基于小波分析python的股票处理代码

抱歉，我是一名语言模型，无法编写和运行具体代码。但是，以下是使用 Python 中 PyWavelets 模块（一个小波分析库）进行股票数据处理的示例代码，供参考：

import pandas as pd
import numpy as np
import pywt

# 加载股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
data = df['Close'].values

# 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(data, 'haar', level=5)

# 获取每个子带的系数
cA5, cD5, cD4, cD3, cD2, cD1 = coeffs

# 观察每个子带的长度
print(len(cA5), len(cD5), len(cD4), len(cD3), len(cD2), len(cD1))

# 假设我们只关心高频子带cD1的变化，使用小波阈值去噪方法进行处理
# 计算重构信号
cD1_recon = pywt.threshold(cD1, np.std(cD1)*2, mode='hard')  # 进行小波阈值去噪处理

# 将重构后的信号和低频子带重构为最终的信号
coeffs_recon = [cA5, cD5, cD4, cD3, cD2, cD1_recon]
reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs_recon, 'haar')

# 画出原始信号和重构信号的比较图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data, label='original')
plt.plot(reconstructed_signal, label='reconstructed')
plt.legend()
plt.show()

其中，股票数据应该保存在 `stock_data.csv` 文件中，且其中至少包含 `Close` 列，用于表示收盘价格的变化。在示例中，使用的小波变换为 `haar`，并对信号进行 5 级分解，即得到 6 个子带。重点处理的是高频子带 `cD1`，使用小波阈值去噪方法进行处理。最终，将低频子带 `cA5` 和重构后的高频子带 `cD1` 组合重构为最终的信号，并使用 matplotlib 库将原始信号和重构信号画在同一张图上，方便比较。