python for finance source code
时间: 2023-07-31 22:02:51 浏览: 77
Python for Finance(金融Python)是一个用于实现金融领域相关任务的库和工具集。
在Python for Finance中,你可以找到很多源代码示例来帮助你更好地理解金融领域的相关概念和实践。
该库涵盖了包括数据获取、数据分析、数据可视化、量化交易等各个方面的内容。例如,你可以找到用于获取金融市场数据的API调用示例,比如使用Yahoo Finance API获取股票数据。
另外,Python for Finance还涵盖了一些用于金融数据分析和处理的常见工具和技术,比如用Pandas库进行数据处理和分析。你可以找到一些基于Pandas的代码示例,用于计算金融指标、处理时间序列数据等。
此外,Python for Finance还包括了一些用于创建金融可视化图表的工具,比如使用Matplotlib库创建股票价格趋势图、K线图等。
最后,Python for Finance还提供了一些量化交易相关的功能和代码示例,比如使用Ta-Lib库进行技术指标计算、基于策略的回测等。
总之,Python for Finance提供了一个全面且易于使用的工具集,帮助金融领域的从业者和学习者更好地进行数据分析、模型构建和量化交易。通过阅读其中的源代码示例,你可以学习到如何使用Python实现金融相关任务,并应用于实际的金融分析和交易中。
相关问题
gl_data = web.DataReader(series_code, data_source)
这段代码的作用是使用Python的pandas_datareader库从指定的数据源(data_source)中获取指定股票(series_code)的历史价格数据,并将其存储在gl_data中。其中,series_code是股票代码,data_source是数据源,比如Yahoo Finance或Google Finance等,gl_data是一个pandas的DataFrame类型,包含了股票的历史价格信息。这段代码可以用来获取股票的历史价格数据,以便进行后续的数据分析或处理。需要注意的是,使用该代码需要先安装pandas_datareader库并导入相应的包。
用聚宽python编写2023年5月26日9点31分,开盘换手率大于0.3,开盘涨幅小于3%,开盘跌幅小于-%的股票,并且股票所属板块内上涨个股数量超过50%,选出的这些股票的内外比小于0.9,并输出结果
好的,这里是更新后的代码,它可以输出符合条件的股票代码和对应的所属板块:
```python
import jqdatasdk
from jqdatasdk import finance, query, valuation
# 登录聚宽账号
jqdatasdk.auth('username', 'password')
# 获取2023年5月26日9点31分的股票数据
start_date = '2023-05-26'
end_date = '2023-05-26'
df = get_price('000001.XSHE', start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='1m')
# 过滤出开盘换手率大于0.3,开盘涨幅小于3%,开盘跌幅小于-%的股票
df = df[(df['open'] / df['pre_close'] - 1).abs() < 0.03]
df = df[df['open'] / df['pre_close'] - 1 > -0.01]
df = df[df['volume'] / finance.run_query(query(finance.STK_EXCHANGE_TRADE_INFO.volume, start_date=start_date, end_date=end_date)).iloc[0]['volume'] > 0.3]
# 获取所有股票所属的板块
stocks = list(df.index)
industry_df = get_industry(stocks, date=end_date, source='sw_l1')
# 统计每个板块内上涨的个股数量
industry_count = industry_df[industry_df['change_pct'] > 0].groupby('sw_l1')['change_pct'].count()
# 过滤出上涨个股数量超过50%的板块
industry_filter = industry_count / industry_df.groupby('sw_l1')['change_pct'].count() > 0.5
selected_industry = industry_filter[industry_filter].index
# 过滤出内外比小于0.9的股票
q = query(valuation).filter(valuation.code.in_(stocks))
df = finance.run_query(q)
df = df[df['circulating_market_cap'] / df['market_cap'] < 0.9]
# 取出所属板块在 selected_industry 中的股票
df = df[df['code'].apply(lambda x: industry_df[industry_df['code'] == x]['sw_l1'].iloc[0] in selected_industry)]
# 输出结果
print(df['code'])
print(industry_df[industry_df['code'].isin(df['code'])]['sw_l1'].unique())
```
这段代码会输出符合条件的股票代码和对应的所属板块,您可以根据需要对结果进行进一步的处理和分析。请注意,这段代码仅为示例,实际应用中可能需要进行更多的数据处理和过滤。同时,聚宽的数据接口需要额外的费用。