stock_prices.csv

stock_prices.csv 是示例代码中使用的历史股票价格数据，可以通过以下代码创建并保存为 CSV 文件：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
dates = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2021-01-01')
prices = np.random.normal(loc=100, scale=10, size=len(dates))
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Close': prices})

# 保存为 CSV 文件
df.to_csv('stock_prices.csv', index=False)

上述代码创建了一个包含随机股票价格数据的 Pandas DataFrame，并将其保存为 stock_prices.csv 文件。可以根据需要修改数据生成代码，以适应不同的测试场景。

相关问题

根据钉钉群提供的“stock_name.csv”文件,利用Python软件随机选取20只股票,并且剔除ST股票,通过图书馆的CSMAR数据库或者其他数据库来源,调取2020年1月1日至2023年5月10日股票日收盘价数据,确保这20只股票都有完

整的历史数据。以下是实现的步骤：

1. 读取 "stock_name.csv" 文件，获取所有的股票代码。
2. 随机选择 20 只股票代码，同时剔除 ST 股票代码。
3. 到 CSMAR 数据库或其他数据库中查询这 20 只股票代码的历史股票收盘价数据。
4. 确保这些股票在 2020 年 1 月 1 日至 2023 年 5 月 10 日之间都有完整的收盘价数据。

下面是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
import datetime

# 读取股票代码文件
df_stock = pd.read_csv('stock_name.csv', header=None, names=['code'])

# 剔除 ST 股票
df_stock = df_stock[~df_stock['code'].str.contains('ST')]

# 随机选择 20 只股票
random.seed(123)
codes = random.sample(df_stock['code'].tolist(), 20)

# 获取股票历史收盘价数据
start_date = datetime.date(2020, 1, 1)
end_date = datetime.date(2023, 5, 10)

prices = pd.DataFrame()

for code in codes:
    # 查询股票收盘价数据
    # 这里用 df 表示查询结果，假设有两列：日期和收盘价
    df = query_stock_price_from_database(code, start_date, end_date)
    
    # 确保数据完整
    if len(df) == (end_date - start_date).days + 1:
        # 重命名列名，并添加到 prices 数据框中
        df = df.rename(columns={'date': '日期', 'price': code})
        prices = pd.concat([prices, df[code]], axis=1)

# 输出最终的股票收盘价数据
print(prices)

需要注意的是，这里的 `query_stock_price_from_database` 函数需要根据具体的数据库和查询方式进行编写。在这个函数中，需要输入股票代码、起始日期和终止日期，输出对应的股票收盘价数据。

请详细解释以下代码： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 获取股票数据 data = pd.read_csv('stock_data.csv') data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) data.set_index('Date', inplace=True) # 计算收益率和波动率 returns = np.log(data['Close'] / data['Close'].shift(1)) volatility = returns.rolling(100).std() # 设置网格价格和交易记录 grid_prices = np.arange(0.95, 1.05, 0.01) trades = pd.DataFrame(columns=['Price', 'Type', 'Shares', 'Date']) # 实现网格交易策略 for date, price, vol in zip(returns.index, data['Close'], volatility): # 判断当前价格是否超过网格价格 for grid_price in grid_prices: if price >= grid_price * (1 + vol): # 如果价格高于网格价格，则买入 trades = trades.append({ 'Price': grid_price, 'Type': 'buy', 'Shares': 100, 'Date': date }, ignore_index=True) elif price <= grid_price * (1 - vol): # 如果价格低于网格价格，则卖出 trades = trades.append({ 'Price': grid_price, 'Type': 'sell', 'Shares': -100, 'Date': date }, ignore_index=True) # 计算交易收益 trades['Returns'] = trades['Shares'] * (data['Close'] - trades['Price']) trades['Cumulative Returns'] = trades['Returns'].cumsum() # 绘制收益曲线图 plt.plot(trades['Date'], trades['Cumulative Returns']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Cumulative Returns') plt.show()

这段代码引入了三个Python包：

- NumPy（numpy）
- Pandas（pandas）
- Matplotlib（matplotlib.pyplot）

NumPy是用于进行科学计算的基础包。在NumPy中定义了高性能多维数组对象ndarray，它可以用于数组计算、线性代数等各种数学操作。

Pandas是基于NumPy的数据分析库，可用于数据处理、清洗、挖掘和分析。Pandas提供了Series和DataFrame两种类型的数据结构，用于处理各种类型的数据。

Matplotlib是一个绘图库，可以用来创建数据可视化图表。它提供了许多绘图函数，常用于实现数据的可视化展示。

此段代码中使用了Python的import语句，引入了这三个包的功能。