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python股票自动分析

发布时间: 2021-07-21 22:08:19

A. 如何利用Python预测股票价格

预测股票价格没有意义。
单支股票价格,多股组合,大盘这些都可以使用神经网络来学习,02年就做过了,涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率,但是只能定性,无法定量,因此,在扣除印花税之后无利可图。

纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的,人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去,那套系统研发费用数千万,硬件(主要是独立光缆)费用以亿计。

B. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

单产品趋势交易系统,用c语言二次开发来搞,直接图形化输出买卖点,回测即可。通达信最新版可以开发dll了,不过接口不太爽,可以改用飞狐、金字塔及其他软件。
多产品组合投资,用SAS收集价格数据、财务数据等设计策略并回测。sas比python强大很多,不过入门要花1个月(指业余时间学习)。


不推荐先看书籍,关于程序的书应该作为工具书,不当程序员的话按部就班学是浪费时间,而关于股票的书没经验就看是空对空。关键是你自己怎么想的,然后就怎
么实践,重要的是想法,之后就是边编边查工具书或论坛。过拟合、滑点之类的问题,真实交易一下才有体会,然后继续调试即可。

C. 用Python 进行股票分析 有什么好的入门书籍或者课程吗

个人觉得这问题问的不太对,说句不好的话,你是来搞编程的还是做股票的。


当然,如果题主只是用来搜集资料,看数据的话那还是可以操作一波的,至于python要怎么入门,个人下面会推荐一些入门级的书籍,通过这些书籍,相信楼主今后会有一个清晰的了解(我们以一个完全不会编程的的新手来看待)。

《Learn Python The Hard Way》,也就是我们所说的笨办法学python,这绝对是新手入门的第一选择,里面话题简练,是一本以练习为导向的教材。有浅入深,而且易懂。

其它的像什么,《Python源码剖析》,《集体智慧编程》,《Python核心编程(第二版)》等题主都可以适当的选择参读下,相信都会对题主有所帮助。

最后,还是要重复上面的话题,炒股不是工程学科,它有太多的变数,对于现在的智能编程来说,它还没有办法及时的反映那些变数,所以,只能当做一种参考,千万不可过渡依赖。


结语:pyhton相对来说是一种比较高端的学科,需要有很强的逻辑能力。所以入门是非常困难的,如果真的要学习,是需要很大的毅力去坚持下去的,而且不短时间就能入门了,要有所心理准备。

D. 怎样用 Python 写一个股票自动买卖的程序

  • 方法一

    前期的数据抓取和分析可能python都写好了,所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户,正规的法子是华宝,国信,兴业这样愿意给接口的券商,但貌似开户费很高才给这权利,而且只有lts,ctp这样的c++接口,没python版就需要你自己封装。

  • 方法二

    是wind这样的软件也有直接的接口,支持部分券商,但也贵,几万一年是要的。

  • 方法三

    鼠标键盘模拟法,很复杂的,就是模拟键盘鼠标去操作一些软件,比如券商版交易软件和大智慧之类的。

  • 方法四

    就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改,不过T+1的规则下,预测准确率的重要性高于交易的及时性,花功夫做数据分析就好,交易就人工完成吧

E. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

概率炒股法:
下面方法买涨不买跌,同时避免被套,缺点,手续费比较高,但完全可以吃完整个牛市,熊市不会被套。
用python获取股票价格,如tushare,如果发现股票当天涨幅在大盘之上(2点30到2点50判断),买入持有一天,下跌当天就别买,你可以用概率论方法,根据资金同时持有5支,10支或20支,这样不怕停盘影响,理论上可以跑赢大盘。好处:避免人为冲动,缺点手续费高
还有一种是操作etf,如大盘50etf,etf300,中小板etf,创业板etf,当天2.30分判断那个etf上涨就买入那支,买入涨幅最大的,不上涨什么都不买,持有一天,第二天上午判断一下,如果下跌超过2%卖掉。好处:不会踩地雷,缺点:涨随大盘,我比较推荐这个方法,外围的风险比较小。
具体的python程序我有,比上面复杂,有止赢止损位,资金管理,监视管理,我用在实盘当中,自动化下单也已解决。
我觉得程序的成败不在一日之功,在于长期稳定赚钱,如运行十年,过多的数据分析也无意义,因为预测未来永远是一个概率问题,不是百分之百确定的,如果你的程序能在长时间多次数上战胜市场,你的程序就能趋向大数定理。
否则一时的回撤会让你停止程序自动执行,而无法趋向大数定理中的稳定概率。
如果有一个程序能百分之99确定,那么基本上肯定是分析了内幕交易数据,和徐x一样,每次重仓一支股,这种手法应该是得到了内幕,也就不需要什么程序来交易了。
巴菲特的交易模式实质上也是内幕交易的一种,因为他靠的是外在分析,实地考查,估计这是寻找内幕的手段,现在做大了,这种效果就不灵了,收益也下降了,美国经济也下滑了,所以巴菲特的未来是必定是暗淡的,因为内幕交易的池子有限,资金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在苏联,印度,日本等等其他国家,他可能在街头要饭,美国二战后经济环境加倾向内幕造就了他,而不是炒股技术有多神。所以巴菲特不屑于程序化交易。
巴菲特及不少美国式的股神实际上是幸存者偏差造成的,你想想苏联的股神在那里?为什么一个都没有?(“沉默的数据”、“死人不会说话”)
我觉得未来真正能成股神必定是程序,不是人,因为一个好的程序策略可以用一辈子,实现长期稳定增长,当然前提是社会经济环境稳定,不会出现类似苏联的动乱,也不会出现日本式的恶性通胀(对货币m2有点担心)。

太多的股票让股民每天沉浸在选股的游戏中,选股造就了券商的行情软件,实际上很多数据都是没有用的,所有的关键是按操作方法永远执行下去才能趋向稳定概率,否则今天换一种明天换一种方法,今天按kdj,明天按macd,后天按boll,大后天按ddx,大大后天按自编指标,多条件选股,最后钱都交手续费或止损不及时被套牢了。这时券商收佣金的目的也就达到了,每年券商收的佣金比股市分红要高。不管行情如何,只要多请几个股评员,总有方向说对的,玩个概率游戏让大家频繁交易,券商的收入只会增不会降。所以千万别信股评,玩的是概率游戏,如同预测硬币的正反,请十个股评师必定有个能预测三次正确的神股评。你信这个神股评,后面可能是三次都不准,呵呵。所以券商和行情软件总会在收盘或午休时弹出各种消息或评价,说实在的这种东西没有一分钱的价值。可能早就写好了上涨的说法是模块a,下跌的说法是模板b,平市的说法是模板c,只是填上当天数据即可,都是八股文,都是马后炮,一样的事件上午说成是上涨理由,下午说成是下跌理由。
程序的策略经过测试后的关键在于稳定执行,长期稳定执行,长期长期稳定稳定执行执行,重要的事说三遍。

人性无法战胜的弱点是执行力,小学生都懂的天天向上,每日进步,世间有几人能做到?而稳定几十年执行更是难上加难,如同背英语单词一样,理论上一天背一百个,一百天就可以一万词,但十年,二十年过去了,你可能还是三千词以下。

用程序的目的就是百分之百执行到位,没有折扣,真正战胜人性的弱点,和t+1没有关系。

另外通过一定方法降低手续费也可以使你的资金活得更久,如把上面的日模型改为周或月模型。

F. 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。

G. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

  • 方法一

    前期的数据抓取和分析可能python都写好了,所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户,正规的法子是华宝,国信,兴业这样愿意给接口的券商,但貌似开户费很高才给这权利,而且只有lts,ctp这样的c++接口,没python版就需要你自己封装。

  • 方法二

    是wind这样的软件也有直接的接口,支持部分券商,但也贵,几万一年是要的。


  • 方法三

    鼠标键盘模拟法,很复杂的,就是模拟键盘鼠标去操作一些软件,比如券商版交易软件和大智慧之类的。

  • 方法四

    就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改,不过T+1的规则下,预测准确率的重要性高于交易的及时性,花功夫做数据分析就好,交易就人工完成吧

H. 新人发帖求助,python使用tushare股票分析包方法报错

常用以下几种:
TSocket—使用阻塞式 I/O 进行传输,是最常见的模式
TFramedTransport—非阻塞方式,按块的大小进行传输,类似于 Java 中的 NIO
若使用 TFramedTransport 传输层,其服务器必须修改为非阻塞的服务类型,客户端只需替换 TTransport 部分
TNonblockingTransport —— 使用非阻塞方式,用于构建异步客户端!

I. python怎么分析所有股票

在 Python的QSTK中,是通过 s_datapath 变量,定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过 QSDATA 这个环境变量来设置对应的数据文件夹。
具体的股票数据来源,例如沪深、港股等市场,你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到 s_datapath 变量所指定的文件夹中。然后可使用 Python的QSTK中,qstkutil.DataAccess进行数据访问。