python股票每天的涨跌幅

在Python中，计算股票每天的涨跌幅通常涉及到金融数据处理和简单的数学运算。涨跌幅（Return）通常是通过比较当天收盘价和前一天收盘价来计算的，公式一般为：

\[ 涨跌幅 = \frac{(\text{今日收盘价} - \text{昨日收盘价})}{\text{昨日收盘价}} \times 100\% \]

如果股票价格上涨，涨跌幅为正；如果价格下跌，则为负。这里有几个步骤可以帮助你完成这个计算：

1. 获取股票的历史每日价格数据，可以使用pandas_datareader库从Yahoo Finance等API获取，或者存储在CSV文件中读取。
2. 使用pandas加载数据并处理日期对齐。
3. 计算每一天相对于前一天的涨幅或跌幅。

以下是简单示例代码片段：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含日期和收盘价的DataFrame
df['Close Price'] = pd.to_numeric(df['Close Price'])  # 确保价格列是数值类型
df['Change Percentage'] = (df['Close Price'].pct_change() * 100).round(2)  # 计算百分比变化

# 输出前几行查看结果
print(df.head())

相关问题

获取任意三只股票2024年的价格数据，计算每个股票每天的涨跌幅（涨跌幅 = 当天的收盘价/前一天的收盘价 - 1）；计算涨跌幅的标准差、均值、偏度和峰度，检验涨跌幅序列是否符合正态分布；利用groupby与apply函数，将三只股票的收盘价分别进行标准化处理

要获取任意三只股票2024年的价格数据，并进行上述操作，你需要按照以下步骤进行：

1. **获取股票数据**：
首先，你可以使用`yfinance`或其他财经数据API（如`pandas_datareader`）来下载指定股票2024年全年的历史数据。例如，假设你想获取AAPL（苹果）、MSFT（微软）和GOOGL（谷歌）的股票数据：

   import yfinance as yf
   import pandas as pd

   tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL']
   start_date = '2024-01-01'
   end_date = '2024-12-31'

   stock_prices = {ticker: yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)['Close'] for ticker in tickers}

2. **计算涨跌幅**：
对于每只股票，创建一个新的列计算每天的涨跌幅：

   daily_changes = {}
   for ticker, prices in stock_prices.items():
       daily_changes[ticker] = prices.pct_change().dropna()

3. **统计涨跌幅**：
- **标准差（StdDev）**：表示涨跌幅数据集的离散程度。
- **均值（Mean）**：平均涨跌幅。
- **偏度（Skewness）**：衡量分布的不对称程度。
- **峰度（Kurtosis）**：衡量分布的尖锐程度或肥尾程度。

   stats = {}
   for ticker, changes in daily_changes.items():
       stats[ticker] = {
           'Standard Deviation': changes.std(),
           'Mean': changes.mean(),
           'Skewness': changes.skew(),
           'Kurtosis': changes.kurtosis()
       }

4. **正态性检验**：
可以使用`scipy.stats.normaltest()`函数检查涨跌幅数据是否符合正态分布，返回的是Z分数和P值，P值小于显著性水平（如0.05）则拒绝原假设，认为数据不符合正态分布。

5. **标准化处理**：
使用`pandas.DataFrame.groupby`和`apply`将收盘价标准化，使得每只股票每天的价格都在0到1之间：

   def standardize(prices):
       return (prices - prices.min()) / (prices.max() - prices.min())

   standardized_prices = pd.concat(stock_prices.values(), keys=stock_prices.keys()).groupby(level=0).apply(standardize)

现在，`stats`字典包含了涨跌幅的统计信息，`standardized_prices`包含了标准化后的收盘价。

根据相关股票的涨跌幅数据（见data.xlsx“第一题”工作表），生成2018年9月3日、9月5日至7日这四支股票涨跌幅的条形图，并且以22子图的方式呈现。最终呈现效果如图1所示。

为了完成这个任务，你需要使用数据分析和可视化工具，例如Python中的pandas库用于处理Excel数据，matplotlib或seaborn库用于创建条形图。以下是步骤概述：

1. **加载数据**：
首先，使用`pandas`的`read_excel`函数读取"data.xlsx"文件中名为"第一题"的工作表。

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='第一题')

2. **数据筛选**：
确保数据集中包含了2018年9月3日、9月5日至7日的数据。你可以使用日期列筛选出这段时间的数据。

date_mask = (df['日期'] >= '2018-09-03') & (df['日期'] <= '2018-09-07')
filtered_data = df[date_mask]

3. **计算涨跌幅**：
创建一个新的列来表示涨跌幅，通常这是通过当前价格减去前一天的价格然后除以前一天价格计算得出的百分比。

filtered_data['涨跌幅'] = filtered_data['收盘价'].pct_change()

4. **绘制条形图**：
使用`matplotlib`或`seaborn`中的`barplot`或`catplot`函数绘制22子图的条形图。这里假设你有22种不同的股票。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设stock_codes是一个包含22个股票代码的列表
fig, axs = plt.subplots(11, 2, figsize=(15, 22), sharey=True)
for i, ax in enumerate(axs.flat):
    stock_code = stock_codes[i]
    ax.bar(filtered_data['日期'], filtered_data[f'{stock_code}_涨跌幅'])
    ax.set_title(stock_code)

plt.tight_layout()
plt.savefig('图1.png')

5. **显示结果**：
最后保存并显示图表。

注意：实际操作时需要检查文件路径、日期格式以及股票数据的具体列名是否正确。如果数据集中没有直接给出每天的收盘价，可能还需要进一步处理。此外，上述代码假设了你的数据结构和所需子图的数量。如果你的实际情况不同，可能需要相应调整代码。