基于股票大数据分析的Python入门入门实战视频教学版

最近我出了一本书,《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》,京东链接:/69241653952.html,在其中用股票范例讲述Python爬虫、数据分析和机器学习的技术,大家看了我的书,不仅能很快用比较热门的案例学好Python,更能了解些股票知识,不至于一入市就拍脑袋买卖。

在本文里,将给出若干精彩范例,包括用爬虫获取股市数据,用matplotlib可视化控件绘制K线和均线,以及用sklean库里的方法,通过机器学习预测股价的走势。

1 通过pandas_datareader库的方法爬取股市数据

pandas_datareader是一个能读取各种金融数据的库,在下面的getDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了通过这个库获取股市数据的常规方法。

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从这个范例程序的代码上来看,不算复杂,从中没有见到爬取网站之类的代码。关键的是第6行,通过调用pdr.get_data_yahoo方法从雅虎网站获取数据,这个方法的参数分别是股票代码,开始日期和结束日期。第4行使用yf.pdr_override方法是为了防止雅虎网站修改获取历史数据的API接口而导致get_data_yahoo方法不可用。

在这个范例程序中获取了600895(张江高科)2019-01-02到2019-01-31的数据,可以看出,获取的数据并不包括结束日期参数当天的数据。

在第7行和第8行分别调用了to_excel和to_csv方法,把结果存入了指定目录下的文件中。这个范例程序运行后,我们首先能在控制台中看到输出,其次会在D:\stockData\ch5\目录中,看到600895.ss.xlsx和600895.ss.csv这两个保存股票数据的文件。打开600895.ss.xlsx文件,能看到如图5-4所示的数据内容,其实在控制台中和另一个csv文件中,可以看到一样的数据。

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在上述范例程序中,在调用get_data_yahoo方法时,传入的股票代码带有.ss的后缀,这表示该代码是沪股的。此外,还能通过.sz的后缀来表示深股,通过.hk的后缀表示港股。如果要获取美股的数据,则直接用美股的股票代码即可。在下面的printDataByPandasDatareader.py范例程序中演示了获取美股,港股和深股相关数据的方式。

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这个范例程序运行后,就能从控制台中看到输出的4个股票在指定日期内的交易情况,由于数据量比较多,本书就不罗列具体的数据了。

2 用matplotlib绘制k线和均线

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K线是由开盘价、收盘价、最高价和最低价这四个要素构成。在得到上述四个值之后,首先用开盘价和收盘价绘制成一个长方形实体。随后根据最高价和最低价,把它们垂直地同长方形实体连成一条直线,这条直线就叫影线。如果再细分一下,长方形实体上方的就叫上影线,下方的就叫下影线。通过K线可以形象地记录价格变动的情况,常用的有日K线,周K线和月K线。

均线也叫移动平均线(Moving Average,简称MA),是指某段时间内的平均股价(或指数)连成的曲线,均线一般分为三类:短期、中期和长期。通常把5日和10日移动平均线称为短期均线,一般把20日、30日和60日移动平均线作为中期均线,一般120日和250日(甚至更长)移动平均线称为长期均线。

在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中,将用到上文提到的爬取股票数据的代码,从网络接口里获取股票数据,并绘制k线和均线,请大家不仅注意k线和均线的含义,还要重视matplotlib库里绘制图形、图例和坐标轴的做法,在这本书里,对应的知识点都有详细的说明。

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第一,从第9行到第15行通过调用之前介绍过的get_data_yahoo方法,传入股票代码、开始时间和结束时间这三个参数,从雅虎网站中获得股票交易的数据。

第二,在第17行中调用figsize方法设置了窗口的大小。

第三,第18行和第19行的程序代码设置了主刻度是5的倍数。之所以设置成5的倍数,是因为一般一周的交易日是5天。但这里不能简单地把主刻度设置成每周一,因为某些周一有可能是股市休市的法定假日。

第四,由于无需在x轴上设置每天的日期,因此这里无需再调用plt.xticks方法,但是要调用如第30行所示的代码,设置x轴刻度的旋转角度,否则x轴显示的时间依然有可能会相互重叠。

至于绘制K线的candlestick2_ochl方法和绘制均线的rolling方法与之前drawKAndMA.py范例程序中的代码是完全一致的。

这个范例程序的运行结果如图7-5所示,从中可以看到改进后的效果。由于本次显示的股票时间段变长了(是3个月),因此与drawKAndMA.py范例程序相比,这个范例程序均线的效果更为明显,尤其是3日均线,几乎贯穿于整个时间段的各个交易日。

另外,由于在第26行通过调用plt.legend(loc=’best’)方法指定了图例将“显示在合适的位置”,因此这里的图例显示在效果更加合适的左上方,而不是drawKAndMA.py范例程序中的右上方。

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3 用sklearn库的机器学习方法预测股票后市价格

在下面的predictStockByLR.py范例程序中,根据股票历史的开盘价、收盘价和成交量等特征值,从数学角度来预测股票未来的收盘价。

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第10行的程序语句从包含股票信息的csv文件中读取数据,在第14行设置了特征值是开盘价、最高价、最低价和成交量,同时在第15行设置了要预测的目标列是收盘价。在后续的代码中,需要将计算出开盘价、最高价、最低价和成交量这四个特征值和收盘价的线性关系,并在此基础上预测收盘价。

第17行的程序语句通过调用train_test_split方法把包含在csv文件中的股票数据分成训练集和测试集,这个方法前两个参数分别是特征列和目标列,而第三个参数0.05则表示测试集的大小是总量的0.05。该方法返回的四个参数分别是特征值的训练集、特征值的测试集、要预测目标列的训练集和目标列的测试集。

第18行的程序语句计算了要预测的交易日数,在第19行中构建了一个线性回归预测的对象,在第20行是调用fit方法训练特征值和目标值的线性关系,请注意这里的训练是针对训练集的,在第22行中,则是用特征值的测试集来预测目标值(即收盘价)。也就是说,是用多个交易日的股价来训练lrTool对象,并在此基础上预测后续交易日的收盘价。至此,上面的程序代码完成了相关的计算工作。

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在第26行到第29行的while循环中,在第27行把训练集部分的预测股价设置成收盘价,并在第28行设置了训练集部分的日期。

在第32行到第36行的while循环中,遍历了测试集,在第33行的程序语句把df中表示测试结果的predictedVal列设置成相应的预测结果,同时也在第34行的程序语句逐行设置了每条记录中的日期。

在完成数据计算和数据组装的工作后,从第37行到第48行程序代码的最后,实现了可视化。

第38行和第39行的程序代码分别绘制了预测股价和真实收盘价,在绘制的时候设置了不同的颜色,也设置了不同的label标签值,在第40行通过调用legend方法,根据收盘价和预测股价的标签值,绘制了相应的图例。

从第42行到第45行设置了x轴显示的标签文字是日期,为了不让标签文字显示过密,设置了“每10个日期里只显示1个”的显示方式,并且在第47行设置了网格线的效果,最后在第48行通过调用show方法绘制出整个图形。运行本范例程序,即可看到如图13-7所示的结果。

可以看出,蓝线表示真实的收盘价(图中完整的线),红线表示预测股价(图中靠右边的线。因为本书黑白印刷的原因,在书中读者看不到蓝色和红色,请读者在自己的计算机上运行这个范例程序即可看到红蓝两色的线)。虽然预测股价和真实价之间有差距,但涨跌的趋势大致相同。而且在预测时没有考虑到涨跌停的因素,所以预测结果的涨跌幅度比真实数据要大。

股票价格不仅由技术面决定,还受政策面、资金量以及消息面等诸多因素的影响,这也能解释预测结果和真实结果间有差异的原因。

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