python股票分析源码

由于股票分析涉及到较多的数据获取和处理，因此常用的一些库包括：

1. pandas：用于数据处理和分析，包括数据读取、数据清洗、数据筛选、数据排序、数据统计等功能。

2. numpy：用于科学计算，包括数组处理、矩阵运算、随机数生成等功能。

3. matplotlib：用于数据可视化，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。

4. seaborn：基于matplotlib的数据可视化库，提供更多的图形样式和更高级的绘图功能。

5. yfinance：用于获取股票数据，包括历史股价、交易量、财务数据等。

下面是一个简单的股票分析代码，用于展示如何使用以上库进行股票分析：

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 获取股票数据
stock_data = yf.download('AAPL', start='2015-01-01', end='2021-12-31')

# 数据清洗和预处理
stock_data = stock_data.dropna()  # 删除缺失值
stock_data['daily_return'] = stock_data['Close'].pct_change()  # 计算每日收益率

# 统计股票收益率和波动性
mean_return = np.mean(stock_data['daily_return'])
std_return = np.std(stock_data['daily_return'])

# 绘制股票收益率分布图和收益率时间序列图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(10, 8))
sns.histplot(stock_data['daily_return'], ax=axes[0])
axes[0].set_title('Daily Return Distribution')
sns.lineplot(x=stock_data.index, y='daily_return', data=stock_data, ax=axes[1])
axes[1].set_title('Daily Return Time Series')
plt.show()

以上代码中，首先使用yfinance库获取了AAPL股票在2015年1月1日至2021年12月31日的历史股价数据，然后对数据进行了清洗和预处理，计算了每日收益率，并统计了股票收益率和波动性。最后，使用matplotlib和seaborn库绘制了股票收益率分布图和收益率时间序列图。

当然，这只是一个简单的股票分析示例，实际的股票分析还需要结合更多的数据和指标，并使用更复杂的模型进行分析和预测。