jupytet中分别使用qs.get_price()和qs.get_data()函数获取沪深300中的任意三只股票的收盘价历史数据(时间段任意)，并计算月收益、绘制月收益的走势图

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas_datareader库结合Yahoo Finance API来获取沪深300指数成分股的收盘价历史数据。首先，需要安装必要的库：

pip install pandas-datareader yfinance

然后，以下是使用`qs.get_price()`和`qs.get_data()`获取数据，并计算月收益以及绘制走势图的基本步骤：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas_datareader import data as pdr

2. 定义一个函数获取沪深300的股票信息：

def get_shzs_stocks(tickers, start_date, end_date):
    return pdr.get_data_yahoo(tickers=tickers, start=start_date, end=end_date)

3. 使用`qs.get_price()`获取三只股票的收盘价：

def fetch_stock_prices(stock_list, date_range):
    prices = {}
    for stock in stock_list:
        prices[stock] = get_shzs_stocks([stock], date_range[0], date_range[1]).Close
    return prices

# 假设qs.get_price()是内部已定义好的函数用于封装上述过程
stock_prices = qs.get_price(['000300.XSHG', '600519.XSHG', '000002.XSHE'], 'YYYY-MM-DD', 'YYYY-MM-DD') # 替换为实际日期范围

4. 计算月收益率并填充到DataFrame中：

def calculate_monthly_returns(prices_df):
    returns = prices_df.pct_change().dropna()
    monthly_returns = returns.resample('M').last()
    return monthly_returns

monthly_returns = calculate_monthly_returns(pd.DataFrame(stock_prices))

5. 绘制月收益走势图：

plt.figure(figsize=(15,8))
for i, stock in enumerate(stock_list):
    plt.plot(monthly_returns[stock], label=stock)

plt.title('沪深300成分股月收益走势')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('月收益')
plt.legend()
plt.show()

这里的`qs.get_data()`看起来像一个自定义函数，可能需要你提供具体的实现或者说明其如何返回数据。请确认你有权限访问相应的API或数据源。