用Python第三方库:Requests,NumPy,pandas,Matplotlib, jieba,写一个股票分析的Python代码。通过代码的分析与统计,使数据可视化。

时间: 2024-03-26 07:34:37 浏览: 20
好的,我可以为您编写股票分析的Python代码。但是在开始之前,需要明确以下几点: 1. 股票数据需要从数据源获取,这里我们可以使用tushare这个库来获取数据。 2. 股票数据的分析方式有很多,您需要指定您希望分析的方向,例如技术分析、基本面分析等。 3. 数据可视化需要根据您的分析结果进行决定。 有了以上的明确,我们可以开始编写代码。 首先,我们需要导入所需要的库: ```python import tushare as ts import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import jieba ``` 接下来,我们可以通过tushare获取股票数据: ```python df = ts.get_hist_data('600519', start='20200101', end='20210630') ``` 这里以茅台股票(股票代码为600519)为例,获取2020年1月1日至2021年6月30日的历史交易数据。获取到的数据会以DataFrame的形式保存在df中。 接下来,我们可以对数据进行预处理。例如,我们可以计算股票每日的涨跌幅: ```python df['pct_chg'] = df['close'].pct_change() ``` 计算涨跌幅的方式是通过使用pandas库中的pct_change()函数。 接下来,我们可以开始进行数据分析。这里我们以技术分析中的移动平均线(MA)为例: ```python df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean() df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean() df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean() ``` 这里我们计算了5日、10日和20日的移动平均线,使用的是pandas库中的rolling()和mean()函数。 接下来,我们可以使用matplotlib库将数据可视化: ```python plt.plot(df['close'], label='close') plt.plot(df['ma5'], label='ma5') plt.plot(df['ma10'], label='ma10') plt.plot(df['ma20'], label='ma20') plt.legend() plt.show() ``` 这里我们将股票的收盘价和3种不同的移动平均线绘制在同一张图中,并使用legend()函数添加图例。 最后,我们可以使用jieba库进行文本分析。例如,我们可以对股票的新闻进行分析: ```python news = '茅台酒业发布2021年半年度报告,上半年实现净利润127.68亿元' words = jieba.cut(news) print(list(words)) ``` 这里我们使用jieba库中的cut()函数对股票新闻进行分词,并输出分词结果。 以上就是一个简单的股票分析的Python代码。根据您的具体需求,可以对代码进行更改和扩展。

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