股价变化,数据存为CSV格式表中"/>
用matlablib可视化股价变化,数据存为CSV格式表中
Python可视化股票
- 实验内容
- 实验步骤
- 实验效果图
- 股票可视化效果图
- CSV存储数据效果图
- 实验代码
实验内容
股票数据的调取使用的是tushare这个网站的,在代码中也就需要调取tushare这个模块。
- 安装tushare前还需要安装lxml,requests,pandas包。下载各类包网站
- 可以pip list查看已安装的包。
- 安装好之后,需要在tushare官网注册获取认接口TOKEN(相当于认证码),在调取接口时需要认证码认证。
- 刚注册时有100个积分,但这调取数据最低需要120个积分,所有可以填写资料获取20个积分,积分越高获取的信息越多。
- 官网上有详细的获取教程。
- 只有一个python的话就装好啦,如果你有两个python可能会遇到我下面的问题。
保存为CSV形式使用到的是to_csv()方法
实验步骤
股票可视化关键代码
#日线行情 阿里巴巴09988.HK symbol=“09988.HK”
aday = pro.daily(symbol='09988.HK', start_date='20200101', end_date='20200325')
print("阿里巴巴日线行情 :")
print(aday)
adf = pro.weekly(ts_code='900957.SH', start_date='20200101', end_date='20200325', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
print("阿里巴巴周线行情 :")
print(adf)
输出可视化
plt.title('numble data')
plt.xlabel('day')
plt.plot(adf['close'],color='green',label="albb")
plt.plot(gdf['close'],color='blue',label="google")
plt.plot(tdf['close'],color='yellow',label="tx")
plt.plot(ddf['close'],color="red",linewidth=2.0,linestyle="--",label="dsn")
plt.legend()#label
plt.show()
CSV保存关键代码
df=ts.get_k_data("601318",ktype='D')#日K线
Wf=ts.get_k_data("601318",ktype='W')#周K线
Mf=ts.get_k_data("601318",ktype='M')#月K线
#将数据保存到本地,方便处理
df.to_csv("601318.csv",index=False)
plt.plot(df['close'],c='g',label="day")
plt.plot(Wf['close'],c='b',label="week")
plt.plot(Mf['close'],c='y',label="moonth")
plt.legend()
plt.show()
实验效果图
股票可视化效果图
CSV存储数据效果图
实验代码
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as pltpro = ts.pro_api(‘填自己在网站上注册出来的验证号’)
#查询当前所有正常上市交易的股票列表
data = pro.stock_basic(exchange='SZSE', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
print("查询当前所有正常上市交易的股票列表:")
print(data)
#上市公司基本信息 交易所代码
inform = pro.stock_company(exchange='SZSE', fields='ts_code,chairman,manager,secretary,reg_capital,setup_date,province')
print("上市公司基本信息 :")
print(inform)#腾讯控股00700.HK
tday = pro.daily(symbol="00700 ", start_date='20200101', end_date='20200325')
print("腾讯控股日线行情 :")
print(tday)
tdf = pro.weekly(ts_code='300076.SZ ', start_date='20200101', end_date='20200325', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
print("腾讯控股周线行情 :")
print(tdf)#迪士尼DISN
dday = pro.daily(ts_code="600036.SH ", start_date='20200101', end_date='20200325')
print("迪士尼DISN日线行情 :")
print(dday)
ddf = pro.weekly(ts_code="600036.SH ", start_date='20200101', end_date='20200325', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
print("迪士尼DISN周线行情 :")
print(ddf)
# ts_code str 股票代码 trade_date str 交易日期 open float 开盘价 high float 最高价
# low float 最低价 close float 收盘价 pre_close float 昨收价change float 涨跌额
# pct_chg float 涨跌幅 (未复权,如果是复权请用 通用行情接口 ) vol float 成交量 (手)amount float 成交额 (千元)#google GOOG.O
gday = pro.daily(symbol="GOOG.O ", start_date='20200101', end_date='20200325')
print("google日线行情 :")
print(gday)
gdf = pro.weekly(ts_code='900957.SH ', start_date='20200101', end_date='20200325', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
print("google周线行情 :")
print(gdf)#日线行情 阿里巴巴09988.HK symbol="09988.HK"
aday = pro.daily(symbol='09988.HK', start_date='20200101', end_date='20200325')
print("阿里巴巴日线行情 :")
print(aday)
adf = pro.weekly(ts_code='900957.SH', start_date='20200101', end_date='20200325', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
print("阿里巴巴周线行情 :")
print(adf)# albbdf=ts.get_k_data("601318") K线
#问题
#plt.plot(adf.index,adf['close'],label='1')
#plt.plot(albbdf.index,albbdf['close'],label='2')
#在不了一个图上,因为是日周交易量,得到的的一日多个股的
#改ts_code
plt.title('numble data')
plt.xlabel('day')
plt.plot(adf['close'],color='green',label="albb")
plt.plot(gdf['close'],color='blue',label="google")
plt.plot(tdf['close'],color='yellow',label="tx")
plt.plot(ddf['close'],color="red",linewidth=2.0,linestyle="--",label="dsn")plt.legend()#label
plt.show()#保存成CSV形式
#个股股票K线import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
#获取股票号为601318的股票信息
df=ts.get_k_data("601318",ktype='D')#日K线
Wf=ts.get_k_data("601318",ktype='W')#周K线
Mf=ts.get_k_data("601318",ktype='M')#月K线
#将数据保存到本地,方便处理
df.to_csv("股票.csv",index=False)
plt.plot(df['close'],c='g',label="day")
plt.plot(Wf['close'],c='b',label="week")
plt.plot(Mf['close'],c='y',label="moonth")
plt.legend()
plt.show()
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