Python tushare 计算当前股票涨跌幅、最高价和最低价
时间: 2024-01-14 13:04:16 浏览: 38
可以使用 tushare 库获取股票的实时行情数据,然后计算涨跌幅、最高价和最低价。
以下是一个示例代码:
```python
import tushare as ts
# 获取股票实时行情数据
df = ts.get_realtime_quotes('000001') # 参数为股票代码,此处以平安银行(000001)为例
# 计算涨跌幅
pre_close = float(df.iloc[0]['pre_close']) # 昨日收盘价
price = float(df.iloc[0]['price']) # 当前价格
change_percent = (price - pre_close) / pre_close * 100
print('涨跌幅:%.2f%%' % change_percent)
# 计算最高价和最低价
high = float(df.iloc[0]['high'])
low = float(df.iloc[0]['low'])
print('最高价:%.2f,最低价:%.2f' % (high, low))
```
运行以上代码,即可输出当前股票的涨跌幅、最高价和最低价。注意,此处仅以获取平安银行(000001)为例,实际使用时需要替换为对应的股票代码。
相关问题
Python实现用开盘价涨跌幅、最高价涨跌幅、最低价涨跌幅,和开盘价涨跌幅的标记、最高价涨跌幅的标记、最低价涨跌幅的标记建立决策树。
好的,我可以给你提供一个Python实现的示例代码。在这个示例代码中,我将使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier来构建决策树模型。首先,我们需要导入必要的库:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
```
然后,我们需要加载数据集。假设我们的数据集中包含开盘价、最高价、最低价、以及它们的涨跌幅和标记。我们可以使用pandas库来加载数据集:
```python
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
```
接下来,我们需要将数据集分成训练集和测试集。我们可以使用train_test_split函数来进行分割:
```python
X = df[['open_chg', 'high_chg', 'low_chg']] # 特征
y = df['label'] # 类别
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
这里,我们将开盘价涨跌幅、最高价涨跌幅、最低价涨跌幅作为特征,将它们的标记作为类别。我们将数据集分成了训练集和测试集,其中测试集占30%。
接下来,我们可以使用DecisionTreeClassifier来构建决策树模型:
```python
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
```
这里,我们使用默认的参数来构建模型。如果需要,你可以通过修改参数来调整模型的性能。
最后,我们可以使用测试集来测试模型的准确性:
```python
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这里,我们使用score函数来计算模型在测试集上的准确性。
完整的示例代码如下:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
X = df[['open_chg', 'high_chg', 'low_chg']] # 特征
y = df['label'] # 类别
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
```
希望这个示例代码能够帮到你。如果你有更多的问题,可以随时问我。
python用(开盘价的涨跌幅、最高价的涨跌幅、最低价的涨跌幅,标记)建立决策树
假设你已经有了一个包含特征和标签的数据集,其中特征为开盘价、最高价、最低价的涨跌幅,标签为涨跌标记(例如1表示涨,0表示跌)。你可以使用以下代码来建立决策树:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 定义特征列和标签列
feature_columns = ['open_diff', 'high_diff', 'low_diff']
label_column = 'label'
# 分割数据集为训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=0)
test_data = data.drop(train_data.index)
# 定义决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(train_data[feature_columns], train_data[label_column])
# 测试模型
accuracy = clf.score(test_data[feature_columns], test_data[label_column])
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,我们首先读取了数据集,并指定了特征列和标签列。然后,我们使用sample()方法将数据集分割为训练集和测试集。接着,我们定义了一个DecisionTreeClassifier类的实例clf,并使用fit()方法训练模型。最后,我们使用score()方法计算测试集上的准确率,并输出结果。
需要注意的是,这个示例中的数据集应该是一个包含特征和标签的CSV文件,其中特征列为"open_diff"、"high_diff"和"low_diff",标签列为"label"。另外,你可以根据实际情况调整训练集和测试集的比例,以及决策树模型的参数。