python股票数据爬取技术分析

Python股票数据爬取技术分析是一种利用Python编程语言来获取股票市场数据，并进行技术分析的方法。下面是一些常用的Python库和技术，可以帮助你实现这个目标：

1. 数据爬取：
- Requests库：用于发送HTTP请求，获取网页数据。
- BeautifulSoup库：用于解析HTML网页，提取所需数据。
- Selenium库：用于模拟浏览器行为，获取动态生成的数据。

2. 数据处理和分析：
- Pandas库：用于数据处理和分析，提供了强大的数据结构和数据操作功能。
- Numpy库：用于数值计算和数组操作。
- Matplotlib库：用于绘制各种类型的图表，可用于可视化股票数据。
- TA-Lib库：提供了许多常用的技术指标计算函数，如移动平均线、相对强弱指标等。

3. 数据存储：
- SQLite或MySQL等数据库：可将获取到的股票数据存储到数据库中，方便后续查询和分析。
- CSV或Excel文件：可将数据保存为CSV或Excel格式，方便使用其他工具进行进一步处理。

4. 技术分析：
- 移动平均线（MA）：通过计算一段时间内的平均价格，来判断股票价格的趋势。
- 相对强弱指标（RSI）：用于衡量股票的超买和超卖情况。
- 布林带（Bollinger Bands）：用于判断股票价格的波动性和趋势。
- MACD指标：用于判断股票价格的短期和长期趋势。

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《python网络数据爬取及分析「从入门到精通」》pdf

《Python网络数据爬取及分析从入门到精通》是一本详细介绍了Python网络数据爬取技术的书籍，同时也包含了数据分析的相关知识。该书主要包括4个部分，分别是Python环境搭建、Python网络爬虫基础、网络数据爬取技术及应用实例和Python数据分析基础。

在Python环境搭建部分，书中详细介绍了Python的IDE环境、Python的安装和配置以及相关的基础知识。在Python网络爬虫基础部分，书籍涵盖了爬虫的流程、爬虫的基础操作、爬虫的核心技术等方面。在网络数据爬取技术及应用实例部分，书中详细介绍了如何爬取不同类型的网站，如新闻、电商等，同时也包括了一些实际应用的案例。在Python数据分析基础部分，书籍主要介绍了数据分析的基础知识、Python数据分析工具、数据分析的实战案例等方面。

总之，《Python网络数据爬取及分析从入门到精通》是一本非常全面的学习Python网络数据爬取和数据分析的书籍，适合初学者和进阶者阅读。但需要注意的是，随着网络环境的不断变化，该书可能已经存在一些过时的内容，需要结合学习者自身的实际情况加以选择和判断。