock_data['Adj Close'])
plt.plot(stock_data['SMA_20'])
plt.plot(stock_data['SMA_50'])
plt.legend(['Adj Close', 'SMA_20', 'SMA_50'])
plt.show()
# 计算股票收益率的统计数据
print(stock_data['daily_return'].describe())
# 计算股票收益率的累积回报率
cumulative_returns = (1 + stock_data['daily_return']).cumprod()
plt.plot(cumulative_returns)
plt.show()
```
这段代码使用了 pandas、numpy、matplotlib 和 yfinance 库,它可以获取指定股票代码和时间范围内的股票数据,计算每日收益率,计算简单移动平均线,绘制股票价格和移动平均线的图表,计算股票收益率的统计数据,以及计算股票收益率的累积回报率。但是需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际的股票分析可能需要更复杂的计算和分析方法。