import pandas as pd # 读取包含股票收盘价数据的表格 df = pd.read_csv("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuce5.csv",encoding='utf-8', index_col=0, parse_dates=True) # 计算前一天的收盘价数据 df_shift = df.shift(1) # 计算每支股票的每日收益率 returns = (df - df_shift) / df_shift # 打印结果 print(returns.head())UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xcf in position 0: invalid continuation byte

时间: 2024-02-25 08:53:18 浏览: 109
这个错误通常是由于尝试使用错误的字符编码解码包含非ASCII字符的文本文件导致的。 解决此问题的方法是使用正确的字符编码打开文件。如果不确定文件的字符编码,可以尝试使用一些自动检测字符编码的工具,如chardet库。 下面是一个示例代码,展示如何解决此问题: ```python import pandas as pd import chardet # 自动检测文件的字符编码 with open('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuce5.csv', 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) # 用检测到的字符编码打开文件 df = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuce5.csv', encoding=result['encoding'], index_col=0, parse_dates=True) # 计算前一天的收盘价数据 df_shift = df.shift(1) # 计算每支股票的每日收益率 returns = (df - df_shift) / df_shift # 打印结果 print(returns.head()) ``` 在这个示例中,我们首先使用`chardet.detect()`函数自动检测文件的字符编码,然后再使用检测到的字符编码打开文件。最终得到了正确的结果。
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from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图,并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码,与前面匹配

可以使用以下代码来绘制资产收益-标准差的散点图,并用颜色描绘夏普比率: ``` import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取预测收盘价数据 yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx", index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # 使用EfficientFrontier类优化投资组合 ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # 保存权重到文件 print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 生成随机投资组合 np.random.seed(1) n_samples = 10000 weights = np.random.dirichlet(np.ones(len(yuce.columns)), n_samples) returns = weights.dot(mu3) volatility = np.sqrt(np.diag(weights @ S3 @ weights.T)) df = pd.DataFrame({'Returns': returns, 'Volatility': volatility}) # 计算夏普比率 risk_free = 0 df['Sharpe'] = (df.Returns - risk_free) / df.Volatility # 绘制资产收益-标准差的散点图,并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(df.Volatility, df.Returns, c=df.Sharpe, cmap='viridis') plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.xlabel('Volatility') plt.ylabel('Expected Return') plt.show() ``` 此代码将资产收益-标准差作为散点图进行可视化,并用颜色描绘夏普比率。可以通过修改yuce变量中的值来适应不同的投资组合。

import bs4 as bs import requests#python的http客户端 import pickle#用于序列化反序列化 import datetime as dt import pandas as pd import pandas_datareader.data as web from matplotlib import style import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import os def DownloadStock(): style.use('ggplot') start = dt.datetime(2018,6,10) end = dt.datetime(2021,6,10) #根据股票代码从雅虎财经读取该股票在制定时间段的股票数据 df = web.DataReader("600797.SS", 'yahoo',start,end) #保存为对应的文件 df.to_csv('StockData/{}.csv'.format("600797")) def PlotStock(data): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 x = data['Date'] plt.plot(x, data['Close'], label='Close') plt.plot(x, data['Open'], label='Open') plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.legend(loc='best') plt.savefig(r'StockData/01.jpg') plt.show() def udoPlotStock(data): plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 x = data['Date'] plt.plot(x, (data['Close']-data['Open'])) plt.title('2018-2021年股票') plt.xlabel('Date:2018-2021') plt.ylabel('涨跌',) plt.savefig(r'StockData/02.jpg') plt.show() if __name__ == '__main__': #获取三年股票数据 albbData=DownloadStock() data=pd.read_csv(r'StockData/600797.csv') #股票交易时间序列图 PlotStock(data) #股票涨跌 udoPlotStock(data) 解释一下这段代码

这段代码是一个简单的示例,用于下载和可视化股票数据。 首先,它导入了需要使用的库,例如bs4用于解析网页、requests用于发送HTTP请求、pickle用于序列化数据、datetime用于日期操作、pandas和pandas_datareader用于数据处理,以及matplotlib用于数据可视化。 然后,定义了一个函数`DownloadStock()`,该函数使用`pandas_datareader`库从雅虎财经获取指定股票在给定时间范围内的数据,并将数据保存为csv文件。 接下来,定义了两个函数`PlotStock()`和`udoPlotStock()`,这两个函数使用matplotlib库绘制股票数据的不同图表。`PlotStock()`函数绘制了股票的收盘价和开盘价随时间的变化曲线图,而`udoPlotStock()`函数绘制了股票的涨跌幅随时间的变化曲线图。 在主程序中,首先调用`DownloadStock()`函数下载股票数据,并将其保存到指定的csv文件中。然后,使用`pandas`库读取该csv文件中的数据,并传递给`PlotStock()`和`udoPlotStock()`函数进行相应的图表绘制。 最后,通过`if __name__ == '__main__':`判断是否直接运行该脚本文件,并执行相应的操作。 总体来说,这段代码展示了如何使用Python获取股票数据并进行简单的数据可视化。
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import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)修改上述指标使在聚宽中运行

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置图片清晰度 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei'] # 从 CSV 文件中读取数据 file_path = r'D:\Downloads\600000.SH.csv' # 请替换为实际的 CSV 文件路径 import chardet # 检测文件编码 with open(r'D:\Downloads\600000.SH.csv', 'rb') as f: rawdata = f.read() result = chardet.detect(rawdata) encoding = result['encoding'] # 使用检测到的编码读取文件 df = pd.read_csv(r'D:\Downloads\600000.SH.csv', encoding=encoding) # 将日期列转换为日期时间类型 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 设置日期列为索引 df.set_index('日期', inplace=True) # 定义要绘制的列名 columns_to_plot = ['前收盘价(元)', '开盘价(元)', '最高价(元)', '最低价(元)'] # 循环绘制每个列的折线图 for column in columns_to_plot: plt.figure(figsize=(12, 6)) df[column].plot() plt.title(f'{column} 走势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('价格(元)') plt.show()findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: WenQuanYi Zen Hei Traceback (most recent call last): File "C:\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\test.py", line 39, in <module> plt.show() File "C:\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 614, in show return _get_backend_mod().show(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 41, in __call__ manager.show(**kwargs) File "D:\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 144, in show self.canvas.show() File "D:\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 85, in show buffer = self.tostring_rgb() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'FigureCanvasInterAgg' object has no attribute 'tostring_rgb'. Did you mean: 'tostring_argb'?

统计性描述 print(df1.describe()) # 将日期转换为数字 df1['date'] = df1['date'].apply(lambda x: date2num(pd.to_datetime(x))) # 获取日期数据的最小值和最大值 date_min = mdates.date2num(df1['date'].min()) date_max = mdates.date2num(df1['date'].max()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df1['date'], df1['close'], label='Close') ax.plot(df1['date'], df1['open'], label='Open') ax.plot(df1['date'], df1['high'], label='High') ax.plot(df1['date'], df1['low'], label='Low') ax.legend() ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.set_title('坤彩科技') # 设置横轴的显示格式和间隔 #from matplotlib.dates import MonthLocator, DateFormatter #ax.xaxis.set_major_locator(MonthLocator()) # 设置横坐标主刻度为月份 #ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 设置刻度标签的格式为"年-月",可以根据需要进行修改 ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator(base=1)) # 设置横坐标主刻度为年份 ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y')) # 设置刻度标签的格式为"年" ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator(bymonth=(3, 6, 9, 12))) # 设置横坐标次刻度为季度 ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体 plt.savefig('a1.jpg') # 保存图表 plt.show() # 显示图表 写一个循环,相同上述绘图,从1到14,同时每一个title为对应股票名字

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