定义跳空现象为:如果当日股价最低价高于前一日股价最高价,或当日股价最高价低于前一日股价最低价。用python使用baostock接口编写一个函数:通过输入股票代码和起止日期获取指定股票的日K线数据,并通过比较每一天股票的当日最高价和前一日最低价,以及当日最低价和前一日最高价来判断是否出现跳空现象,如果出现跳空现象,则记录下跳空现象发生的日期。
时间: 2023-03-11 12:55:12 浏览: 104
用Python使用baostock接口编写一个函数可以输入股票代码和起止日期,获取指定股票的日K线数据,并通过比较每一天股票的当日最高价和前一日最低价,以及当日最低价和前一日最高价来判断是否出现跳空现象,如果出现跳空现象,则记录下跳空现象发生的日期。
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用python编写一个函数来实现这一功能:使用baostock库中的get_k_data函数,该函数可以获取指定股票的日K线数据,并通过比较当日最高价和前一日最低价,以及当日最低价和前一日最高价来判断是否出现跳空现象,如果出现跳空现象,则记录下跳空现象发生的日期和股价。
### 回答1:
可以使用以下函数来实现:def get_jump_data(stock_code):
'''
使用baostock库中的get_k_data函数,该函数可以获取指定股票的日K线数据
'''
from baostock import get_k_data
df = get_k_data(stock_code)
# 创建一个空列表用来存储跳空数据
jump_data = []
# 遍历每一行数据
for i in range(1, len(df)):
# 比较当日最高价和前一日最低价
if df.loc[i]['high'] > df.loc[i-1]['low']:
# 记录下跳空现象发生的日期和股价
jump_data.append([df.loc[i]['date'], df.loc[i]['high']])
# 比较当日最低价和前一日最高价
elif df.loc[i]['low'] < df.loc[i-1]['high']:
# 记录下跳空现象发生的日期和股价
jump_data.append([df.loc[i]['date'], df.loc[i]['low']])
return jump_data
### 回答2:
下面是用 Python 编写的函数来实现这一功能:
```python
import baostock
def find_gap(stock_code):
lg = baostock.login()
rs = baostock.get_k_data(stock_code, start_date='2010-01-01', end_date='2021-01-01', index=False)
gap_records = []
for i in range(1, len(rs)):
prev_high = rs.iloc[i-1]['high']
prev_low = rs.iloc[i-1]['low']
cur_high = rs.iloc[i]['high']
cur_low = rs.iloc[i]['low']
if cur_high > prev_high and cur_low > prev_high:
gap_records.append((rs.iloc[i]['date'], rs.iloc[i]['close']))
if cur_high < prev_low and cur_low < prev_low:
gap_records.append((rs.iloc[i]['date'], rs.iloc[i]['close']))
baostock.logout()
return gap_records
# 以浦发银行(sh.600000)为例
stock_code = 'sh.600000'
gap_records = find_gap(stock_code)
for record in gap_records:
date, close_price = record
print(f"跳空现象日期:{date},股价:{close_price}")
```
请确保你已经安装了 baostock 库。此函数中,使用 baostock 库的 `get_k_data` 函数获取了指定股票的日 K 线数据。我们通过比较当日最高价和前一日最低价,以及当日最低价和前一日最高价来判断是否出现跳空现象。如果出现跳空现象,我们记录下跳空现象发生的日期和对应的收盘价。
你可以将 `stock_code` 更改为你想要查询的股票代码。函数将返回跳空现象发生的日期和股价的列表。
### 回答3:
使用Python编写一个函数来实现此功能,首先需要安装并导入baostock库。然后,定义一个函数,参数为指定股票代码和日期范围。
在函数中,调用baostock的get_k_data函数获取指定股票的日K线数据。接着,遍历日K线数据,比较当日最高价和前一日最低价,以及当日最低价和前一日最高价。如果出现跳空现象,记录下跳空现象发生的日期和股价。
以下是使用Python代码实现的例子:
```python
import baostock as bs
def find_gap(stock_code, start_date, end_date):
bs.login()
rs = bs.query_history_k_data(stock_code,
"date, high, low",
start_date=start_date,
end_date=end_date,
frequency="d",
fields="date,high,low")
jump_gaps = []
first_data = rs.get_row_data(0)
for i in range(1, len(rs.data)):
curr_data = rs.get_row_data(i)
prev_data = rs.get_row_data(i - 1)
curr_high = float(curr_data[1])
prev_low = float(prev_data[2])
curr_low = float(curr_data[2])
prev_high = float(prev_data[1])
if curr_high > prev_low:
jump_gaps.append((curr_data[0], curr_high))
if curr_low < prev_high:
jump_gaps.append((curr_data[0], curr_low))
bs.logout()
return jump_gaps
```
上述代码中,我们用`find_gap`函数找到了跳空现象,函数接受三个参数:股票代码`stock_code`,起始日期`start_date`和结束日期`end_date`。然后,通过`bs.login()`登录baostock。接着,使用`bs.query_history_k_data`函数获取指定股票在指定日期范围内的日K线数据。
接下来,我们遍历日K线数据。对于每一条记录,我们取出前一日和当日的最高价和最低价,并将其转换为浮点数,然后比较它们。如果当日的最高价大于前一日的最低价,我们记录下发生跳空现象的日期和股价。同理,如果当日的最低价小于前一日的最高价,我们也记录下来。最后,我们使用`bs.logout()`函数退出baostock,并返回跳空现象的日期和股价。
这样,我们就实现了用Python编写一个函数来通过比较最高价和最低价来判断是否出现跳空现象,并记录下跳空现象发生的日期和股价。
画出最高价和最低价的柱状图
好的,下面是一个简单的示例代码,可以画出最高价和最低价的柱状图:
``` python
import matplotlib.pyplot as plt
# 样本数据
high_price = [100, 120, 150, 130, 140]
low_price = [80, 90, 100, 70, 110]
# 设置柱状图参数
bar_width = 0.3
index = range(len(high_price))
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制柱状图
ax.bar(index, high_price, bar_width, alpha=0.8, color='r', label='High Price')
ax.bar([i+bar_width for i in index], low_price, bar_width, alpha=0.8, color='b', label='Low Price')
# 设置图例和标题
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price')
ax.set_title('High and Low Price')
ax.set_xticks([i+bar_width/2 for i in index])
ax.set_xticklabels(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'])
ax.legend()
plt.show()
```
这个示例代码中,我们首先定义了两个样本数据 `high_price` 和 `low_price`,然后通过 `bar` 函数绘制了柱状图。其中,`bar` 函数的第一个参数是柱子的位置,第二个参数是柱子的高度,第三个参数是柱子的宽度,第四个参数是柱子的透明度,第五个参数是柱子的颜色,第六个参数是柱子的标签。我们通过设置不同的位置和颜色,将最高价和最低价的柱子画在了一起。最后,我们通过 `set_xticks` 和 `set_xticklabels` 函数设置了横坐标的刻度和标签,通过 `legend` 函数设置了图例。