python股票 将交易价格转换为涨跌幅:涨跌幅=(当日某价-上一日收盘价)/上一日收盘价×100%。

可以使用以下Python代码将交易价格转换为涨跌幅：

# 假设当日某价为current_price，上一日收盘价为prev_close_price
change_percent = (current_price - prev_close_price) / prev_close_price * 100

其中`change_percent`就是涨跌幅，以百分比表示。如果`change_percent`为正数，表示涨幅；如果为负数，表示跌幅。

相关问题

shares_110609 = df5[df5['date'] == '2020-01-03'][['code', 'name', 'close']] shares_160609 = df5[df5['date'] == '2022-12-14'][['code', 'close']] # 按照股票代码将2天数据关联 shares_price = shares_110609.merge(shares_160609, on='code') shares_price如何计算涨跌幅

要计算涨跌幅，可以先在 shares_price 中新增一个列，即新股价（new_price），用于存储股票在 2022-12-14 的收盘价。然后，可以再新增一个列，即涨跌幅（increase），用于存储股票价格的涨跌情况，计算公式如下：

shares_price['new_price'] = shares_price['close_y']
shares_price['increase'] = (shares_price['new_price'] - shares_price['close_x']) / shares_price['close_x']

其中，`close_x` 是 2020-01-03 的收盘价，`close_y` 是 2022-12-14 的收盘价。计算出来的 `increase` 列即为股票价格的涨跌幅。注意，这里的涨跌幅是以百分比的形式呈现的。

获取任意三只股票2024年的价格数据，计算每个股票每天的涨跌幅（涨跌幅 = 当天的收盘价/前一天的收盘价 - 1）；计算涨跌幅的标准差、均值、偏度和峰度，检验涨跌幅序列是否符合正态分布；利用groupby与apply函数，将三只股票的收盘价分别进行标准化处理

要获取任意三只股票2024年的价格数据，并进行上述操作，你需要按照以下步骤进行：

1. **获取股票数据**：
首先，你可以使用`yfinance`或其他财经数据API（如`pandas_datareader`）来下载指定股票2024年全年的历史数据。例如，假设你想获取AAPL（苹果）、MSFT（微软）和GOOGL（谷歌）的股票数据：

   import yfinance as yf
   import pandas as pd

   tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL']
   start_date = '2024-01-01'
   end_date = '2024-12-31'

   stock_prices = {ticker: yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)['Close'] for ticker in tickers}

2. **计算涨跌幅**：
对于每只股票，创建一个新的列计算每天的涨跌幅：

   daily_changes = {}
   for ticker, prices in stock_prices.items():
       daily_changes[ticker] = prices.pct_change().dropna()

3. **统计涨跌幅**：
- **标准差（StdDev）**：表示涨跌幅数据集的离散程度。
- **均值（Mean）**：平均涨跌幅。
- **偏度（Skewness）**：衡量分布的不对称程度。
- **峰度（Kurtosis）**：衡量分布的尖锐程度或肥尾程度。

   stats = {}
   for ticker, changes in daily_changes.items():
       stats[ticker] = {
           'Standard Deviation': changes.std(),
           'Mean': changes.mean(),
           'Skewness': changes.skew(),
           'Kurtosis': changes.kurtosis()
       }

4. **正态性检验**：
可以使用`scipy.stats.normaltest()`函数检查涨跌幅数据是否符合正态分布，返回的是Z分数和P值，P值小于显著性水平（如0.05）则拒绝原假设，认为数据不符合正态分布。

5. **标准化处理**：
使用`pandas.DataFrame.groupby`和`apply`将收盘价标准化，使得每只股票每天的价格都在0到1之间：

   def standardize(prices):
       return (prices - prices.min()) / (prices.max() - prices.min())

   standardized_prices = pd.concat(stock_prices.values(), keys=stock_prices.keys()).groupby(level=0).apply(standardize)

现在，`stats`字典包含了涨跌幅的统计信息，`standardized_prices`包含了标准化后的收盘价。